Une alarme retentit dans l’usine : un équipement critique a mal fonctionné. Un ingénieur s’approche de la machine, scanne son code QR et accède immédiatement à des instructions visuelles étape par étape pour résoudre le problème créé par les personnes qui travaillent avec les mêmes machines tous les jours.
C’est Guide de balayage, une plate-forme SaaS basée sur le cloud B2B qui capture et met à l’échelle les connaissances opérationnelles, aidant les équipes dans les environnements industriels à créer, améliorer et partager des instructions et des procédures d’exploitation standard à l’aide d’appareils mobiles et portables. La plate-forme est conçue pour aider à réduire les erreurs et les temps d’arrêt, améliorer la qualité des produits et aider à intégrer de nouveaux employés, le tout alimenté par l’expertise des travailleurs de première ligne.
Sue Li, directrice de la technologie chez SwipeGuide, travaille dans l’industrie de la technologie depuis plus d’une décennie, avec un diplôme en technologie éducative et en conception pédagogique du programme de technologie, d’innovation et d’éducation de l’Université de Harvard pour sa maîtrise. Li a acquis de l’expérience dans les arts visuels et la conception UX ainsi que dans la gestion de produits et le développement de logiciels avant de rejoindre SwipeGuide en 2019. Moins d’un an plus tard, elle a été promue de développeur full-stack à CTO.
« J’apprends mieux grâce à un apprentissage pratique et juste en m’attaquant aux problèmes », dit Li. « Ma première année en tant que CTO m’a permis d’en apprendre beaucoup sur la sécurité et l’évolutivité de l’infrastructure, la confidentialité des données et la conformité. Une partie du processus d’apprentissage consistait à déterminer comment poser les bonnes questions et travailler avec des experts pour résoudre des problèmes très détaillés et stratégiques. »
Exploiter la puissance des données pour les travailleurs de première ligne
L’un des défis auxquels Li est confrontée dans son rôle est le volume sans cesse croissant de données produites par la plate-forme, y compris le contenu, les commentaires, l’utilisation et les données comportementales. Li développe la nouvelle stratégie de SwipeGuide pour comprendre comment la gérer et comment mettre les données au travail.
« La stratégie avec laquelle nous voulons aller de l’avant est l’analyse en libre-service : comment pouvons-nous responsabiliser les utilisateurs dans l’usine afin qu’ils n’aient pas besoin de compter sur un data scientist ou un analyste pour obtenir des informations ? Nous voulons avoir toutes nos données dans un entrepôt de données comme source unique de vérité afin que nous puissions analyser et fournir ces informations aux opérateurs. Je pense que ce sera également une étape importante vers des modèles d’apprentissage automatique plus robustes. Ça va être très, très puissant.
SwipeGuide étend ses services au-delà de ses clients européens vers les États-Unis et la Chine, ce qui présente le défi d’assurer la confidentialité et la conformité des données pour un public de plus en plus mondial.
Actuellement, les clients peuvent accéder à des tableaux de bord d’analyse sur la plate-forme qui peuvent montrer aux entités l’adoption de leur contenu, comme le nombre d’instructions créées au fil du temps par des équipes spécifiques dans différents espaces de travail et la fréquence à laquelle elles sont consultées.
« Nous voulons être en mesure de fournir de meilleures informations avec ces tableaux de bord, et une autre partie de cela consiste à intégrer ces données directement dans la plate-forme elle-même : pouvoir voir quels guides ont été les plus populaires et sont de la plus haute qualité. Plus tard, nous pourrons analyser les caractéristiques des guides les mieux notés, peut-être quelque chose sur la structure de leur écriture ou la structure des images ou des vidéos. C’est là que l’apprentissage automatique entrera en jeu, pour nous aider à faire des recommandations pour améliorer la qualité des instructions au fil du temps.
Le facteur humain dans l’Industrie 4.0
La vie dans les usines change rapidement avec le début de l’industrie 4.0, la quatrième vague de la révolution industrielle alimentée par les données et renforcée par l’automatisation. Des outils tels que SwipeGuide visent à optimiser les opérations en minimisant les temps d’arrêt, mais les informations nécessaires pour créer des usines plus intelligentes doivent d’abord provenir de l’expertise humaine.
« Notre travail consiste à responsabiliser le travailleur de première ligne – le plus gros gaspillage est le potentiel humain inexploité. Je pense que le problème que nous essayons de résoudre, c’est toutes les connaissances silencieuses que les gens possèdent : le crowdsourcing de ces connaissances auprès de tous les différents opérateurs et travailleurs de première ligne, puis l’externalisation et la capture dans un format standard facile à partager », dit Li.
Contrairement à l’imagerie populaire associée à l’industrie 4.0 – les travailleurs remplacés par des rangées interminables de robots infatigables – Li pense que les humains auront un rôle important à jouer. « Il y a très peu d’usines intelligentes où il n’y a pas d’intervention humaine », dit Li, citant l’exemple d’un constructeur automobile au Japon qui possède une usine automatisée pour la construction de pièces automobiles après avoir trouvé les instructions étape par étape nécessaires pour robots pour exécuter ces tâches.
« Avec la puissance de traitement des données que nous avons maintenant avec l’informatique de pointe et l’informatique en nuage, il y aura un énorme changement au cours des 10 à 20 prochaines années dans ce qui peut être automatisé. Mais pour atteindre ce niveau d’automatisation, nous devons être capables de créer des algorithmes : certaines des questions que nous posons sont : pouvons-nous émuler les procédures, pouvons-nous créer un algorithme avec les instructions et comment pouvons-nous lier les données de performance en données opérationnelles ? »
Se diversifier dans les wearables et la réalité augmentée
Li et l’équipe de SwipeGuide explorent activement d’autres types de technologies émergentes qui fonctionnent en harmonie avec la plateforme. L’entreprise expérimente des appareils portables qui libéreront les mains des travailleurs pendant qu’ils réparent et entretiennent les machines.
SwipeGuide a créé une application Android qui peut être installée sur un portable industriel durable comme Realwear, qui crée des casques et des lunettes intelligentes conçues pour les paramètres d’usine. « Nous étudions également la compatibilité avec Google Glass », déclare Li. « Les appareils portables permettent aux opérateurs d’avoir les mains libres lorsqu’ils réparent une machine ou font tout ce dont ils ont besoin, ce qui nous permet d’en faire plus avec les commandes vocales. »
Pour des instructions plus complexes, la réalité augmentée peut aider les travailleurs à comprendre des gestes et des mouvements spécifiques qui seraient difficiles à décrire avec des photos ou du texte.
« Nous avons réalisé un projet pilote avec XM Reality, une plate-forme d’appel d’assistance à distance. Si un travailleur est bloqué sur une instruction particulière, les experts à distance peuvent montrer aux utilisateurs ce qui doit se passer avec la réalité augmentée. Imaginez qu’un travailleur ait partagé une vidéo en temps réel d’une partie d’une machine qui est cassée ou desserrée, et qu’il puisse voir une main sur son écran faire un mouvement ou dessiner une forme. Rendre l’expérience interactive peut vraiment aider dans des situations où un plan d’action est très compliqué et difficile à décrire. »
Favoriser l’innovation grâce à une approche agile et centrée sur l’utilisateur
Les défis auxquels SwipeGuide est actuellement confronté, comme l’intégration de nouvelles technologies et le développement de la stratégie de données et des modèles d’apprentissage automatique de SwipeGuide, nécessitent de favoriser une culture de l’innovation au sein de l’équipe. Pour Li, la meilleure source d’inspiration pour de nouvelles idées vient des personnes qui utilisent la plate-forme et les solutions viennent de son équipe : « Je pense que nos clients en savent vraiment le plus, il est donc important d’obtenir des informations sur le marché, les utilisateurs et les clients. Nous faisons nos propres tests d’utilisabilité – par exemple, nous avons créé un petit concours où nous avons créé des guides étape par étape pour créer de l’origami. Cela nous a aidés à relever les défis auxquels nos clients sont confrontés lors du téléchargement d’images ou de la modification des instructions, par exemple. »
Li pense qu’une partie importante de l’innovation consiste à avoir un état d’esprit agile, en particulier lorsqu’il s’agit de développement de logiciels, pour mesurer l’efficacité d’une nouvelle solution ou idée.
« Nous suivons les événements et collectons des données afin de pouvoir mesurer les solutions par rapport à des objectifs spécifiques, comme l’augmentation de la visibilité ou de l’utilisation », dit-elle.
« Si cela fonctionne, nous le gardons, et sinon nous créons une autre itération de cette solution, puis réessayons. Nous travaillons dans une industrie avec de grandes entreprises qui utilisent la méthodologie en cascade, mais je pense que cela enlève à l’élément d’innovation de pouvoir expérimenter de petites améliorations, de recueillir et d’apprendre des commentaires et de développer de nouvelles et nouvelles façons de résoudre les problèmes. ”
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