Le PDG d'Augmentir, Russ Fadel, a récemment eu l'occasion d'être interviewé par Ann Wyatt, passionnée d'industrie 4.0 et d'IIoT, pour la conférence OnRamp Manufacturing.
Plus tôt ce mois-ci, Russ Fadel a eu l'occasion d'être interviewé par Anne Wyatt, passionné d'industrie 4.0 et d'IIoT, pour le Conférence sur la fabrication OnRamp. OnRamp Manufacturing est la principale conférence sur l'innovation manufacturière qui rassemble les principales sociétés, investisseurs et startups de l'industrie manufacturière. La conférence a mis en évidence les innovations qui perturbent l'industrie manufacturière, les leaders qui rendent ces innovations possibles et comment les nouvelles technologies et les nouveaux modèles commerciaux vont réinventer l'industrie. Dans cette interview passionnante, Ann et Russ ont discuté de certains des principaux défis auxquels sont confrontés les fabricants d'aujourd'hui, et de la façon dont des technologies telles que l'IA et les solutions de travailleurs connectés qui reconnaissent la variabilité de la main-d'œuvre actuelle donnent aux travailleurs les moyens d'agir en leur donnant des outils et des ressources qui les mettront en place. pour le succes.
Ce qui suit est un récapitulatif de certains des points saillants de la discussion.
La grande démission est sur nous maintenant
L'histoire constante de la main-d'œuvre manufacturière est qu'il y a une main-d'œuvre vieillissante et 30-40% de cette main-d'œuvre partiront au cours des 5 prochaines années, prenant de précieux, difficiles à capturer connaissances tribales avec eux. De nombreux fabricants croyaient à tort que la main-d'œuvre qui remettait ses connaissances transmettrait ses connaissances à la génération suivante comme elle le faisait auparavant. Cependant, c'était une grande idée fausse. Même avant Covid, la dynamique de la main-d'œuvre elle-même a changé. Au cours des 5 dernières années, l'ancienneté des travailleurs de la fabrication est tombée à 17% et cette diminution s'est encore aggravée en raison de la pandémie.
La stabilité de la main-d'œuvre a diminué au cours des 8 dernières années. Les anciens processus de travail ont été conçus à une époque plus stable et ne sont malheureusement pas applicables à cette génération de travailleurs. Les travailleurs d'aujourd'hui sont moins souvent à l'usine, n'y restent pas aussi longtemps et, en raison de Covid, peuvent être absents pendant de courtes périodes, ce qui nécessite une main-d'œuvre plus dynamique. Pour faire face à cette main-d'œuvre en évolution rapide, les fabricants auront besoin d'une approche davantage axée sur les données et alimentée par l'IA pour responsabiliser leur main-d'œuvre.
Une main-d'œuvre hautement efficace et polyvalente
Au fil des ans, l'industrie manufacturière a fait un très bon travail en connectant les machines au tissu de l'entreprise et en fournissant aux opérateurs les données nécessaires pour aider à mieux faire fonctionner ces machines. Nos travailleurs de première ligne, le dernier élément de connectivité, sont le groupe de travailleurs le moins connecté de l'entreprise. Les travailleurs de première ligne doivent être pleinement intégrés dans le tissu de l'entreprise du point de vue de la collaboration afin qu'ils puissent également accéder aux données dont ils ont besoin. Deuxièmement, lorsqu'ils travaillent, il faut comprendre ce que les travailleurs font bien et ce avec quoi ils ont du mal, afin que nous puissions associer les gens aux tâches dans lesquelles ils excellent déjà.
Principales tendances et principaux défis de la main-d'œuvre d'aujourd'hui
Au plus haut niveau, tout le monde parle de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement mobile. Le rôle du fabricant est de mettre l'approvisionnement dans la chaîne d'approvisionnement et de fabriquer en toute sécurité des produits à des niveaux de qualité et de productivité acceptables, en faisant correspondre la main-d'œuvre d'aujourd'hui avec la charge de travail d'aujourd'hui.
La nouvelle dynamique de la main-d'œuvre (rotation importante, ancienneté plus courte, départs brusques) est en contradiction avec ce que les fabricants essaient de faire, qui est d'être une source d'approvisionnement stable pour le réseau d'approvisionnement mondial. La technologie d'aujourd'hui, en particulier l'IA, nous permet de comprendre à un niveau basé sur les données et en temps réel comment les travailleurs peuvent donner le meilleur d'eux-mêmes, en fonction de leur expérience de formation et de leurs capacités brutes pour une tâche spécifique.
Comment le travail hybride impacte la main-d'œuvre manufacturière
Avec Covid est venu un besoin immédiat de présence à distance, mais le vrai problème est l'idée qu'un expert en la matière devait être sur place pour obtenir de l'aide. Cette façon de travailler appartient désormais au passé. Lorsque nous pensons à avoir des travailleurs de première ligne entièrement connectés à l'organisation, à tout moment, ils devraient avoir un accès direct aux outils et aux ressources qui les aideraient à mieux faire leur travail. Le travail connecté à l'avenir signifie utiliser l'IA pour permettre aux travailleurs de première ligne d'avoir accès aux ressources internes et externes qui leur conviennent à portée de main.
Une autre statistique intéressante résultant de Covid est que l'engagement des employés est en baisse de près de 20% par rapport à l'époque pré-Covid. Les fabricants sont toujours préoccupés par l'engagement des employés, en particulier avec certains travaux qui pourraient être répétitifs. L'IA est extrêmement utile pour mesurer les signaux d'engagement, mais fournit également des outils à l'organisation pour augmenter le niveau d'engagement des travailleurs de première ligne. Une chose qui provoque une réduction de l'engagement est lorsqu'un travailleur a l'impression qu'il ne peut pas effectuer un travail, ce qui le rend frustré.
L'utilisation de l'IA pour donner aux travailleurs de première ligne les outils et les informations dont ils ont besoin quand ils en ont besoin est un moyen d'aider à accroître l'engagement. L'autre façon est de les laisser se sentir connectés à l'importance réelle de leur travail.
Embauche, formation et reconversion
La nouvelle dynamique de la main-d'œuvre et la nature du travail hybride obligent également les fabricants à repenser l'intégration et la formation des employés.
Les méthodes historiques d'intégration et de formation ont enseigné aux travailleurs tout ce qu'ils pouvaient « éventuellement » faire, ce qui a entraîné une surformation. L'ère axée sur les données dans laquelle nous entrons est celle de l'apprentissage et du développement continus alimentés par l'IA. La formation s'éloigne de ce que sont les travailleurs de première ligne peut-être vont faire ce qu'ils sont probablement va faire. Cela se traduit par des temps de formation réduits, un apprentissage et un développement continus, et la capacité de se perfectionner à tout moment, selon les besoins. L'apprentissage est toujours disponible, le contenu de la formation est disponible pour le travailleur dans l'atelier au moment où il en a besoin. Réduire la formation d'intégration initiale et permettre à la formation de se dérouler au moment où cela est nécessaire, associée à l'IA pour la notation, fournit des informations sur les modules de formation les plus efficaces ainsi que sur ce qui doit être amélioré sur la base d'une exécution démontrée.
Transformer la main-d'œuvre d'aujourd'hui avec l'IA et les outils de travail connectés
L’un des défis posés par les données des travailleurs connectés est qu’elles sont intrinsèquement bruyantes. Dans de nombreux cas, jusqu’à 37% des signaux renvoyés ne sont pas représentatifs de ce qui se passe réellement. Heureusement, l’IA excelle dans la reconnaissance de modèles dans les données bruitées, nous pouvons donc l’utiliser pour concentrer les entreprises sur les processus de travail qui offrent le plus d’opportunités, permettant ainsi aux organisations de comprendre leur compétence réelle dans n’importe quelle procédure ou tâche. Cela les aide à comprendre les compétences actuelles de la main-d'œuvre, les domaines qui doivent être connectés ou améliorés, et où ils devraient investir s'ils veulent obtenir le meilleur rendement, avec L'IA étant la technologie motrice qui déverrouille ces signaux dans les données bruitées.
L’IA est largement intégrée dans la plupart des aspects de nos vies et elle jouera un rôle tout aussi important en aidant la main-d’œuvre connectée à progresser et à faire partie de la solution du 21e siècle et de la prochaine génération de méthodes de travail. L’adoption précoce de ces méthodologies facilitera grandement le processus global de transformation numérique pour les fabricants.
