Opérations augmentées : améliorer l’efficacité et la productivité

• Personnel du T-ROC
• 7 février 2024
• 7 minutes de lecture

Dans le paysage commercial actuel, garder une longueur d’avance n’est plus une option. C'est la différence entre prospérer et simplement survivre. C'est là que les opérations augmentées entrent en jeu : optimiser l'efficacité, améliorer la fonction opérationnelle, identifier les KPI mesurables, optimiser la conception du système et propulser la productivité à des sommets sans précédent. En intégrant de manière transparente une technologie de pointe dans leurs processus quotidiens, les entreprises avant-gardistes révolutionnent non seulement leurs opérations, mais font monter en flèche leurs résultats financiers.

Le guide ultime des opérations augmentées

Introduction

Une nouvelle révolution est en train de se produire dans la fonction opérationnelle, portée par les progrès technologiques tels que l'IA, l'apprentissage automatique, l'IoT, l'automatisation robotique et d'autres outils d'automatisation. Ces solutions technologiques facilitent diverses tâches, de la prévision des problèmes de maintenance au guidage des fonctions opérationnelles, en passant par la réduction des alarmes et la diminution des erreurs dans les dossiers de sécurité nationale.

Définition des opérations augmentées

Les opérations augmentées sont l'application d'outils d'automatisation, d'informatique, de structures de données et d'autres avancées technologiques pour réduire le coût total des ressources associé aux tâches opérationnelles. Qu'il s'agisse de réduction des alarmes ou du nombre de tickets, l'objectif est de rendre les fonctions opérationnelles et le personnel opérationnel d'une entreprise plus précis, plus rapides et plus rentables. En d’autres termes, le test du coût total des ressources devrait réussir haut la main alors que l’entreprise s’efforce d’optimiser ces KPI mesurables.

Importance et avantages d’une solide division des opérations augmentées

Alors que le paysage opérationnel continue de se complexifier, le besoin d’outils d’automatisation capables de garantir l’efficacité, ainsi que d’opérateurs d’affectation augmentés pour les exécuter, est devenu primordial. Cela réduit non seulement les erreurs humaines, mais renforce également la capacité d'une entreprise à analyser des KPI mesurables, à simplifier son manuel opérationnel et à améliorer les performances de son personnel opérationnel.

Intégration de la technologie dans les opérations

Intelligence artificielle (AI)

L'IA et l'apprentissage automatique sont les principaux moteurs d'une division des opérations augmentées. Ils facilitent une analyse approfondie des structures de données complexes, contribuant ainsi à la réduction de la résolution et à la maintenance prédictive.

Utilisation de l'IA dans les prévisions et l'analyse prédictive

L’IA est largement utilisée dans le domaine de l’analyse prédictive. Il visualise des modèles dans une grande quantité de données et prédit les problèmes futurs, ce qui facilite la planification commerciale future construite autour de KPI mesurables.

Implémentation d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'optimisation des processus

Ces algorithmes apprennent à s’adapter au fil du temps, conduisant à une amélioration continue des performances et de l’efficacité.

Internet des Objets (IoT)

L’IoT joue un rôle important dans les opérations augmentées, grâce à sa capacité à collecter et analyser des données en temps réel provenant de diverses sources.

Rôle de l'IoT dans la collecte et l'analyse des données

Les appareils IoT collectent données en temps réel et envoyez-les pour analyse. Ces informations aident à prendre de meilleures décisions et à répondre rapidement aux problèmes émergents.

Augmenter l'efficacité grâce à des outils de surveillance et d'automatisation en temps réel

Grâce à la surveillance en temps réel de l'IoT, les opérations peuvent réagir rapidement aux situations, améliorant ainsi l'efficacité et réduisant la résolution. De plus, l’automatisation de l’IoT contribue à réduire la charge de travail manuelle du personnel opérationnel, améliorant ainsi la fonction opérationnelle globale.

Applications IoT dans la gestion et la maintenance de la chaîne d'approvisionnement

L’IoT trouve également son application dans la gestion de la supply chain. Il facilite le suivi des marchandises en temps réel et garantit qu'elles atteignent leur destination rapidement. De plus, cela contribue à la maintenance prédictive des machines, réduisant encore davantage le test du coût total des ressources.

Robotique et automatisation

La robotique et l'automatisation sont généralement utilisées pour des tâches répétitives où la précision et la vitesse sont vitales. L’utilisation de robots réduit non seulement les erreurs humaines, mais diminue également la charge de travail du personnel opérationnel.

Utilisation de la robotique pour les tâches répétitives et la précision

Les robots excellent dans l'exécution de tâches répétitives avec une grande précision, ce qui augmente la vitesse et garantit une précision et une cohérence élevées, optimisant ainsi les KPI mesurables d'une entreprise.

Avantages de l'automatisation pour améliorer la vitesse et la précision

L'utilisation de l'automatisation entraîne une amélioration de la vitesse et de la précision, conduisant à de meilleures conditions de travail pour le personnel opérationnel et à une plus grande satisfaction pour les clients et les utilisateurs finaux.

Maintenance prédictive : l'avenir des opérations augmentées

Les experts prédisent que c’est là que réside l’avenir : le processus consistant à prédire le moment où une machine pourrait tomber en panne ou la conception d’un système pourrait échouer et à planifier de manière proactive la maintenance pour éviter cette panne. Cela permet de prédire les problèmes potentiels avant qu’ils ne deviennent problématiques. En fin de compte, un investissement dans ce type de maintenance préventive conduit à des KPI mesurables, à une réduction de la résolution et, surtout, à une réduction des alarmes.

Développements futurs potentiels

L’avenir des opérations augmentées s’orientera davantage vers une approche proactive de la maintenance, réduisant ainsi les coûts totaux des ressources et optimisant le personnel d’exploitation. Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique, la technologie future sera capable d’anticiper les dangers potentiels et d’assurer des performances optimales du personnel opérationnel.

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Foire aux Questions

Quels sont quelques exemples de cas d’utilisation d’opérations augmentées ?

Il existe un large éventail de cas d’utilisation dans divers secteurs. Dans le secteur manufacturier, une division des opérations augmentées peut être utilisée pour améliorer le contrôle qualité en fournissant des conseils en temps réel aux travailleurs pour détecter et corriger les défauts. Dans le domaine de la santé, les chirurgiens peuvent utiliser la réalité augmentée pour visualiser l’anatomie du patient lors de procédures complexes, augmentant ainsi la précision et minimisant les risques. Dans le domaine de la logistique, les opérations augmentées peuvent optimiser les opérations des entrepôts en guidant le personnel des opérations pour localiser et gérer efficacement les stocks.

Quels sont certains des défis ?

Les défis associés aux opérations augmentées se présentent sous diverses formes. La mise en œuvre et l’intégration des technologies de réalité augmentée (AR) dans les processus et systèmes opérationnels existants peuvent poser des défis techniques. Cela peut impliquer des problèmes tels que la gestion des données, la connectivité et la compatibilité avec différents appareils et plates-formes. Il peut aussi y avoir les défis liés à l’adoption et à la formation des utilisateurs. Les opérateurs d'affectations augmentées doivent apprendre de nouvelles technologies et de nouveaux flux de travail, ce qui peut nécessiter du temps et des ressources pour une formation et une gestion du changement efficaces. De plus, des défis peuvent survenir en termes de fiabilité, de précision et de sécurité. Étant donné que les technologies AR reposent sur des données en temps réel et sur l’interaction avec les environnements physiques, il est crucial de maintenir l’intégrité des données, de se protéger contre les cybermenaces et de garantir la fiabilité des composants matériels et logiciels.