Les entreprises déployant des systèmes d'IA et d'automatisation ne le font pas seulement pour l'image de marque ; elles s'attendent véritablement à une valeur tangible, telle qu'une augmentation de leur efficacité opérationnelle et de leurs revenus, dans un délai raisonnable.
Les initiatives d'IA se concentrent désormais sur l'impact réel plutôt que sur une image d'innovation, en particulier pour réduire les erreurs humaines. Les entreprises de terrain qui déploient la computer vision pour automatiser leur processus de contrôle qualité ne font pas exception : maximiser leur retour sur investissement est la priorité numéro un.
Si votre objectif est de capter pleinement la valeur de l'automatisation du contrôle qualité, il est essentiel d'établir une base solide, de surveiller en continu les progrès et d'évaluer les résultats à long terme en utilisant des indicateurs quantitatifs et qualitatifs. Cette approche garantit un succès durable.
Dans ce blog, nous allons explorer comment mesurer efficacement la valeur de votre projet d'automatisation QC en utilisant ces indicateurs intégrés, vous offrant ainsi un cadre d'évaluation complet.
Établir la base pour votre évaluation de l'automatisation du contrôle qualité
Définir et mesurer vos indicateurs d'efficacité opérationnelle
Dans les opérations sur le terrain, les indicateurs quantitatifs établissent une base pour évaluer l'impact de l'automatisation du contrôle qualité. Cela se fait en analysant la productivité et les indicateurs financiers tels que :
- Taux initial d'erreurs dans les opérations sur le terrain conduisant à des révisions. L'impact économique total™ de Deepomatic a révélé que, en moyenne, avant de déployer notre plateforme d'automatisation de la qualité, les entreprises rencontraient un taux d'erreur de 10% dans leurs opérations sur le terrain.
- Nombre d'audits sur site, avec les coûts de main-d'œuvre associés
- Nombre d'opérations contrôlées manuellement en back-office avec les coûts en temps et en main-d'œuvre associés. Un de nos clients en Irlande a rapporté des temps d'inspection d'environ 10 minutes pour le déploiement des compteurs électriques intelligents avant de mettre en place le contrôle qualité automatisé, tandis qu'un autre client déployant la fibre optique au Royaume-Uni a connu des temps d'inspection allant jusqu'à une heure pour les cas plus complexes.
- Nombre d'appels entre techniciens et centre de service, avec les coûts de main-d'œuvre associés
- Pénalités dues au manque de conformité dans les opérations sur le terrain
Le suivi de ces indicateurs est crucial car ils fournissent une image claire des performances actuelles et vous aident à identifier les domaines d'amélioration de votre système de contrôle qualité automatisé.
Préparation des utilisateurs
Cela implique des évaluations subjectives qui capturent les expériences et perceptions des utilisateurs, telles que la préparation des travailleurs et les retours sur la formation. C'est une évaluation qui aborde les aspects humains de l'automatisation. Des questions comme celles-ci peuvent lever le voile sur un système d'automatisation QC et révéler les rouages de l'expérience utilisateur.
- Quelle a été l'efficacité de la formation pour vous préparer à utiliser le nouveau système ?
- Quels aspects de la formation ont été les plus utiles, et lesquels pourraient être améliorés ?
- Quels défis, le cas échéant, avez-vous rencontrés lors de la formation initiale ?
Avec ces informations, vous pouvez évaluer comment le nouveau système est reçu et identifier les domaines potentiels d'amélioration dans la gestion de la qualité automatisée.
Suivi des premiers impacts de l'automatisation du contrôle qualité
Une fois le projet lancé, votre entreprise de terrain devra surveiller activement les progrès pour s'assurer que vous êtes sur la bonne voie pour atteindre vos objectifs. Cela peut être facilité par des systèmes d'inspection de qualité automatisée.
Bien que certains indicateurs puissent nécessiter au moins 6 mois de fonctionnement d'un projet pour révéler l'impact de l'automatisation du contrôle de la qualité, vous verrez des résultats concrets après seulement quelques semaines de déploiement.
Évolutivité du contrôle qualité
Une fois la solution entièrement déployée, le processus d'inspection alimenté par IA vérifie automatiquement 100 % des opérations sur le terrain, garantissant des inspections de qualité approfondies.
Cet accomplissement est significatif, étant donné que les inspections manuelles conventionnelles vérifient généralement seulement 10 % des opérations. Par conséquent, de nombreuses erreurs potentielles sont manquées, révélant les inefficacités inhérentes aux inspections manuelles.
Qualité de la documentation
Chez Deepomatic, les points de contrôle de la qualité de la documentation sont les premières mesures que nous mettons en place avec nos clients. Parce qu'ils sont mis en œuvre tôt, ces points de contrôle commencent rapidement à apporter de la valeur à nos clients. Les systèmes de contrôle de qualité automatisés garantissent que la qualité de la documentation est constamment élevée, apportant une valeur immédiate dès le déploiement.
Complétude du rapport photo
Cela indique le pourcentage d'opérations contenant le nombre requis de photos. En général, ceci est une métrique qui s'améliore très rapidement après le déploiement de la solution de contrôle qualité sur le terrain. Avec ces données, nous pouvons rapidement commencer à apporter de la valeur à nos clients en mettant en œuvre des points de contrôle de la qualité de la documentation dès le début du processus.
Conformité des photos
Les points de contrôle de la conformité des photos garantissent que les photos sont bien cadrées, non floues et prises avec le niveau de luminosité approprié. Grâce aux retours en direct fournis sur ces points de contrôle, les travailleurs sur le terrain savent quand ils doivent reprendre de meilleures photos répondant aux attentes, et c'est pourquoi les entreprises constatent rapidement des taux plus élevés de conformité des photos. Par exemple, Movistar Colombia a amélioré son taux de conformité de la documentation à 98 % en un mois.
Mesurer le succès de votre projet d'automatisation QC au fil du temps
Pour évaluer avec précision l'impact d'un projet d'automatisation du contrôle qualité alimenté par IA, nous recommandons de laisser le projet fonctionner pendant au moins 6 mois, de préférence 1 an. Ce cadre temporel garantit que tous les points de contrôle souhaités peuvent être entièrement déployés et permet à l'IA de monter en puissance et de fournir des résultats tangibles.
Réduction des coûts grâce à une plus grande efficacité opérationnelle
Une étude de Forrester sur le Total Economic Impact™ de Deepomatic a révélé que la mise en œuvre de notre solution de contrôle de la qualité automatisé dans les opérations sur le terrain a entraîné des économies substantielles.
- Réduction du taux d'erreur grâce à une plus grande conformité des travaux : passage de 10 % des opérations avec des erreurs nécessitant des visites de retour, à 5,5 % après 3 ans.
- Diminution des audits humains en back-office : de 15 % à 1 % après 3 ans
- Diminution des audits humains sur site : de 10 % à 1 % après 3 ans
Dans le TEI de Deepomatic, ces avantages représentent des économies de coûts d'environ 5 millions de dollars en moyenne pour les entreprises sur 3 ans, et un retour sur investissement (ROI) de 423 %.
Pour plus d'informations sur ces résultats, consultez l'étude complète du Total Economic Impact™ de Deepomatic.
De plus, la baisse des erreurs dans les opérations sur le terrain affecte directement le nombre de visites de retour, mettant en évidence l'efficacité des processus de contrôle qualité améliorés. Par exemple, Movistar Colombia a observé une diminution de 21 % de son taux de visites de retour grâce au contrôle qualité en temps réel.
L'amélioration de l'exactitude de la documentation peut également générer des économies de coûts importantes. En effet, des rapports inexacts fournis par les sous-traitants peuvent entraîner une surfacturation pour les opérateurs. Dans le cas de Vodafone Espagne, l'utilisation de l'IA pour vérifier les photos fournies par les sous-traitants a permis à l'entreprise de réduire son coût d'installation de la fibre de 20 %.
Vous trouverez ci-dessous les métriques quantitatives que d'autres entreprises ont obtenues en utilisant Deepomatic.
Génération et protection des revenus
Mais l'automatisation du contrôle qualité ne concerne pas seulement les économies de coûts, elle peut également être un catalyseur de génération de revenus pour les entreprises opérant sur le terrain grâce à l'inspection automatisée de la qualité. En automatisant leur processus de contrôle qualité et en améliorant ainsi la qualité de leurs opérations, les entreprises peuvent également :
- Sécuriser plus de contrats d'affaires grâce à un travail de haute qualité.
- Réduire la perte de clients en améliorant la fiabilité du service.
- Augmenter les revenus grâce à la fidélité et aux recommandations des clients.
- Augmenter les revenus en réalisant plus d'opérations, grâce à la réduction du temps consacré aux revisites sur le terrain.
Une qualité améliorée lors des opérations sur le terrain aide également à réduire le nombre de pénalités reçues pour des problèmes de non-conformité.
Enfin, grâce à une meilleure qualité du travail lors des opérations sur le terrain, les entreprises peuvent protéger la durabilité à long terme des infrastructures. Cela garantit leur future fiabilité opérationnelle et donc les revenus à venir des entreprises qui en sont propriétaires.
Montée en compétences des travailleurs sur le terrain
De plus, la montée en compétences continue des travailleurs grâce aux retours en temps réel entraîne moins d'erreurs et une meilleure résolution des problèmes, ce qui améliore en retour la productivité globale et l'efficacité opérationnelle.
Comme les travailleurs reçoivent des informations immédiates sur leurs performances, ils peuvent apporter des ajustements sur le terrain, réduisant ainsi la probabilité de répétition des erreurs. Ce développement continu favorise une culture d'apprentissage et d'amélioration continus, ce qui contribue également à une plus grande satisfaction et rétention des employés.
De plus, lorsque les travailleurs se sentent responsabilisés et soutenus dans leurs rôles, ils sont plus susceptibles de s'approprier leurs tâches et de relever les défis de manière proactive. Cela conduit finalement à une main-d'œuvre plus résiliente et adaptable, optimisant encore davantage les processus de contrôle qualité automatisé.
En conclusion, quantifier la valeur de votre projet d'automatisation QC dans les opérations sur le terrain ne se résume pas à suivre les améliorations immédiates - il s'agit de comprendre et de tirer parti de l'ensemble des avantages à long terme que l'automatisation peut apporter.
Des gains d'efficacité initiaux et des économies de coûts à la génération de revenus améliorée et au développement de la main-d'œuvre, la véritable valeur de l'automatisation réside dans sa capacité à transformer durablement vos opérations. Dans n'importe quelle industrie, cela améliorera la qualité des produits et la satisfaction des clients.
En définissant des bases claires, en surveillant activement les progrès et en mesurant le succès à long terme à l'aide d'indicateurs quantitatifs et qualitatifs, les entreprises peuvent s'assurer que leur investissement dans l'automatisation QC génère des rendements substantiels et continus.
Cette approche holistique maximise non seulement le retour sur investissement, mais favorise également l'amélioration continue, positionnant votre entreprise pour un succès durable dans un paysage de plus en plus concurrentiel.
