现场情报：智能流程、解决方案和策略
我最近遇到了一个人。他在一家小型制造公司工作了 20 多年，是唯一负责组装公司最复杂产品的技术人员。在为公司奉献多年之后，他即将退休。
在他的整个职业生涯中，这个人积累了数十年的宝贵工作知识。他知道他的退出会在生产中留下一个漏洞，所以他在等待时机发布消息。一个新员工怎么能老老实实地担任他的角色，他又怎么能辜负已经成为他第二个家的公司呢？
欢迎来到工业 4.0 的盲点：一线工人。未来 10 年，将有大量老龄工人退休，他们将带着丰富的经验和技能走出家门。这个人拥有丰富的知识，但很难与他的继任者分享。
我想说这个故事是一次性的，但是我们都知道事实并非如此。
不幸的是，对于大多数制造商而言，这些高级员工所拥有的知识尚未以任何数字或电子格式获取。与此同时，更年轻、更精通技术的一代非技术工人正在进入市场。他们可能有态度和能力，但缺乏有效参与日常运营所需的技能。越来越多的制造公司正面临这些挑战，但对于如何获取部落知识和有效培训其员工队伍没有明确的解决方案。在当今的工业中，工人与外界脱节且服务不足。想想看，我们的机器已经做得更好了。
那么，随着我们的劳动力不断老龄化，以及我们之间不断扩大的技能差距，我们可以做些什么来解决我们行业意识到的越来越多的知识流失问题？新员工和旧员工？
这是我们 Augmentir 团队在 2017 年成立公司时关注的重点：我们能否使用技术y 帮助增加各种规模的制造公司的人力资源，智能地缩小这种技能差距并帮助公司在走出大门之前获取部落知识？从我们公司成立之初，我们就相信人工智能 (AI) 是应对这些挑战并将一线员工带到工业 4.0 前沿的关键。
我遇到的那个人是一名技术人员在一家名为 Strongarm 的公司工作，该公司是一家领先的操作员界面系统和工业显示器制造商，总部位于宾夕法尼亚州霍舍姆。
该公司拥有约 125 名全职员工，优先考虑其产品、流程和人员的创新。
幸运的是，Strongarm 最近部署了 Augmentir 的 AI 支持的互联员工软件，不仅努力将其运营数字化，而且将更多的注意力重新放在员工身上——以便更好地了解技术人员的活动和绩效，并成为能够提供有针对性的培训有助于提高整个运营的生产力和质量。
Strongarm 在实施 Augmentir 后的几天内就从纸质装配说明转变为数字化，并且，鉴于时间安排，该公司能够记录其顶级技术人员的前- 在他离开之前完成装配程序。
在实施后的两周内，Strongarm 发现其最复杂站点的平均构建时间减少了 17%，并且能够让新手技术人员入职并信任 Augmentir 的 AI在学习曲线期间指导他以 100% 的质量交付产品，这样他们就不会错过发货。
