AMI
La couche d'IA intégrée à SmartWorker. Posez une question à vos données de production. Obtenez une réponse précise et étayée par des preuves.
Les superviseurs expérimentés possèdent un savoir institutionnel qui met des années à se construire : quelle machine provoque des arrêts en aval, quel SKU déstabilise une remplisseuse spécifique, quelle équipe récupère systématiquement plus vite après une panne. AMI met ces connaissances à la disposition de chaque membre de l'équipe, de manière systématique et en temps réel.
Il ne s'agit pas d'un assistant IA générique. Chaque réponse est basée sur les données de production de Navigator, les événements de ligne en temps réel, les schémas de perte historiques, ainsi que les actions passées et leurs résultats. Lorsqu'AMI indique que le palettiseur est la contrainte principale, il affiche les 4,44 % de données de perte qui le justifient.
Chat IA — Questions-réponses instantanées sur la production
Posez n'importe quelle question opérationnelle. AMI analyse les données de perte en temps réel, l'historique des événements et les documents associés pour fournir une réponse étayée par des preuves.
Interprétation des schémas de perte
AMI analyse les chaînes de causalité, et pas seulement les événements isolés. Lorsqu'une remplisseuse tombe en panne, l'outil identifie si la cause provient de la machine elle-même, d'un problème d'alimentation en amont ou d'un schéma récurrent lié à une équipe spécifique.
Cohérence des équipes
Chaque superviseur reçoit la même explication générée par l'IA et les mêmes recommandations d'actions pour un schéma de perte donné. Cela réduit l'écart de compétences entre vos membres d'équipe les plus expérimentés et les nouveaux arrivants.
Base de connaissances et recherche documentaire
AMI se connecte à vos documents de production, à l'historique des actions et aux données de Navigator. Les équipes accèdent aux procédures opérationnelles normalisées (SOP) pertinentes ou à la dernière intervention sur une panne sans avoir à effectuer de recherches dans plusieurs systèmes.
AMI en action
L'assistant IA analyse l'état de la ligne en temps réel et identifie la contrainte principale avec preuves à l'appui
Intelligence automatisée
Au-delà de la simple réponse aux questions, AMI surveille proactivement les données de production et met en lumière ce que les équipes pourraient manquer.
Détection des pertes chroniques
AMI identifie les pertes qui se répètent sur plusieurs jours ou semaines, trop lentement pour être remarquées lors d'un seul quart de travail, mais suffisamment significatives pour peser sur le bilan mensuel. Il les met en évidence avant qu'elles ne deviennent des problèmes de performance structurels.
Actions recommandées basées sur le MTBF
Surveille le temps moyen entre pannes (MTBF) pour chaque machine. Lorsque le MTBF d'un équipement critique commence à diminuer, AMI génère une recommandation de maintenance proactive avant la prochaine panne.
Intégrité des données et validation des signaux
AMI surveille les signaux des automates programmables (API) pour détecter les anomalies, les périodes de données manquantes, les modèles d'événements suspects, les codes SKU invalides et les erreurs de configuration. Il signale les problèmes de qualité des données avant qu'ils n'altèrent vos rapports.
Priorisation des améliorations ciblées
Analyse les modèles de perte sur différents sites et périodes pour identifier les problèmes chroniques méritant d'être traités. Constitue automatiquement la base factuelle des projets d'amélioration ciblée, afin que la décision sur la prochaine priorité soit basée sur les données plutôt que sur l'intuition.
Agents IA
AMI comprend un ensemble croissant d'agents IA spécialisés, chacun axé sur une tâche analytique spécifique.
Agent d'analyse de machine
Obtenez l'historique complet des pannes, les tendances du MTBF, la fréquence des pertes causales et les actions de maintenance recommandées pour n'importe quelle machine, en une seule commande.
Agent d'analyse de site
Générez un résumé structuré des performances pour n'importe quel site : principaux facteurs de perte, comparaison des équipes, analyse des tendances et les trois opportunités d'amélioration les plus impactantes.
Agent d'amélioration ciblée
Connecte les données de performance historiques, les actions passées et les références du secteur pour structurer un projet d'amélioration ciblé, de l'identification du problème au suivi des résultats.
