Moderne trainingsstrategieën voor de hedendaagse werknemers

Veiligheid en efficiëntie: het is een constante balansoefening voor fabrikanten en de toeleveringsketen.

Houd de productielijn draaiende. Houd producten in beweging. Optimaliseer leveranciersrelaties. Maar zorg ervoor dat dit veilig en in overeenstemming met een steeds groeiende lijst van regelgeving gebeurt.

Frontline-werknemers zijn de uiteindelijke sleutel om deze balans te behouden. Ze moeten altijd klaar zijn om hun rollen consequent uit te voeren, terwijl ze uitkijken naar ongewone omstandigheden. Echter, terwijl processen en technologie zich blijven verbeteren, wordt het steeds moeilijker om een kennisrijke, zelfverzekerde werknemersbasis te handhaven.

Ervaren werknemers met decennialange praktijkervaring gaan met een snelheid van meer dan 10.000 per dag met pensioen in de VS alleen. Historisch lage werkloosheid en een algemeen gebrek aan interesse in productiebanen bij jongere generaties maken het moeilijker om mensen te vinden die hun plaats innemen. Diegenen die wel worden aangenomen, zijn opgegroeid in een andere wereld, met minder blootstelling aan dit type werk.

Tegelijkertijd worden bedrijven geografisch meer verspreid. Dit leidt tot een nog diversere werkplek, waar mensen van verschillende culturele achtergronden die verschillende talen spreken, proberen hetzelfde werk te doen.

Hoewel de arbeidsmacht is veranderd, zijn de doelen hetzelfde gebleven. Hoe kunnen organisaties dezelfde hoge kwaliteits- en prestatiestandaarden handhaven terwijl ze productiviteit en winstgevendheid verhogen, ondanks deze uitdagingen? Is het een kwestie van simpelweg meer training bieden? Of is het meer dan dat?

Werknemers maken geen fouten omdat ze niet getraind zijn. Ze maken fouten omdat ze vergeten wat ze geleerd hebben. Of ze herinnerden de informatie, maar waren niet voldoende zelfverzekerd om het te gebruiken, waardoor ze geen actie ondernamen. Daarom komen traditionele trainingsmethoden, zoals klassikale sessies, posters en dagelijkse huddle-bijeenkomens, vaak tekort. Ze kosten te veel tijd om te implementeren en zijn bijna onmogelijk consistent uit te voeren over een grote, verspreide, diverse werknemerspopulatie. Praktijktraining en coaching op de werkvloer zullen altijd een cruciale onderdeel zijn van werknemersontwikkeling in operaties. Maar individuen zitten op verschillende niveaus van vaardigheid naarmate ze ervaring opdoen, vooral als ze nieuw in de industrie zijn.

Hedendaagse productie- en supply-chain-werknemers hebben continue, gepersonaliseerde ondersteuning nodig om ervoor te zorgen dat ze de kennis hebben om op het juiste moment de juiste beslissing te nemen.

Het in staat stellen van de toekomstige werknemers is een groot gespreksonderwerp in alle sectoren, maar de productie- en supply-chain-sector heeft een aanzienlijk voordeel wat één ding betreft: data. Er is een goudmijn aan prestatiedata, die cruciale elementen volgt als efficiëntie, downtime, voorspellende indicatoren, kwaliteitsmatten en veiligheidsresultaten. Helaas is deze data begraven in spreadsheets en rapporten, alleen te benutten na veel discussie, of wanneer grote problemen ontstaan. Nu kan kunstmatige intelligentie (AI) - dezelfde technologie die de operaties verandert - op deze data teruggrijpen om individuele werknemers de ondersteuning te bieden die ze nodig hebben, wanneer en waar ze deze nodig hebben.

Om van AI te profiteren, moeten leiders de rol die training speelt in operationeel succes herimagineren. Vandaag de dag is training zwaar front-loaded, iets wat nieuwe werknemers doen. Bestaande werknemers ontvangen alleen training om te voldoen aan compliance-eisen, een nieuw proces te introduceren, of een operationele tekortkoming te compenseren.

Toonaangevende bedrijven als Merck en Precision Resource hebben de waarde ontdekt die training kan leveren wanneer deze in de werkstroom is ingebed. Deze organisaties gebruiken AI-geïntegreerde technologie om werknemers elke shift een paar minuten training te bieden, en ze zien resultaten op de bottom line. De training past zich aan de individu aan door gebruik te maken van de prestatiedata van elke werknemer om specifieke verbetergebieden te bepalen. AI maakt het mogelijk om dit type gepersonaliseerde training schaalbaar te maken over het hele bedrijf, terwijl barrières als geografie en taal worden overwonnen.

Technologie is essentieel voor het schalen van gepersonaliseerde training, maar het is niet het startpunt. Eerst heb je een stevig begrip van je zakelijke prioriteiten nodig. Welke problemen probeer je op te lossen? Zoek je de operationele efficiëntie te verbeteren, of kwaliteitsnormen te halen? Dit helpt je de data te vinden die je nodig hebt om je trainingsinspanningen te sturen en te meten.

Bepaal vervolgens de op-de-werkvloer gedragingen die werknemers moeten tonen om deze uitdagingen te overwinnen. Nu heb je de informatie die je nodig hebt om de juiste AI-geïntegreerde technologie te vinden die de data van je organisatie kan gebruiken om gerichte, gepersonaliseerde training te leveren die je helpt deze prioritaire zakelijke problemen op te lossen.

Elke werknemer is uniek. Ze komen van verschillende achtergronden. Ze spreken verschillende talen. En ze leren op verschillende snelheden. Er proberen een one-size-fits-all benadering te gebruiken om ze voor te bereiden op uitdagende rollen, zal risico toevoegen aan je business. En het zal alleen maar erger worden naarmate hun ervaren collega's - degene op wie ze voor dagelijkse begeleiding kunnen rekenen - blijven vertrekken.

Om het delicate evenwicht van efficiëntie en veiligheid in een moderne omgeving te behouden, moeten bedrijfsleiders een nieuwe benadering van training aannemen die de uniekheid van elke werknemer erkent. Door de data die al beschikbaar is in je operatie te combineren met moderne AI-geïntegreerde technologie, kun je ervoor zorgen dat je mensen de kennis en het vertrouwen hebben om je te helpen de supply-chain-uitdagingen van morgen aan te gaan.

Carol Leaman is chief executive officer van Axonify, schepper van een microlearning-platform voor frontline-werknemers.