במדור זה מתפרסמים מאמרים בנושאים שונים בתחום התעשייה החכמה, שנכתבו על ידי אנשי מקצוע בתעשייה. האחריות למאמרים ולתוכנם היא של כותביהם בלבד. לקריאת מאמר בעמוד נפרד, לחצו על כותרת המאמר. להערות, הצעות ורעיונות למאמרים, פנו אלינו
 

 
תגובות

מהפיכת הרובוטים – עידן חדש בייצור

יכולות ייצור שעוד טרם ראינו, תעשייה של טריליוני דולרים, מאות מיליוני משרות שיושפעו – אלה רק חלק מההשפעות של מהפיכת התעשייה 4.0 והרובוטיקה. צפו בתוכנית בסדרת Moving Upstream של הוול-סטריט ג'ורנל, והצטרפו למסע לאסיה כדי לראות את הדור הבא של רובוטים תעשייתיים ואת מה שהם מסוגלים לעשות. האם הם ידידים או אויבים לעובדי קו הייצור? האם הם ידידים או אוייבים למנהלי התעשייה ובעליה?

מהפיכת הרובוטים – עידן חדש בייצור

לעמוד הפוסט תאריך: 20/10/2018 14:25:00 תגובות:
תגובות

אימות וספירה אוטומטית בטכנולוגית עיבוד תמונה

אימות וספירה אוטומטית בטכנולוגית עיבוד תמונה 

מאת: יגאל ידוב*, מנהל פתרונות טכנולוגים בזטס ישראל
במאמר זה נציג מערכת מבית זטס לזיהוי מתקדם של מוצרים בטכנולוגיית עיבוד תמונה למחסנים, מפעלים ולבתי אריזה. המערכת מציעה פתרונות שונים לאורך שרשרת האספקה והתוצאה היא אימות אוטומטי, השגת 100% בקרה על תהליכי אריזה, ליקוט ושילוח.
המערכת מותאמת לפתרונות שונים כגון:
  • קריאת ברקוד פריט ובניית קשר בין אריזה לפריטים שבתוכה (אגריגציה)
  • סריקת תכולת משטח
  • אימות וספירת מלאי אוטומטית 
  • אימות ובקרת העמסה
  • תיעוד ויזואלי ובקרת טעויות בזמן אמת
  • תצוגה ידידותית למפעיל – ומשוב תוך שניות
ספירת ואימות מלאי אוטומטית במרלו"ג עם מספר קומות רב, סריקת תכולת משטח בן עשרות אריזות המסומנות בברקוד לפני העמסה כאימות ובקרת העמסה ומשלוחים, קריאה על מסועים וכל זאת תוך בקרת טעויות בזמן אמת הכוללת תצוגה ידידותית למפעיל בשניות!
 
המערכת מאפשרת ערכים מוספים כגון ניהול מדויק ברמת הסריאלי, בניית קשר בין אריזה לפריטים שבתוכה (אגריגציה), בנק תמונות המאפשר תחקור בדיעבד והוכחה של מצב אריזה ותכולתה וחסכון במשאב אנושי.
אלו טעויות ניתן למנוע בעזרת מגוון הפתרונות שאנו מציעים?
  • ליקוט פריט שגוי / חסר / עודף
  • התראה על מדבקה חסרה/ ברקוד לא תקין
  • טעות בניהול FIFO, פריטים בתוקף שגוי 
  • טעויות בניהול מלאי לדוגמה: כמויות שגויות, מיקום פריטים
העלות הנחסכת כתוצאה מכך - עבודה חוזרת לתיקון הטעות בד"כ כשמתגלה הטעות עוד בשטח התפעול. 
עלויות הובלה חזרה ואדמיניסטרציה סביב החזרת המשלוח. פיצוי ללקוח עקב אי אספקת הפריטים שהזמין, וספיגת "חותמת אדומה". אבדן ערך הפריטים עצמם - לפריטים בעלי תוקף קצר. ועוד..
 
כיצד הטכנולוגיה עובדת?
מצלמות ברזולוציה גבוהה המשדרות וידאו ליחידת העיבוד. על גבי יחידת העיבוד רץ אלגוריתם ייחודי מבית ImageID אשר תוכנן לכיסוי שטח רחב ככל האפשר והתנהלות מול ריבוי ברקודים (עשרות ומאות) בפריים אחד.
מערכת ה-Reader יודעת לאחד תמונות וזיהויים ממספר מצלמות בו זמנית וליצור יישות וירטואלית תלת מימדית נרחבת, אשר בה מנותחים מימדי האובייקט, מיקום כל פריט, אבחנה בין פריט המייצג יחידת ניטול לבין ברקוד המוסיף מידע בלבד. בנוסף, המערכת יודעת לזהות עצמאית את כיוון התנועה של הפריט, לדוגמא, האם משטח מסויים מועמס, או נפרק ממשאית. יתרון ייחודי נוסף, הינו היכולת לזהות במארז של מספר רב של ארגזים, את הארגזים אשר עליהם לא הושמה מדבקת ברקוד, תוך מתן אינדיקציה ויזואלית למפעיל על גבי התמונה המנותחת.
הפתרון מאפשר הצגת תוצאות הקריאה וסימון כל פריט כתקין או חריג, על גבי מסך המשתמש
טכנולוגית עיבוד תמונה המבוססת אלגוריתמים מתקדמים, מאפשרת קריאת משטח שלם, ופענוח כל הברקודים תוך כשנייה. כפי שניתן לראות בטבלת ההשוואה לעיל, למעט הצורך בקשר עין בין הקורא (המצלמה) לאובייקט הנקרא, טכנולוגיה זו עדיפה משמעותית אל מול האלטרנטיבות הקיימות.

פתרון מתקדם לבקרת ליקוט

בד"כ ניתן לשלב עמדת קריאה זו בעמדת ניילון המשטח (שרינק), כך שעם אישור המשטח ניתן לניילן ולהבטיח שהתכולה אינה משתנה. יכולת תחקור והוכחת ליקוט תקין הינה מובנית בפתרון זה מכיוון שהתמונות ופרטי המוצרים נשמרים ב- ImageBank  וניתנים לשליפה בכל עת. הפתרון מאפשר הצגת תוצאות הקריאה וסימון כל פריט כתקין או חריג, על גבי מסך המשתמש. המשתמש יופנה ויזואלית לטיפול מהיר בפריטים חריגים אשר לוקטו בטעות או בכמות שגויה, ולאחר תיקון וקריאה חוזרת המשטח יאושר כתקין.

פתרון לספירת מלאי משטחים

המערכת מוסעת על גבי מלגזה מתאימה לאורך "הרחובות" במחסן ומבצעת קריאה אוטומטית של ברקוד המשטחים והאיתורים, בזמן אמת משני הצדדים.בעזרת המערכת ניתן להפיק תוך זמן קצר (בממוצע כדקת נסיעה עבור כל קומה של רחוב במחסן), דו”ח חזותי של המשטחים והאיתורים במחסן ולהשוואתם בזמן אמת למול מערכת ה- WMS/ERP.
טבלת השוואה בין טכנולוגיות קריאת תגים
בקרת העמסת משטח ברמפת העמסה
פתרון מתקדם לבקרת העמסה

יישום נוסף ופשוט של הפתרון, מאפשר בקרת העמסת משטחים  דרך שערי העמסה ברמת זיהוי ואמינות הקרובה ל 100%. הפתרון מזהה אוטומטית את מדבקת המשטח תוך כדי תנועת המלגזה, ומאשר באופן מיידי את תקינות ההעמסה. אמנם יש צורך לקרוא רק מדבקה אחת, אולם מיקום המדבקה יכול להיות בכל גובה ע"פ המשטח, ומרחק המשטח מהקורא יכול להשתנות משמעותית בין משטח למשטח. 


לא רק לקריאת משטחים

הפתרון מאפשר לדוגמא, קריאת ציוד מסומן, בסביבת Pharma – עשרות פריטים בשנייה. תמונת מסך המשתמש - כל ברקוד מזוהה נצבע בירוק, ומדווח ישירות ל ERP.

סיום דבר
שימוש בפתרון הטכנולוגי החדשני המוצג כאן כולל פוטנציאל גדול לחיסכון בעלויות תפעול כגון השבתת מחסן, חוסרים שוטפים במלאי, גניבות ועוד. מומלץ לכל חברה לבחון את המשמעויות ליישום הפתרון למול היתרונות שהוא עשוי להשיג עבורם. 

---
* יגאל ידוב הינו מנהל תחום פתרונות בחברת זטס ישראל. חברת זטס הינה המיישמת הרשמית של פלטפורמת MCL Mobility Platform והיא מתמחה בפתרונות מתקדמים לאיתור וזיהוי אנשים (People ID) ובפתרונות לסימון, זיהוי ומעקב אחרי פריטים לכל אורך שרשרת האספקה (Goods ID). לפרטים נוספים: Yigal.Idov@imageid.zetes.com

לעמוד הפוסט תאריך: 20/10/2018 13:53:00 תגובות:
תגובות

המעבר הדיגיטלי - לקדם את התעשייה היצרנית לעולם הדיגיטלי

המעבר הדיגיטלי - לקדם את התעשייה היצרנית לעולם הדיגיטלי

מאת אמיר אלוני, מייסד ומנכ"ל LeaderMES
המהפכה התעשייתית הרביעית (מהפכת המידע) כבר כאן. היא אמיתית, היא מתפשטת בקצב מסחרר, היא משנה תהליכי עבודה, שיטות ניהול, את עצם האופן שבו אנחנו עושים עסקים, והיא משנה את פני רצפת הייצור.
על פי ניתוח שערכה פירמת ראיית החשבון והייעוץ דלויט (Deloitte), השינויים שמביאה המהפכה התעשייתית הרביעית עשויים לחסוך 20%–50% בעלויות אחזקת מלאי, להוסיף 45%–55% לפריון במקצועות טכניים, להקטין את זמן השבתת המכונות כתוצאה מתקלות ב–30%–50%, לחסוך 10%–40% בעלויות תחזוקה ו–10%–20% בבקרת איכות, לשפר ב–75% את תחזיות הביקוש, להאיץ ב–20%–50% את זמן הגעת המוצר לשוק ולהוסיף לפריון העבודה 3%–5%.
ג'ון צ'יימברס, יו"ר סיסקו העולמית, ומחלוצי המהפכה, מעריך כי 70% מהעסקים הקיימים כיום ינסו לעבור לעולם הדיגיטלי, אבל רק 30% יצליחו בתהליך, וכי 50% מהחברות בשוק ישנו לחלוטין את האופן בו הן מתנהלות או שייעלמו בתוך שבע שנים.
כל מנהל במפעל יצרני, קטן או גדול, שואף לשפר את השליטה שלו בתהליכי הייצור, לזהות את נקודות חוסר היעילות מוקדם ככל האפשר ולשפר את יעילות הייצור. בין אם אבדן היעילות נובע מתקלות מכניות, מאבדן אנרגיה, מבזבוז חומרי גלם ומלאי, מבעיות כ"א, או ממחסור בכלי ניהול, כיום כבר ברור לכולם שחייבים להתקדם לעידן הדיגיטלי.

יצרנים קטנים ובינוניים רבים, עומדים בפני שטף של מונחים, טכנולוגיות, שמות קוד ורעיונות בוסריים, ואינם יכולים להרשות לעצמם השקעות סרק בטכנולוגיה שלא בטוח שמתאימה לצרכיהם. אז איך עושים את זה נכון?

אנשים, אנשים, אנשים

השלב הראשון הוא ההבנה שצריך לנהל את השנוי. מחוייבות ההנהלה היא תנאי הכרחי, אך לא מספיק להנחלת השינוי באופן מוצלח. שינוי מוצלח, כולל את כל שדרות הניהול ומשנה דפוסי עבודה. התנגדות לשינוי היא תכונה אנושית, ולכן ניהול השינוי חייב לכלול השקעה בכח האדם בחברה. הצלחת השינוי תלויה ביכולת לערב את הצוות בתהליך, להסיר את מחסומי הפחד, לספק לכל עובד את הכלים המתאימים, להסביר לכל עובד כיצד השינוי ישפיע עליו, ומה מצופה ממנו בתהליך. השינוי לא אמור להחליף את העובדים, הוא אמור לתת להם כלים טובים יותר לבצע את העבודה, והמסר חייב לעבור לעובדים באופן בהיר וצלול. מינוי מנהל שינוי, והגדרה נכונה של התהליך מול צוות העובדים, חיוניים להצלחת התהליך.

להפוך נתונים למידע

נתונים הם נקודת פתיחה חשובה, אבל ללא הקשר ברור, הם אינם יכולים להפוך למידע. על מנת להפוך את הנתונים למידע בעל ערך, יש צורך חיוני לסנכרן את הנתונים הנאספים מרצפת הייצור עם ההקשר הניהולי שלהם.
קצב ייצור, טמפרטורה, צריכת אנרגיה או לחץ, נעדרים משמעות בלי ההקשר של המכונה, המוצר, הכלים, חומר הגלם וכו... היכולת לעבור לאחזקה חזויה (Predictive Maintenance) ולהפעיל מנגנונים של Machine Learning ו Big Data Analytics כמעט שאינה קיימת ללא ההקשר הניהולי. מידע מעובד, נגיש וקל להבנה בצורת התראות, גראפים, קווי מגמה וכו' הוא המפתח ליכולת לקבל החלטות בזמן אמת ולהטמעת השינוי הדיגיטלי בצורה מוצלחת.

התנסות כדרך להפחתת סיכונים

הדרך הטובה ביותר להתחיל בתהליך היא להתנסות. טכנולוגיית הענן המתקדמת, הפחתת מחירי הרגשים (sensors), המהפכה הסלולרית, וטכנולוגיית Industrial IOT, מאפשרת כיום למפעלים לפרוס מערכות IIOT בעלות זעומה, ללא התחייבות לטווח ארוך, ללא צורך בהשקעות עתק, וללא סיכונים מיותרים. פתרון פשוט, שאינו מצריך ידע טכני מעמיק, ועם הגדרת מטרה ברורה, יהיה נקודת התחלה אידיאלית. במפעלים בעלי מספר רב של מכונות יצרניות, מומלץ לבחור קבוצת מכונות מייצגת (5-10 מכונות) ולהחיל את התהליך עליהן בשלב ראשון.
קבוצת התייחסות כזו תאפשר הבנה של השפעת התהליך הנבחר על המפעל מחד, ותמזער את הסיכון מאידך.
קיפצו למים – אבל עם חגורת הצלה טובה...

הפיל הורוד בחדר – אבטחת המידע

אז הבנו שעוברים לענן, והבנו שצריך לחבר את רצפת הייצור לענן, אבל מה עם אבטחת המידע? כל מנהל IT יודע שפתיחת Port לתקשורת חיצונית מהווה פרצת אבטחה. אז נכון, יש VPN, אבל חיבור VPN מחייב פתיחת חיבור יזומה לאחר כל התנתקות, ומהווה פירצה פוטנציאלית. פתרון ייחודי לבעיה ניתן למצוא בטכנולוגיית InCloudFactory המבוססת על תקשורת חד כיוונית מוצפנת מהמפעל לענן ואינה מצריכה פתיחת פרצות אבטחה.

על מה אסור לוותר בבחירת מערכת?
  • התנסות – מערכת שתאפשר התנסות לא השקעות ראשוניות כבדות וללא התחיבות לטווח ארוך.
  • מערכת מבוזרת ופשוטה לחיבור בשיטת ה-Plug & Play כדי שהפריסה תהיה קלה ומהירה. כך המפעל לא יהיה בנוי על מפלצת אחת גדולה, אלא על חלקים מבוזרים שכל אחד עושה את העבודה שלו. אם תהליך הפריסה אורך יותר מכמה ימים – כדאי לחשב מסלול מחדש...
  • אבטחת המערכת – המעבר לענן קריטי להצלחה המערכת אך הוא מחייב פתרון אבטחתי. בפלטפורמת InCloudFsctory של LeaderMES יש לאספקט זה פתרון ייחודי.
  • מערכת בעלת ממשק פשוט לשימוש למרות התחכום שבבסיסה, כך שכל עובדי הייצור, גם אם הם דוברים שפות שונות או בעלי רקע שונה בשימוש בטכנולוגיה, יוכלו להשתמש בה.
  • מערכת בעלת עומק מספיק, כך שההתקדמות לא תיעצר ברמת איסוף הנתונים והצגתם.
  • מערכת שתאפשר לכל דרגות הניהול להתחבר לתהליך באופן אינטואיטיבי.
  • מערכת שמאפשרת הפיכת נתונים למידע.
  • והכי חשוב – צוות יישום עם הבנה ונסיון בניהול השינוי הדיגיטלי.
אז מה מקבלים בסוף? (אי אפשר ללמוד שחיה בהתכתבות)

קודם כל הבנה וניסיון. "אי אפשר ללמוד שחיה בהתכתבות". יישום מערכת ניהול ייצור יתן לכם הבנה טובה יותר של השוק והמוצר, אבל יותר מכל  הבנה טובה יותר של הצרכים האמיתיים של המפעל. שפה משותפת – הגדרה ברורה של פרמטרים ומדדים, נגישים לכל שדרות הניהול, מכל זמן ומקום, מייצרת שפה ארגונית אחידה ומכוונת את הצוות התפעולי למטרות ברורות. פעולה יזומה במקום תגובה מאוחרת – יישום נכון יאפשר, כבר בשלבים מוקדמים, לצפות ארועים ברצפת הייצור ולבצע פעולות מתאימות באופן יעיל יותר ולמנוע אובדן יעילות מיותר.
שיפור ביצועים – כן, כבר בשלב הבדיקה הראשונית ניתן לראות שיפור משמעותי, לרוב של עשרות אחוזים בביצועים. שיפור מתמיד - תהליך הדיגיטיזציה הוא תהליך מעגלי. מערכת מידע טובה, היא מערכת גמישה שמשתנה בהתאם לצרכים המשתנים של המפעל.

לסיכום: המהפכה הדיגיטלית כבר כאן, והדרך לקחת בה חלק פעיל לא צריכה להיות רצופת מהמורות – קפצו למים...
לעמוד הפוסט תאריך: 07/06/2018 15:28:00 תגובות:
תגובות

המפעל החכם: לשדרג את הפעילות התעשייתית באמצעות מערכות AI

המפעל החכם: לשדרג את הפעילות התעשייתית באמצעות מערכות AI

ניתוח מתקדם של המידע שקיים בתהליך התפעולי התעשייתי באמצעות מערכות AI , מאפשר לייצר תובנות המשפרות את הפריון ואת היכולת התחרותית. מהם האתגרים העיקריים שניצבים בפני המפעל בתהליך שכזה? צפו בגלובס TV:
לעמוד הפוסט תאריך: 29/05/2018 19:06:00 תגובות:
תגובות

טכנולוגיות החדשנות המשפיעות ביותר על עולם התעשייה

כל מי שעוקב אחר עולם החדשנות התעשייתית יכול להבחין במגמות ברורות, במשפחות של טכנולוגיות, שלאורכן מתקדמת התעשייה. לעיתים נדמה שמדובר ב"טרנדים", ב"באזוורדס" שמאוד אופנתי לדבר עליהם, ושיחלפו יום אחד ויוחלפו בחדשים. אבל כשרואים את היקף ההשקעות של ממשלות וארגונים פרטיים בפרוייקטים טכנולוגיים כאלה, וכשבוחנים את התוצרים של מערכות הייצור החדשות, את היכולות החדשות ואת התפוקה התעשייתית החדשה, מבינים שהעולם התעשייתי החדש כבר פה, והוא פה כדי להישאר, אפילו כדי להשתכלל עוד יותר. תעשייה 4.0 היא עובדה קיימת, לפחות בשאלה הזו אפשר להפסיק להתלבט.

אז במה נותר להתחבט? מהן הטכנולוגיות המובילות כיום את החזון התעשייתי, אל שחשוב להיות מודע להן, ושעשויות למנף את העסקים שלך או של המתחרים שלך לגבהים חדשים? יש לא מעט תשובות לשאלות האלה, עבודות מחקר, מסמכי "נייר לבן" של חברות רבות. ב-ABI Research למשל ניסחו מסמך מנהלים, בו הם מעלים על הכתב את התחומים בהם נדרש מנהל בתעשייה לקבל החלטה, אם לא בפסח הזה אז בעגלא ובזמן קריב. ואמרו אמן.

מהן טכנולוגיות החדשנות העיקריות המשפיעות על עולם התעשייה

מאת טל שחף    פורסם: 6.4.2018
פסח הוא חג של קושיות, שמתאים אולי כדי לשאול כמה שאלות מרכזיות על עולם הטכנולוגיות התעשייתיות. ריכזנו בשבילכם את עשר הקושיות הגדולות של החדשנות התעשייתית, שהתשובות עליהן עשויות להתבטא בהחלטות שיובילו את המפעלים אל עולם התעשייה של המחר.
 
השאלות הגדולות לפי ABI:
  • בינה מלאכותית: מהי הדרך הנכונה ביותר ליישם בינה מלאכותית (AI) בחברות תעשייתיות? יישום מלא הכולל לימוד וניתוח נתונים במפעל עצמו או שמא יישום באמצעות שירותי ענן? ויש גם אפשרות שלישית של יישום היברידי: ניתוח הנתונים במפעל אבל לימוד ה-AI בענן.
  •  
  • בלוקצ'יין: מהו היתרון של יישום "שרשרת הלבנים" בשרשרת האספקה ​​התעשייתית? האם התוצאה לא תהיה שכמה גורמים מתווכים לאורך השרשרת יהפכו מיותרים?
  •  
  • הגנת סייבר: כיצד להגן על טכנולוגיות התפעול שלך במסגרת אסטרטגיה הגנת הסייבר (Cybersecurity) הכוללת של הארגון? האם קיימות אפשרויות לשירותי פוסט-מרקט מאובטחים, או הזדמנויות עסקיות חדשות שיכולות להבטיח נאמנות גבוהה יותר של לקוחות למוצרים?
  •  
  • האינטרנט התעשייתי של הדברים: האם טכנולוגיית קישוריות בודדת יכולה להתאים לכל יישומי ה-IoT התעשייתיים? ואם מחשוב קצה (edge computing ) יכול לפתור בעיות רבות כל כך, כיצד  הארגונים יעשו שימוש ביכולת מחשוב בענן?
  •  
  • רובוטיקה: מתי יהיה הזמן הנכון להטמיע רובוטיקה שיתופית? איך מיישמים רובוטיקה כשירות (RaaS) כדי לעבור מהשקעות הון (CAPEX) להשקעות בתפעול (OPEX)?
  •  
  • קישוריות אלחוטית: למה יהיה זה נכון להסתכל מעבר לאתרנט אל ה-Wireless כשמדובר בקישוריות של רכיבי המפעל? מה צריך להדאיג אותנו כשאנחנו בוחנים פתרונות אלחוטיים של קישור מערכות בארגון?
אלה אינן השאלות היחידות שצריכות להעסיק מנהלי חדשנות בתעשייה. למעשה יש עוד כמה שאלות, אולי אפילו חשובות לא פחות, שהתשובות עליהן עשויות לטלטל את עסקי הארגון או ענף העסקים כולו.
  • המעבר הדיגיטלי: מתי יהיה העיתוי הנכון לעשות את הצעד הראשון במעבר הדיגיטלי, ולהתחיל לצבור נתונים, להזרים נתונים ולנתח נתונים כחלק משרשרת הייצור הדיגיטלית העתידית? האם עדיף לעשות את הדרך בצעדים קטנים, אחד בכל פעם? או שמא עדיף להיערך כיאות ואז להעביר את כל מערכות הארגון וקו הייצור לעידן הדיגיטלי?
  •  
  • הדפסה בתלת-ממד: אילו מקטעים מקו הייצור ניתן להעביר כבר היום לייצור תוספתי? מה יהיו היתרונות מבחינת החומרים והתכונות של החלקים המיוצרים? מה תהיה ההשפעה על קצב הייצור? אילו משמעויות כספיות יש להטמעת טכנולוגיית ייצור תוספתי בקווי הייצור הקיימים?
  •  
  • רובוטיקה וירטואלית: האם ניתן להטמיע רובוטיקה וירטואלית (RPA) בתהליכים המנהליים ובתהליכים תומכי הייצור של המפעל במנותק מהטמעת טכנולוגיות נוספות או שמא הרובוטיקה הוירטואלית היא חלק מהמעבר הדיגיטלי של המפעל והיא תלויה בקיומו? אילו תועלות יהיו לרובוטיקה הוירטואלית בניהול תהליכים במפעל ומה יהיו השלכותיה על שאלות של כוח אדם ותעסוקה?
  •  
  • מציאות רבודה: האם זו טכנולוגיה של משחקי מחשב בעיקר, או שיש מקום לבחון יישום שלה במפעל או במחסן הלוגיסטי? האם התועלת שמושגת מהגברת יעילות העובדים והתפוקה שלהם מוצדקת מול ההשקעה הנדרשת בציוד, הכשרת עובדים ושינוי תהליכי ייצור?

להורדת המסמך של ABI Research
 
לעמוד הפוסט תאריך: 07/04/2018 10:06:00 תגובות:
תגובות

בקרת ואבטחת איכות המזון בתהליכי שרשרת האספקה

בקרת ואבטחת איכות המזון בתהליכי שרשרת האספקה

חברת Zetes המתמחה בפתרונות ניראות, עקיבות וסיריאליזציה, על הצורך לנהל שרשראות אספקה מחוברות דיגיטלית להשגת שיפור בשקיפות ובנראוּת
חנויות המכולת והמזון, ספקי מזון וגורמים ממשלתיים חזרו שוב לכותרות בעקבות שורה של הודעות אזהרה והשבת מוצרים (recall) בעת האחרונה, החל מעופות ודגים ועד ביצים. ענף המזון ותדמיתו ממשיכים להיבחן בזכוכית מגדלת - הן על ידי הצרכנים והן על ידי התקשורת. ולא מדובר רק בהשבת מוצרים שמעורבים בה פריטי מזון טריים. בין המקרים שדווחו היו גם ארוחות מוכנות שנמצאו נגועות, אריזות שגויות ביחס לתוכנן וכשלים במיכון, כמו למשל תקלות בקירור מוצרים.
 
כשהבעיות עשויות לנבוע מהמקור הראשוני של המזון, או משלבים רבים ושונים לאורך קו הייצור, נשאלת השאלה מהו תפקידם של הספקים ושל רשתות הצרכנות בשרשרת האספקה, כשמדובר בבטיחות מזון, לא ברור מהי רמת האחריות שמוטלת על רשתות המכירות לצרכן להבטיח שהן תהיינה מודעות לכל בעיה שהתרחשה בטרם הגיעו המוצרים לחנויות שלהן. גם אם מקור הבעיה אינו ברשתות הצרכנות, הן מוצאות את עצמן בנקודת החיכוך בכל מקרה של קריאה להשבת מוצרים (recall) והן אלה שהמותג שלהן ונאמנות הצרכנים שלהן מצויים בסכנה.
 
חשוב מאוד שרשתות המכירות לצרכן יהיו מודעות לכל דבר שמתרחש בשרשרת האספקה שלהן, אפילו בזמן אמת או קרוב לכך. הרשתות יכולות, באמצעות ארגון מחדש של התהליכים שלהן ויצירת שרשרת אספקה מקושרת דיגיטלית, להגביר את השקיפות והבקרה ולאפשר לעצמן מעקב מוצלח יותר אחר זרימת הסחורה. היתרון המכריע הוא, שבמקרים המחייבים לבצע השבת מוצרים, השקיפות המוגברת תאפשר לרשת הצרכנות וגם לספקים שלה להגיב במהירות גדולה יותר ולצמצם באופן דרמטי הן את הזמן שיידרש לאיתור גורם הזיהום או התקלה, הן את מספר המוצרים שיושפעו והן את הסיכון הפוטנציאלי לפגיעה, או אפילו לדאגה ובלבול, בקרב הציבור.
מהחווה לצלחת - הכל עניין של עקיבוּת
 
ההשתלבות הדיגיטלית של ספקים ואפילו קבלני-משנה של ספקים ביחד עם רשתות המכירה לצרכן מהווה צורך חיוני, אם הרשתות מעוניינות להשיג שליטה טובה יותר על שרשרת האספקה שלהן. הדרישה הגוברת מצד הצרכנים לאחריות חברתית ולהתנהלות עסקית הוגנת ואתית, מחייבת את הרשתות לספק שקיפות ונראוּת גבוהות יותר של המקורות שמהם הגיעו המוצרים שלהן. ההנחיות הקיימות של גורמי הרגולציה השונים באיחוד האירופי בתחום הבטיחות, מאפשרות אמנם לרשתות הצרכנות לצאת ידי חובה אם רק יהיו מסוגלות לעקוב אחר שרשרת האספקה ברמה של ספק אחד לאחור וספק אחד לפנים. אולם זוהי תפיסת עקיבוּת ממודרת מאד שמשאירה אותן חשופות לסיכונים. סיכונים שלא כדאי לרשתות הצרכנות לקחת.
 
מרבית רשתות המכירות לצרכן נוהגות להגדיר לספקים בפועל ולספקים הפוטנציאליים הנחיות משלהן בתחום בטיחות המזון. הרשתות אוכפות הנחיות אלה, שמטרתן לוודא את מקור המזון, תוחלת חייו, אופן האחסון שלו וההובלה שלו מנקודה A לנקודה B וכשמדובר במזון מן החי - גם את התנאים שבהן הוחזקו בעלי החיים, התזונה והחיסונים שקיבלו. אך האם ניתן להסתפק בכך? גישה של מתן יד חופשית לספקים להתנהלות עצמאית ומנותקת, שאינה מספקת לרשת הצרכנות מעקב מלא אחר ההיסטוריה של המוצרים שהיא מוכרת ואינה מאפשרת לה לקחת אחריות על שרשרת האספקה שלה איננה הדרך לצמצם את מספר המקרים שבהם הרשת והספקים שלה ימצאו את עצמם שוב בכותרות.
 
קיימות סיבות רבות שעלולות לגרום לכך שמוצר יימצא בלתי ראוי למאכל אדם. הסיכונים נותרים גבוהים ואף פעם לא נוכל באמת לחסל אותם לחלוטין. מחקרים מראים שחיידקים שמהווים סכנה פוטנציאלית עלולים להתקיים לעתים קרובות בבשר ובמיוחד בעוף בכ-65-70% מהמקרים. רמות גבוהות של הרעלן היסטאמין עלולות גם הן להימצא בדגים מסוימים. אך הבעיות נוטות להתבטא במקרים שבהם המזון אינו מבושל דיו, שכן ניתן להמית חיידקים, כדוגמת הקאמפילובקטר (campylobacter) למשל, כאשר הבשר מבושל היטב בטמפרטורה שמעל ל-70 מעלות למשך הזמן הנחוץ, בהתאם למשקלו.
שרשרת האספקה המקושרת דיגיטלית
 
יותר ויותר יצרנים מתחילים לבחון שימוש בחיישני IoT (האינטרנט של הדברים) ובמכשירים שמנהלים תקשורת אינטרנטית כדי לאפשר להם תצוגת לוח בקרה בזמן אמת של כל הפעילויות שמתרחשות בקו הייצור שלהם.
 
באמצעות השימוש בטכנולוגיית ענן, רשתות צרכנות יכולות גם לקשר את שרשרת האספקה שלהן, לנתח נתונים ולהוסיף לשרשרת האספקה שלהן מוצרים למעקב אחר מצב הפריטים, כמו במקרה של מוצרים מתכלים, כך שיוכלו לקבל התרעות אם יש סיכון שהמזון היה חשוף לזיהום כלשהו, בין אם בשל בעיות בטיפול בבעלי החיים, תנודות טמפרטורה בלתי-רצויות בהובלה, שיטות בישול לא תקינות או תקלות קירור. הוספת חיישנים לתנורים, למשל, מאפשרת לעקוב אחר טמפרטורות הבישול ואילו הצבתם במשאיות או על גבי המוצרים עצמם יכולה לסייע בניטור תנאי ההובלה. כך ניתן לראות בדיוק היכן שהה המוצר ומתי, היכן הוא נמצא בכל רגע נתון והחשוב מכל באיזו טמפרטורה הוא נשמר לכל אורך מסעו. תיעוד כזה של תהליכי הייצור חיוני במיוחד לבדיקת עמידה בהנחיות בטיחות המזון הנדרשות בענף. כך למשל הנתונים מראים שניתן לבקר ולמנוע את הופעתם של רעלנים מסוימים, כגון היסטאמין, בתהליך ההכנה של דגים, אם מצננים אותם במהירות לטמפרטורות נמוכות מספיק, בהתאם לטמפרטורת המים שמהם נשלו הדגים.
העברת נתונים אלה לרשתות המכירה לצרכן לא רק תאפשר להן למנוע ממוצרים מזוהמים להגיע אל המדפים, אלא גם תספק להן נתיב ביקורת מלא.
 
נראוּת ושקיפות מלאה מקצה-לקצה להשבת מוצרים (recall) מושלמת
 
בתקופה בה מוכרזות יותר ויותר השבות מוצרים recalls)) מובילי ענף המזון חייבים לנקוט אמצעים במיידי. כל עיכוב מצידם עלול לחשוף אותם לביקורת גוברת ולדרדר את אמון הצרכנים, שצנח מאז 2016 לשפל חסר-תקדים, לרמות נמוכות עוד יותר.
 
אחד היתרונות המרכזיים בהשגת עקיבוּת מוחלטת ונראוּת מלאה של שרשרת האספקה, נעוץ בכך שרשת המכירות לצרכן והעומדים בראשה מקבלים כמויות עצומות של מידע נגיש ומסוגלים באופן מיידי לבודד, לזהות ולחזות מקורות זיהום אפשריים ובמקרה הצורך מסוגלים להפעיל הליך השבת מוצר יזום וממוקד מאין כמותו. השאלה אם מוצרים מזוהמים ימצאו את דרכם אל תוך החנויות, תלויה אך ורק במהירות התגובה של הרשתות. כיום לא קיימת עדיין ברמה האירופאית חקיקה שדורשת מחברות המזון להפעיל עקיבוּת כלל-עולמית. עם זאת, גורמי הרגולציה מסכימים שמערכות מעין אלה יביאו לחיסכון ניכר בעלויות ובזמן בתהליכי השבת המוצרים וימנעו התפשטות של הליקויים.
 
כאשר רשתות מכירות לצרכן יוכלו לאתר מיידית את מקור הזיהום ולזהות אם קיימים עוד מוצרים נגועים שנותרו בשרשרת האספקה ומהו היעד שאליו הם עושים את דרכם, יהיה ביכולתן להשלים השבת מוצרים מלאה במהירות וברמת ודאות גבוהה, למזער את הנזקים של בעיות הבטיחות כלפי הצרכנים ולהגן על המוניטין של המותג שלהן.
 
עד כה, נראה שענף המזון בדרך כלל פוסע צעד קדימה ולאחריו צעד לאחור, אך בעזרת שימוש בטכנולוגיית ענן ובשיתוף נתונים בין שחקנים שונים, יש לו הזדמנות מצויינת לעצור את הגלגל, כמו שנעשה בענפים אחרים. רק בדרך זו, של הוספת תהליכים חדשים ועבודה בשיתוף פעולה עם הספקים, יוכלו רשתות הצרכנות להתחיל במזעור הנזקים שגרמו פרשיות בטיחות המזון. רק כך יעלה בידן לשקם את מערכת היחסים שלהן הן עם הספקים והן וחשוב מכל עם הלקוחות, כדי להניח את היסודות לבניית אמון מחודש בענף.
מאת סבטיאן סליסקי, מנהל כללי לפתרונות בשרשרת האספקה, זטס
תרגם וערך ניר גרינהאוס, מנהל פיתוח עסקי, זטס ישראל 
לעמוד הפוסט תאריך: 26/03/2018 18:47:00 תגובות:
תגובות

בינה מלאכותית תאיץ פתרונות IoT בארגונים גדולים

בינה מלאכותית תאיץ פתרונות IoT בארגונים גדולים

 
מאת אוורטון חאוויאר ואימראן ראפיק*  
הבינה המלאכותית (AI) נכנסת למיינסטרים, ויש לכך השלכות ארוכות טווח על האופן שבו ארגונים יפתחו וישפרו את המוצרים והשירותים שלהם. כפי שהוכרז באירוע re:Invent 2016, שירותי AWS מפשטים את האימוץ של בינה מלאכותית באמצעות שלושה שירותים בעלות נמוכה, מבוססי ענן, שפותחו במיוחד עבור תרחישי בינה מלאכותית.

במקום ליצור אלגוריתמים קנייניים, מודלים על בסיס נתונים או טכניקות לימוד מכונה, מפתחים מכל הרמות, החל מארגוני אנטרפרייז הנמנים על רשימת Global 2000 ועד לחברות סטרטאפ, יכולים למנף את ממשקי ה-API של Amazon Lex, Amazon Rekognition ו- Amazon Polly לחדש במהירות, ולפתח מוצרים ושירותי אינטרנט של הדברים (IoT) חדשים. חברת Accenture מספקת פתרונות חדשניים אלה באמצעות תמיכה בלקוחות בעלי אפליקציות המבוססות על ה-AI של אמזון.

 
שילוב הבינה המלאכותית עם האינטרנט של הדברים הוא חיוני, משום שהוא מאפשר לעסקים לאסוף נתונים בעולם הפיזי - חפצים לבישים, מכשירי חשמל, מכוניות, טלפונים ניידים, חיישנים ומכשירים אחרים - ולהוסיף אינטליגנציה כדי לקבל תגובה או תוצאה משופרת. במילים אחרות, AI היא האוטומציה של כוח המוח כדי להפוך נתונים מהתקני IoT לשימושיים יותר.
 
לדוגמה, חברת טלקום יכולה ליצור צ'טבוט מבוסס יכולות AI מותאם למכשירים ניידים, במטרה להכניס אוטומציה לתהליכי שירות הלקוחות. דוגמה לתרחיש עסקי יכול להיות ניטור נתוני IoT הנכנסים מכלל ממירי הכבלים המותקנים בבתים. במקרה של תקלה בממיר המובייל צ'טבוט יוכל להודיע ללקוח על בעיה אפשרית בשירות באמצעות אינטראקציה בהודעת טקסט או הודעה קולית, ויציע לתאם ביקור של טכנאי שירות.

מידע זה המגיע ישירות מהתקנים יכול להשתמש ב-AWS Lambada כפונקציות serverless, כמו גם שילוב AWS Greengrass כתוכנה שמופעלת במכשירי-קצה. על ידי כך, ניתן למנף את השימוש בענן של AWS על פי הצורך לעיבוד, אחסון וחישוב.
סקירת פונקציונאליות ה-API ושימושים בעולם האמיתי בשימוש נפרד או משולב, מפתחים יכולים לשבץ את ה-API's בתוכניות פיתוח של מוצרים ושירותים חכמים קיימים, או לשלבם לתוך תהליכי מחשוב בענן:
 
  • Amazon Lex - מנוע עיבוד מבוסס-AI, המחשב קלט קולי או נתוני חיישן כדי להבין טוב יותר ולתת חוויה או תוצאה מותאמים אישית (חלק מהפלטפורמה הקולית של Alexa).
  • Amazon Rekognition – ניתוח תמונה ופנים לזיהוי והבנה את הסביבה ואת הנעשה בתרחיש או תמונה מהחיים האמיתיים.
  • Amazon Polly – שירות טקסט-לדיבור המסנתז נתוני טקסט מובנים לכדי יכולת דמוית-קול טבעי (בקול זכר או נקבה ב-24 שפות) על מנת להעשיר את התגובה.
כיום עסקים בדרך כלל מריצים ניתוחים אנאליטיים בענן על נתוני טרנזקציות, כגון רכישות של לקוחות או מידע מבוסס מיקום. אבל נתוני IoT בשילוב עם AI מספקים רמה עמוקה יותר של תובנות. באמצעות איסוף בזמן אמת של נתונים מהתקני IoT (או מה שמוכר כנתונים מבוססי-התקן), יכול ארגון להשתמש במנוע AI כדי להפוך את עיבוד המידע לאוטומטי, ולחבר בין מקורות שונים של נתונים מובנים/לא-מובנים כדי ליצור הקשר לבקשה של אדם. מהבנה זו המכונה יכולה לספק מענה או חוויה אישיים ישירות למשתמש הקצה, או לנתב את התגובה בחזרה לארגון כדי להפוך תהליך אחר לאוטומטי.
 
יכולת כזו פותחת קבוצה חדשה לחלוטין של פתרונות מוצר ושירות מבוססי IoT. אקסנצ'ר פרסמה חזון טכנולוגי – Technology Vision 2017 - המסביר את יתרונות ה-AI עבור האנטרפרייז. לדוגמה, ארגון רפואי יכול ליישם את Amazon Lex ו-Amazon Rekognition לשיפור תהליך הניטור של מטופלים קשישים או כאלה המרותקים לביתם וזקוקים לסיעוד. בתרחיש אחד, השירות יכול לכלול התקנה של מצלמת וידאו שתצלם את המטופל, תנתח את התמונות בענן כדי לעקוב אחר תנועותיו, ותשלח התראה אוטומטית למטפל או לבן משפחה אם לא נרשמה תנועה של המטופל במשך פרק זמן מסוים או במקרה של נפילה.
 
הרחבת ההזדמנויות של AI ו-IoT
 
בעתיד AI בשילוב עם IoT יאפשר תרחישים רבים אף יותר, שבהם רובוטים (המכונים גם מכונות אוטומטיות) ישתפו פעולה עם אנשים כדי לספק מידע חכם ולהעמיק את האינטראקציה האנושית. זה יסייע לאנשים להשלים משימות בצורה יעילה יותר, ליצור אינטראקציות שהן יותר אישיות או לספק שירותים על פי דרישה.
 
כך לדוגמה, בתחום ריטייל יוכל העסק ליצור אפליקציה של בינה מלאכותית שיתופית ("קו-רובוט" או "cobot") בשימוש עם Amazon Lex  ו-Amazon Rekognition, שתנתח מאפייני פנים של הקונים בחנות בזמן אמת ותשלב את המידע הזה עם היסטוריית עסקאות הרכישה. במקרה כזה הקובוט יוכל להנחות את אנשי המכירות להציע עזרה מותאמת אישית לכל לקוח במהלך בחירת הפריטים.

בסיטואציה של בית חולים ניתן לפתח את Amazon Lex  ו- Amazon Rekognition לאפליקציה המשתמשת בבינה מלאכותית ונתוני ביג דאטה מבוססי ענן, שכולם מקושרים דרך IoT, על מנת לסייע לרופאים לאבחן טוב יותר את המטופלים שלהם. לדוגמה, ניתן לזהות באמצעות ניתוחי תמונה אנומליות בעור או סימפטומים הקשורים ללחץ.
 
ה-API's החדשים של AWS לתחומי ה-AI, ופיתוח מוצרים ושירותי IoT עם יכולות בינה מלאכותית, הופכים בהדרגה לזולים ונגישים לכל העסקים, בנוסף, מינוף אקסנצ'ר על מנת לספק פתרונות ויישומים חדשים, מעניקים לכלל הארגונים דרך מהירה לאימוץ הטכנולוגיה בממדים רחבים.

----
* המאמר התפרסם לראשונה בבלוג של AWS
האסטרטגיה של AWS

חברת Amazon Web Service - AWS, היא חברה אחות של ענקית הסחר האלקטרוני העולמי אמזון, ארגון עסקי נפרד בתוך אמזון עם בסיס לקוחות שונה, שירותים שונים וצוות הנהלה נפרד. שירותי הענן של החברה כוללים שורה ארוכה של שימושי מערכות מידע ומחשוב שמבוססים על שרתים הנמצאים בחוות השרתים של החברה. AWS היא אחת החברות הגלובליות המובילות בתחום זה, לצידן של מיקרוסופט, גוגל, עליבאבא ואחרות. חברת המחקר המובילה גרטנר, דרגה את AWS כמובילה בדו"ח ריבוע הקסם שלה לתשתית כשירות (IaaS).
היתרונות של מחשוב ענן לעומת השקעה במערכות חומרה ותוכנה ארגוניות כבר לא צריכים הוכחה: צמצום עלויות ה-IT השוטפות, גמישות בהפעלת השירותים ויכולת שינוי והתאמה, חדשנות והטמעה של הטכנולוגיות המובילות, התמקדות בפעילויות הליבה של הארגון ויכולת לנהל מערך מחשוב גלובאלי בצורה יעילה.
חברות מכל סוג וסדר גודל מתבססות על פלטפורמת הענן כדי לבנות מוצרים טכנולוגיים מורכבים כגון כוח חישוב, אחסון, בסיסי נתונים ושירותים נוספים על פי הצורך. ה-Market Place של AWS מציע מאות פתרונות ושירותים משלימים בתחום התוכנה, כלים למפתחים ופתרונות עסקיים, כולל מערכות פיתוח ופתרונות לעולם הייצור התעשייתי. AWS רואה בישראל שוק יעד אסטרטגי והיא משקיעה משאבי תמיכה וסיוע ייעודים לארגונים בארץ ועובדת עם שותפים מקומיים.



        
 
לעמוד הפוסט תאריך: 21/02/2018 10:35:00 תגובות:
תגובות

סודהסטרים יישמה פתרון מתקדם של זטס לזיהוי קרטונים ככלי תומך למערכת OEE

סודהסטרים יישמה פתרון מתקדם של זטס לזיהוי קרטונים ככלי תומך למערכת OEE

לאחר שבחנה במשך זמן רב מספר חלופות ופתרונות, אשר יוכלו לתת לה מענה איכותי ומדויק, בחרה חברת סודהסטרים בפתרון המתקדם של זטס. הפתרון  מבוסס על זיהוי איכותי באמצעות מצלמות, אשר מזהות באופן מדויק את תנועת הקרטונים על המסועים ומספקות לסודהסטרים מידע אמין ומדוייק על מוצרים וכן מניית כמות האריזות  לפי קווי ייצור על מסועי האריזה.
 

מאת יעקב רבינוביץ', סמנכ"ל זטס ישראל
 

OEE הוא כלי, שמשלב נושאים ונתוני ייצור מרובים על מנת לספק מידע על התהליך. על ידי ניתוח וחישוב נתונים הוא מתפקד גם כמסגרת לניתוח שורש הבעיה. אחד התנאים המרכזיים לשימוש ב-OEE הוא קבלת תוצאות אמינות על הכמויות המיוצרות והנארזות לפי קווי ייצור. בסביבות תפעול וספירה ידניות או ממוכנות חלקית, אנו תלויים בגורם האנושי ועקב כך טעויות קורות ואי דיוקים רבים מתגלים, דבר שמקשה באופן משמעותי בחישוב מדד ה-OEE וכמובן להסיק מסקנות כלשהן תוך ביצוע פעולות מתקנות.
בחברת סודהסטרים נכנסו לתהליך של בקרת יעילות קווי הייצור והאריזה. לצורך זה הם השתמשו בתוכנת OEE, השואבת נתונים מבקר סימנס האמור לרכז את כל הנתונים. חברת סודהסטרים השקיעה רבות בניסיון לאסוף נתונים אמינים על כמויות האריזה הנארזות לפי מוצר בקווים השונים כולל הצבת רגשים למניה, אך כשלה ברמת אמינות ודיוק הנתונים. בשלב זה הוצב בפני חברת זטס האתגר לאסוף את הנתונים ב-100% אמינות ודיוק.
 
האתגר שהוצב ע"י חברת סודהסטרים

מפרט אפיון דרישות ציוד מערכת לניהול רצפת ייצור
סודהסטרים מפעל ההרכבות מחלקת מכשירים
 
במסמך תוארו הצורך והדרישות עבור ציוד לטובת ניהול וספירה של תפוקות הייצור במחלקת מכשירים. המטרה היא לבצע ספירה אמינה של קרטונים, שנעים על מסוע חשמלי, ולהעביר את המידע שנקלט לבקר קיים של חברת Siemens, שיעבד את הנתונים. הספירה תיעשה באמצעות קריאה של ברקוד דו-ממדי, שמודפס על מדבקה שמודבקת על אחת מפאות הקרטון ותוך כדי תנועה.

דרישות כלליות לאופן פעולת המערכת ודגשים: 

במח' מכשירים ישנם 6 קווים, המצטלבים ל-3 מסועים: קו 1+2, קו 3+4, קו 5+6
סודהסטרים: 10 מיליון צרכני סודה
מכשירי סודהסטרים הופכים מי ברז קולחים למי סודה תוססים ומרעננים, ועל ידי הוספת אחד ממגוון הסירופים של סודהסטרים פותחים פתח לעולם של משקאות קלים ותוססים במגוון טעמים. היישום המיוחד לרעיון הפך את קבוצת סודהסטרים תוך שנים ספורות ליצרן ולספק הגדול ביותר בעולם של מערכות להכנת משקאות מוגזים בבית. באזור להבים בנגב ממוקמת תשלובת סודהסטרים ובאתר זה עוסקים ביצור המכלים, מילוי הגז, הרכבת המכשירים אריזתם והעברתם למרכז הלוגיסטי. החברה פועלת ב-42 מדינות ברחבי העולם, בקרב כ-10 מיליון צרכנים. המכשירים של החברה מיוצרים במפעל בלהבים (צומת להבים) והסירופים במפעל באשקלון.
באופן כללי יש מיקום קבוע למדבקת המאסטר, כפי שמוצג בתמונה, אבל ההדבקה היא ידנית ולכן לא ניתן לסמוך על המיקום באופן גורף. 
 
גודל מדבקת קרטון מידות: 10x7.5 ס"מ. גודל קוביית הברקוד הדו-ממדי: 1.3 – 1.8 ס"מ.
גודל קרטון הוא בדרך כלל 50x30 ס"מ אבל יש סוגי מאסטרים שונים. אם יש צורך בנתוני המאסטרים הקיצוניים (הגדול והקטן) המידע יועבר בהמשך.
הפתרון שנתנה זטס
 
שימוש בטכנולוגית עיבוד תמונה המבוססת על אלגוריתמים מתקדמים, המאפשרים קריאת הקרטונים הנעים על המסועים השונים ופיענוח כל הברקודים במהירות של פחות משנייה. למעט הצורך בקשר עין (מצלמה), טכנולוגיה זו עדיפה ביכולותיה ביחס לטכנולוגיות האחרות הקיימות ואף נוסו ע"י חברת סודהסטרים ב-POC.
 
מאפיינים עיקריים:
מצלמה בכל צד, קריאה אוטומטית, ארגז בתנועה על גבי מסוע. 
שליחת הברקוד הנקרא + שם הקו, לבקר מערכת יצור. ממשק מדויק לבקר SIMENS 
המופקד על איסוף נתוני הייצור.
 
  1. זיהוי והתראה בממשק, במקרה של ארגז ללא ברקוד
  2. התראה מקומית למשתמש (הצלחה או כישלון בקריאת הברקוד) באמצעות אפליקציית מפעיל ו/או רכיבי IO.
בנוסף, המליצה חברת זטס לחברת סודהסטרים: מדבקות סימון הוספת ברקוד דו-ממדי. 
 
  • המלצת זטס - לקודד קוד חד-ערכי,  דבר שיאפשר ספירה מדויקת יותר ויתמוך גם בסריאליזציה ועקיבות במידה ויידרש בעתיד. 
  • מומלץ לקודד קוד מסוג Data matrix ולא QR כפי שמתואר (לא הבדל קריטי אבל ישנם מספר יתרונות ל Data matrix).
יתרונות הברקוד הדו ממדי הינם היכולת לדחוס מידע רב יותר בשטח מדבקה נתון 
ומנגנון Error correction המאפשר חילוץ הערך הנכון גם מברקוד פגום חלקית.
התשתית
 
הפרויקט כלל 
  • פיתוח וקונפיגורציה 
  • התקנת המערכת וכיולה
  • הפעלת ממשקי התוכנה 
  • בדיקות על גבי סדרות יצור שונות
  • הדרכות למשתמשים 
  • הדרכות לצוות טכני של הלקוח לפתרון תקלות Level 1
בסוף היום, המערכת שהעמידה זטס קוראת ומפענחת 100% מהקרטונים העוברים במסועים בשלושת הקווים השונים ומדווחת באופן שוטף למערכת הבקרה על  
מוצר, קו ייצור וכמות .
 
לסיכום
 
אומר תומר אריאל מנהל הפרויקט מטעם חברת סודהסטרים: "לאחר שבחנו מספר מערכות אשר לא ענו לדרישות שהצבנו, שמחנו להיווכח שהטכנולגיה של זטס עונה בצורה מושלמת לדרישות ואף מעבר למה שדרשנו. היא מסוגלת לקרוא 100% מהקרטונים העוברים על המסוע, בכל קצב נדרש ובכל שדה ראייה נדרש. גם היום, לאחר מספר חודשים בהם המערכת כבר מותקנת ורצה, המערכת שהוצבה ע"י זטס קוראת מפענחת ומדווחת באמינות של 100%. כמו כן ראוי לציין, שהם ביצעו את הפרויקט ביסודיות ובמקצועיות גבוהים במיוחד".

חברת Zetes Industries מתמחה בפיתוח, ייצור ואינטגרציה של פתרונות ערך מוסף ושירותים עבור זיהוי אוטומטי של מוצרים, עקיבות וניהול מלאי. החברה מובילה מזה כ-30 שנה בפתרונות אינטגרטיביים לסימון, זיהוי ומעקב לכל אורך שרשרת האספקה משלב הייצור דרך תהליכי האיחסון, אריזה והפצה ועד לנקודות הקצה בחנויות.
 
מוסיף ניר גרינהאוס, מנהל פיתוח עסקי בחברת זטס ישראל: "אנו שמחים לצרף את סודהסטרים לבסיס הלקוחות הרחב והמגוון שלנו מתוך הכרה בחשיבות ובערך שהפתרונות שלנו מייצרים ללקוחותינו ובמערכת היחסים והשירות אותה אנו רואים כערך חשוב ומשמעותי לקוחותינו. הפתרונות המתקדמים שלנו מאפשרים ללקוח לחבר את השטח למערכות המיחשוב ובכך לספק תמונה רחבה ומדויקת של תנועות פריטים ולאפשר שקיפות מלאה לאורך שרשרת האספקה בארגון. כתוצאה מכך ניתן לקבל החלטות מושכלות על בסיס מידע מדויק, לייעל ולמכן תהליכים ולשפר את הביצועים העסקיים של לקוחות במגזרי שוק רבים (יצור, תחבורה, לוגיסטיקה, קמעונאות, פארמה, כימיקלים, מזון, רכב, פיננסים, טלקום, ממשלה ושירותים ציבורים)".
 
   
לעמוד הפוסט תאריך: 18/02/2018 20:57:00 תגובות:
תגובות

מחקר קובע: עליית הרובוטיקה והאינטליגנציה המלאכותית תעלים 5.1 מיליון משרות נטו עד שנת 2020, אך גם תיצור עבודות חדשות במקביל | איך מתמודדים עם שינויים קיצוניים בשוק העבודה העולמי?

לעמוד הפוסט תאריך: 18/02/2018 11:57:00 תגובות:
תגובות

סריאליזציה באריזות פרמצבטיקה: גם חברות קטנות וקבלני יצור יכולים


סריאליזציה באריזות פרמצבטיקה: גם חברות קטנות וקבלני יצור יכולים
 

בימים אלה, כשענף התרופות ממשיך במאבק כנגד זיוף מוצרי פרמצבטיקה, זוהו חברות מסוימות כמי שמתקשות בהתנעת הפרויקטים שלהן לסריאליזציה. בין החברות האלה נכללים קבלני ייצור ועסקים קטנים ובינוניים בענף. בראיון עם סבסטיאן זליסקי, מנהל פתרונות שרשרת האספקה בחברת Zetes הצרפתית, הוא מדבר על האתגרים המורכבים, שארגונים כמו קבלני ייצור (CMO‏ -Contract Manufacturer Organizations) וחברות תרופות וביוטכנולוגיה קטנות ובינוניות (SME‏ -Small/Medium Enterprises) יכולים לצפות להם בפרויקטים של רה-סריאליזציה באריזת פרמצבטיקה. למרות מועדי האספקה המאיימים, זליסקי טוען כי יש עדיין זמן לארגוני CMO ו-SME להקים תשתית סריאליזציה מקיפה וגמישה לתפעול.
 

מעבר לפתרונות 'הדפס והדבק'  (print and apply) מהם לדעתך האתגרים המורכבים ביותר שעומדים בפני גופי CMO כשמדובר בסריאליזציה של אריזת פרמצבטיקה?

כיום, כאשר השיעור של מיקור חוץ בייצור הפרמצבטיקה הגיע כבר על פי הערכות מסוימות לרמה של למעלה מ-40%, גופי CMO מהווים מרכיב אסטרטגי בתהליך האספקה העולמי. עם זאת, במקרים רבים גישתם של גופי CMO לסריאליזציה התאפיינה בדחיות לרגע האחרון או בהתנהלות חלקית של צעד אחר צעד. גוף CMO חייב להיות מסוגל לעמוד בדרישות הבינלאומיות, אבל חשוב מאוד שיהיה גם גמיש דיו כדי לעמוד בכל הדרישות השונות והייחודיות של לקוחותיו. שלא כמו חברה קטנה או בינונית, גוף CMO צריך לרוב להיות מסוגל להשיג תאימות לדרישות השונות מצד לקוחות ובעלי עניין חיצוניים וכן לדרישות של מדינות שונות. האתגרים מורכבים הרבה יותר מהכנסת כמה שינויים והתאמות במכונות ובתשתית שאחראיים לתיוג ולהדבקת תוויות.

אחד האתגרים העיקריים בסריאליזציה הוא העובדה שאנו מערבים בה שלושה עולמות נתונים. הנתונים המרכזיים (Master Data), נתוני הטרנזאקציה - שעוקבים אחר פריט בסדרה (פריט, חבילה, ארגז, משטח) לכל אורך התהליך של ביצוע האריזה ולבסוף המוצר הפיזי. דרישות התאימות מחייבות שכל הגורמים הללו יהיו קשורים באופן רציף ודינמי. קשרים פנימיים אלה מצריכים כמובן יכולות רבות ושונות.
בין היכולות הללו ניתן למנות את הצורך בסימון פיזי של הקוד הסריאלי על גבי המוצר - שעשוי לכלול טיפול במגוון של שיטות קידוד, פורמטים של סריאליזציה, אריזות היררכיות וכו' ושאותו נדרש לקשר לשאר הנתונים להשגת עקיבוּת ולא רק תאימות. בנוסף לכך קיימים שלבי האגרגציה (הקיבוץ של פריטים וארגונם כמכלול)  יצירתם ושמירתם של קשרי השתייכות אב-לבן עשויה להיות דרישת רגולציה על פי חוק, או שהיא יכולה להפוך לדרישה סטנדרטית מתוך רצון לשפר את היעילות התפעולית לאחר יישום תקנות הסריאליזציה. דרישה כזו מחייבת ליצור את הקישורים הנכונים בין כל השלבים השונים כדי לשמור על הנראוּת של האירועים ברמה הפיזית, של שלבי הטרנזאקציה ושל הנתונים המרכזיים (Master Data) המתאימים להם.

 

  סבסטיאן זליסקי, "יש עדיין זמן להתארגן"
כשאתה חושב על כל זה, מהם הצעדים החשובים ביותר שגופי CMO צריכים לנקוט כדי להתגבר על האתגרים הללו כשהם מיישמים סריאליזציה באריזת פרמצבטיקה?

כאשר צריך להתחשב בכל השכבות השונות האלה, עם הקשרים הפנימיים ביניהן, אחד מהצעדים החיוניים שצריך לנקוט הוא לוודא שהכל מחובר באופן חלק וטבעי לחומרה ושיש לך יכולת מושלמת לנהל את נתוני הסריאליזציה על ידי פעולות כגון הקצאה, החלפה, קבלה, שליחה, או אחסון. אבל מה שבאמת קריטי הוא שצריך להשיג את כל זה מבלי לפגוע ביעילות הציוד הכוללת (OEE).  אם ההספק של קו האריזה יורד, ההשפעה השלילית על הפרודוקטיביות ועל היקפי התפוקה כתוצאה מכך עלולה להיות משמעותית. זו הסיבה שכל כך חשוב להשיג אופטימיזציה של השילוב בין הרכיבים השונים לאורך הקו. זה כולל את מכשירי הסימון, מכשירי הקריאה, מכשירי הבדיקה ומכשירי השקילה. כל הבדיקות והאימותים הללו צריכים להתרחש תוך זמן קצר ביותר ולאחר מכן הנתונים שמופקים מהם צריכים להיקשר אל כל נתוני הטרנזאקציה ואל הנתונים המרכזיים (Master Data) ובסופו של דבר - להישלח אל המאגר הארצי. לכן זהו אתגר גדול לחבר את כל הדברים הללו יחד, בזמן הנכון ובאופן יעיל וסינכרוני.

 
 
 

מכיוון שחלק מגופי ה- SME טרם החלו בפרויקטים שלהם לסריאליזציה ומשום כך יתכן שהם תלויים בביצוע מוצלח בניסיון הראשון שלהם, מהם הכללים העיקריים של 'עשה' ו-'אל תעשה' שהיית מציע להם בגישה שלהם לסריאליזציה באריזת פרמצבטיקה?

המטרה המיידית היא תאימות לדרישות, אבל מייד אחריה חיוני מאד גם להגדיר יעדים עסקיים רחבים יותר ולגבש תוכנית לשלבים הבאים, שתאפשר להגדיל את הערך. זו הסיבה שחברות רבות בוחנות כעת מקרוב את האגרגציה: אגרגציה של אב-לבן, אגרגציה של ארגזים וכו' כדי לקדם את השלבים הבאים ולהאיץ את שרשרת האספקה. זכרו, ברגע שתשיגו נראוּת של ההזמנות ושל המלאי, תוכלו להשיג באופן אוטומטי שדרוג של היעילות לרמה גבוהה יותר.

לכן, אל תשכחו להתחיל מנקודת מבט רחבה יותר, שמנסה לגלות איך ניתן להגדיל את הערך של התאימות לדרישות, אבל לאחר מכן הקפידו למקד את התוכנית שלכם לגישה הדרגתית ומודולרית, שמחברת יחד שלבים שונים בהתאם לצירי הזמן שמכתיבה הרגולציה. כך יהיה בידכם מיפוי של הגישה שלכם באופן שיבטיח שתעמדו בדרישות המינימום של התקנים, אך תוכלו גם לנצל את היעילות המשופרת שלא יכולתם להשיג קודם לכן.

בנוגע לבחירת ספקים, מהן הקטגוריות ואמות המידה העיקריות  שגופי SME ו-CMO  צריכים להגדיר ברשימות הבדיקה שלהם?

צמצמו את הערבוביה של ריבוי הספקים. בפרויקט הסריאליזציה, אתם צריכים להכניס ולהטמיע בבת-אחת הרבה מאוד יכולות, רכיבים ופונקציות, כפי שמניתי קודם לכן, בתוך פרק זמן קצר ביותר. חשוב מאד לסנן ולזהות מתוך בליל הספקים את אלה שמסוגלים להעניק לכם הן את יעילות הציוד הכוללת (OEE) והן תאימות לדרישות. בנוסף, על הספק להוכיח את יכולתו לשלב ולהטמיע את פתרון הסריאליזציה שלכם בתוך תשתית האריזה ומערכות המידע הקיימת שלכם. גם השמירה על המהירות של קו האריזה צריכה להיות שיקול מכריע.

בפרויקטים של סריאליזציה בתהליכי אריזת פרמצבטיקה ניתן למצוא לעיתים קרובות התנגשות אינטרסים מרכזית בין גורמי התוכנה והחומרה. תוכלו, למשל, לראות חברות מיכון המספקות ציוד ומכשירים, אשר יש להן ידע רב בענייני טכנולוגיה, כצפוי, אך מעט מאד מומחיות בענייני תוכנה. מצד שני, ההיפך הוא הנכון כשמדובר בחברות תוכנה. לכן, חשוב לחפש ספקים שמסוגלים לכרוך יחד את הכישורים ההכרחיים והיכולות המתאימות מתוך קשת רחבה של תחומי מומחיות, באופן שיאפשר להקטין את מורכבות הפרויקט, את הסיכונים שבו ואת מסגרת הזמן להשלמתו.

מהם הדגלים האדומים שכדאי להיזהר מהם כאשר בוחרים ספק?

מה שחשוב מאוד כאשר אתם מנסים להעריך ספקים פוטנציאליים הוא ההמשכיות שלהם – אתם זקוקים ליכולת ולמחויבות שלהם לתמוך בכם ברציפות בתנאים של שינויי רגולציה מתמידים ודרישות חדשות. הם חייבים לאפשר לכם לשמור על גמישות ומהירות תגובה, כך שתוכלו לנצל לטובתכם חידושים בתהליכים ובטכנולוגיות מבלי שתיאלצו ליישם פרויקט חדש לחלוטין. גורם נוסף שכדאי לכם לשקול הוא יכולתכם להחליף את הספקים בקלות. למשל, עד כמה פשוט יהיה עבורכם להחליף ספק במקרה של ביצועים נמוכים מבלי להיכנס למהפכים דרמטיים ולהפרעות בתפעול השוטף.

התקשרות בת-קיימא לטווח ארוך גם היא חשובה מאד, משום שבתנאי השוק של היום אני רואה הרבה שותפויות אופורטוניסטיות וגורמים חדשים וקיקיוניים, שמופיעים פתאום ועלולים להיעלם בעתיד, כשיעמדו בפניהם פרויקטים ומועדי אספקה. פרט להקפדה יתרה על בדיקות הנאותוּת שלכם בנוגע ליציבותם הפיננסית של הספקים, אתם חייבים גם לוודא שהאיתור והמעקב יישארו בליבה העסקית של המיקוד ושל היכולות שלכם, לא רק כעת אלא גם בעתיד.

איך צריכים גופי SME ו-CMO לארגן את האסטרטגיות שלהם כדי להקל על הסיכונים בפרויקטים שלהם?

כפי שציינתי זה עתה, חשוב שלחברות עסקיות יהיו קשרים המצטיינים בשקיפות, עם פתרונות גמישים וניתנים להרחבה, שאינם מוטבעים באופן קשיח, כדי שהלקוחות לא ייתקלו בבעיות בעוד ארבע או חמש שנים רק בגלל שהטכנולוגיה התקדמה והותירה אותם מאחור. בצעו את בדיקות הנאותוּת המתאימות כדי לוודא את יציבותם של הספקים ואת הדגש המתמשך שלהם על איתור ומעקב כיכולת מרכזית.

עמידה במועדי האספקה היא כמובן חיונית, אבל אילו צעדים ממשיים יכולים גופי SME ו-CMO לנקוט במטרה להפוך את השיטות שלהם למימוש הסריאליזציה לחסינות ככל האפשר מפני העתיד לבוא?

החקיקה תתקדם ותלך בשנים הקרובות ככל הנראה. אנו רואים את זה קורה בשווקים אחרים שעברו תהליך סריאליזציה וכעת הם מתקדמים לאיתור ומעקב. המשמעות היא, למשל, שהליכי אגרגציה/דיסאגרגציה יהיו בגדר דרישה סטנדרטית בכל השלבים בשרשרת האספקה. ישנם יתרונות עסקיים רבים מתהליכי אגרגציה/דיסאגרגציה. הם מעניקים נראוּת משופרת של שרשרת האספקה ויתרון תחרותי בשרשרת האספקה - היכולת לדעת את מיקומו של המלאי וליהנות מיעילות גבוהה יותר.
מאחורי החקיקה הזו יש גם יתרונות שניתן לשאוף אליהם, הן מבחינת היעילות והן מבחינת האיכות. כך, למשל, ההגדרה של כל פריט סריאלי בפני עצמו, מקלה ומפשטת תהליכי החזרה (recall). העניין הוא בגיבוש החזון של איך אתם מתכוונים להפיץ מוצרים ואחר כך איך תוכלו לשלב את בעלי העניין והלקוחות שלכם בתוך רשת עולמית ולהתמודד עם איי המידע הנפרדים שקיימים בשרשרת האספקה שלכם.

-----
 
הראיון הופיע לראשונה ב-Pharma IQ והוא מתפרסם כאן באישור.
תירגם וערך ניר גרינהאוס, מנהל הפיתוח העסקי בחברת זטס ישראל, חברת בת של זטס אינדסטריס. זטס עוסקת בפתרונות מתקדמים לייעול תהליכים בשרשרת האספקה ביניהם פתרונות לניהול קווי האריזה, פתרונות ניראות ועקיבות, תהליכים במחסן, ליקוט קולי, פתרונות סימון פריטים, סיריאליזציה, זיהוי אוטומטי של פריטים, בקרת העמסה ואימות אוטומטי של תכולת משלוח, ופתרונות מוביליטי ניידים מתקדמים להוכחת מסירה,סוכני מכירות וניהול הפעילות הלוגיסטית והמכירתית במחסנים או בחנויות.
 
לעמוד הפוסט תאריך: 01/02/2018 12:07:00 תגובות:
תגובות

אילו מדינות מוכנות טוב יותר לתעשייה של העתיד?


אילו מדינות מוכנות טוב יותר לתעשייה של העתיד?
 

מאת טל שחף 
 

ככל שהמהפכה התעשייתית הרביעית (4IR) צוברת תאוצה ומקדמת פיתוח של טכניקות חדשות ומודלים עסקיים חדשים, כך עולה אי הוודאות של מקבלי ההחלטות בממשלה ובתעשייה. קצב ההתקדמות של הטכנולוגיות החדשות, למשל הייצור התוספתי (AM) והאינטרנט התעשייתי של הדברים (IIoT), מוסיפה עוד נדבך של מורכבות למשימה המאתגרת: פיתוח והטמעה של אסטרטגיות תעשייתיות שמקדמות פיריון וצמיחה הכוללת.

בפורום הכלכלי העולמי (World Economic Forum) משקיפים על המצב מקרוב ויש להם הצעות בדבר דרך הפעולה המומלצת להנהגות המדינות. בדו"ח "מוכנות לעתיד הייצור 2018", שפורסם לקראת ועידת דאבוס 2018, טוענים החוקרים: על המדינות לשקול  מחדש על האסטרטגיות התעשייתיות שלהן. הדו"ח, שהוכן בפורום הכלכלי העולמי בשיתוף חברת הייעוץ AT Kearney האמריקנית, קובע שאחדות מהמדינות נערכו טוב יותר מאחרות ואולם אין מדינה שסיימה את ההערכות.

גרמניה היא אחת המובילות, לאחר שהשיקה כבר ב-2011 את יוזמת Industrie 4.0 שהפכה למובילת התעשייה העולמית כולה. גרמניה מובילה בשיעור המעבר לתעשיה מתקדמת, בהיקף הקישוריות בין המוצרים, בייצור שרשראות ערך ובמודלים עסקיים שהזניקו את הייצור הדיגיטלי. יפן בחרה בשנת 2016 במגמה שונה – חברה 5.0 (Society 5.0 ) - המבקשת להשתמש בטכנולוגיה המתקדמת כמנוע לשינוי החברה כולה, לא רק התעשייה. בשנה האחרונה הצטרפו מדינות נוספות למגמה העולמית, בהן בריטניה עם האסטרטגיה התעשייתית החדשה עליה הכריזה וסינגפור שבנתה את אינדקס המוכנות לתעשייה חכמה.

מדינות רבות נוספות מחפשות כעת את הדרך לקפוץ למים הסוערים ולהתמודד בזירה הבלתי מוכרת, או לחילופין להסתכן בכך שיישארו מאחור. השאלות שעל הפרק הן כבדות משקל: באיזו מידה הייצור התעשייתי הוא שיקול מרכזי במדיניות הלאומית שלהן? איך אפשר לקדם שיתוף פעולה גלובלי בתחום בלתי מוכר ומאיים? לאילו גורמים תהיה השפעה משמעותית על התעשייה הלאומית שלהן. ובעצם – האם הן מוכנות לעתיד?

בפורום הכלכלי העולמי סבורים שהעולם התעשייתי נמצא בתחילת מסע המעבר הדיגיטלי, והשבילים יתגלו על המפה ככל שהמדינות והארגונים יקדמו את פיתוח המערכות והאסטרטגיות החדשות. מחברי המחקר קובעים: אין מדינה - אפילו לא המתקדמת ביותר – שכבר הגיעה לחזית המוכנות לעולם החדש. אין מדינה שכבר רתמה את מלוא הפוטנציאל של המהפכה התעשייתית הרביעית בייצור. למעשה, מרבית המדינות נמצאות עדיין על אבני הזינוק.

הערכות החוקרים התמקדו ב-100 מדינות וכלכלות, המייצגות יחד יותר מ -96% מהערך המוסף בייצור (MVA) העולמי והתוצר המקומי הגולמי (GDP) העולמי גם יחד. הם ניתחו את מצב הייצור התעשייתי הנוכחי לפי גודלו ומידת מורכבותו ואת נוכחותם או היעדרם של גורמי המפתח לקידום טכנולוגיות חדשות ומעבר דיגיטלי: טכנולוגיה וחדשנות, משאבי אנוש, סחר בינלאומי והשקעות, תשתית מוסדית, משאבים בני קיימא וביקושים מקומיים. כל מדינה מוקמה באחת מארבע קטגוריות המשלבות את מצב התעשייה ונוכחות מפתחות הקידום.
  • המובילות: מדינות עם בסיס תעשייתי חזק ורמת מוכנות גבוהה לעתיד בזכות ביצועים טובים בכל הגורמים מניעי החדשנות.
  • המסורתיות: מדינות עם בסיס תעשייתי חזק, שנמצאות בסיכון להישאר מאחור בשל היעדר גורמים מניעי חדשנות ושינוי.
  • בעלות הפוטנציאל: מדינות עם יכולת תעשייתית מוגבלת אבל עם יכולות חדשנות שמנבאת יכולת להגדיל את היקפי היצור בעתיד בתנאי עידוד כלכליים.
  • בחבלי לידה:  מדינות עם יכולת תעשייתית מוגבלת ועם רמה נמוכה של מוכנות לעתיד בשל היעדר יכולות קידום חדשנות וטכנולוגיה.
 
                                             
                                                                פילוח 100 המדינות לארבע הקטגוריות הראשיות 
 
הממצאים מעלים כי 25 המדינות המובילות מרוכזות באירופה, בצפון אמריקה ובדרום מזרח אסיה. ישראל נמצאת גם היא בקבוצה זו, ממוקמת במקום ה-25 במבנה התעשייה ומקום ה-23 בתנאים מקדמי חדשנות. המובילה העולמית במבנה התעשייה שלה היא יפן, ואחריה קוריאה הדרומית וגרמניה. המובילה העולמית בחדשנות היא ארה"ב ואחריה סינגפור ושוויץ. כל המדינות בקטגוריה הזו, למעט שתיים, הן כלכלות בעלות הכנסה גבוהה. ביחד מחזיקות המדינות האלה בכ-75% מהתוצר התעשייתי העולמי והן ניצבות במקום טוב כדי להגדיל את חלקן בייצור העתידי.

מרבית הכלכלות העולמיות הראו רמה נמוכה של מוכנות לעתיד הייצור. 58 מהן נמצאו "בחבלי לידה", כ-90% מהן באמריקה הלטינית, המזרח התיכון, אפריקה והמזרח הקרוב. ביחד מחזיקות מדינות אלה בכ-10% בלבד מהתוצר התעשייתי העולמי.

מבין הכלכלות הנותרות עשר מדינות, בהן הודו, מקסיקו, ברזיל, אינדונזיה, והמפתיעה מכולן - רוסיה – נמצאות בקטגוריה של תעשייה מסורתית. רבות מהן מתבססות לאורך שנים על כוח עבודה זול, אבל הם נמצאות בסיכון לעתיד אם לא יפתחו אסטרטגיה לחדשנות תעשייתית.

שבע מדינות נמצאו מתאימות לקטגוריית מדינות בעלות פוטנציאל, בהן אוסטרליה ואיחוד האמירויות. כל אלה הן כלכלות בעלות הכנסה גבוהה וכמה מהן עשירות במשאבים טבעיים, והשאלה הניצבת על הפרק האם ישכילו לנצל את הפוטנציאל שלהן לקידום התעשייה שלהן להתמודדות עתידית.

מחברי הדו"ח מעריכים כי לא כל המדינות ישימו בעדיפות עליונה את המעבר לייצור מתקדם. כמה מהן עשויות להעדיף המשך התבססות על כוח עבודה זול בהיקפים הולכים וגדלים כדי להגדיל את היקף הייצור התעשייתי שלהן, אחרות אולי יעדיפו לקדם תחומים אחרים ולא את התעשייה. עם זה חשוב שכל מדינה תכיר אל נכון את היתרונות התחרותיים שלה ותקבל את ההחלטות מתוך שיקול דעת מושכל, שמביא בחשבון את המהפיכה התעשייתית הרביעית, שהשפעתה תורגש בכל מקום בעולם.

גם בקרב המדינות ששועטות קדימה להובלת התעשייה של העתיד צריכות להתקבל החלטות לא פשוטות. החוקרים מציינים שמוכנות אמיתית לעתיד לא תוכל להיות מושגת רק באמצעות פיתוח תעשייה מקומית והיא תהיה חייבת להישען על פתרונות גלובליים. כדי לייצר מערכות ייצור גלובליים יש צורך בנוסף לטכנולוגיות המתוחכמות גם בהסכמה על תקנים ונורמות.

כדי לנצל את מלוא הפוטנציאל של התעשייה החדשה, מדינות וארגונים יצטרכו פשוט לדבר עם עמיתיהם מעבר לגבולות הגיאוגרפיים, הפוליטיים והטכנולוגיים. לשם כך נדרשת חדשנות גם בדרך שיתוף הפעולה בין מדינות ובין מגזרים.
 
                  
                                                                        דירוג 25 המדינות בקטגוריית המובילות
 

לקריאת הדו"ח המלא, לחצו כאן
 
לעמוד הפוסט תאריך: 30/01/2018 22:31:00 תגובות:
תגובות

אפלבאום: "המחשבה על חדשנות לא באה לתעשיינים בקלות"

לעמוד הפוסט תאריך: 26/01/2018 23:54:00 תגובות:
מספר עמודים: 3
 1  2 3   הבא