מרבית המפעלים בארץ ובעולם עובדים כיום עם מערכות ERP ופתרונות MES (ניהול רצפת הייצור) מתוך הבנה נכונה על הערך וההכרחיות בקיום מערכות אלו לניהול תקין ורציף של הייצור והתפעול במפעל המודרני.
אך האם יישום של רק מערכות אלו מספיק?
ובכן התשובה היא לא.
מערכות תפעוליות אלו הכרחיות בתצורותיהן השונות כדי להציף ולנהל את מה שקורה במפעל החל משלב קבלת הזמנת הלקוח, עיבוד ההזמנה לכדי ביצוע, ניהול פקודת העבודה ברצפת הייצור, עיתוד מלאי חומרי הגלם ועד לאריזת המוצר הסופי, אריזתו ושילוחו.
מפעלים רבים מבינים כיום את הצורך במדידת וניטור מדדי ה-OEE, הפחתים, העצירות והתקלות, ומהן הנקודות בהן ניתן לחסוך בעלויות. ואכן, מרבית מערכות ה-MES יודעות לתת מענה בנושא, אך חלקי ביותר.
כמי שמלווים את התעשייה זה שנים רבות, אנו נתקלים לא מעט בצורך הולך וגובר של המפעלים לכלי ניתוח ואנליטיקה ייעודיים אשר באמצעותם ניתן לקבל את “התמונה המלאה” של כלל תהליכי הייצור, חלקם בזמן אמת, חלקם בטווחי זמן קבועים, לנתח אותם לאורך זמן ובחיתוכים שונים, להבין אותם בפשטות באופן ניהולי\מדדי עם יכולות ניתוח ותחקור דינאמיות כך שניתן יהיה לקבל החלטות באופן מושכל ומחושב.
כיום, יותר מתמיד, מפעלים נדרשים לחשוב כמו חברות ההייטק המתקדמות ביותר, ואף משקיעים משאבים רבים ביישום כלי אנליטיקה (BI) ייעודיים לשם בידול ותחרותיות בשוק הגלובלי.
המנהל המודרני אף יבקש יכולות חיווי ודיווח דרך הסמארטפון, כגון אפליקציה ייעודית, אשר תדווח לו ולכפופים לו על כל פרמטר חריג אשר מעניין אותו.
השוק הגלובאלי מציע כיום פתרונות אנליטיקה וכלי תכנון באופנים מסחריים תחרותיים כך שכל מפעל, קטן כגדול, יכול להצטייד בכלים טכנולוגים לקידום וייעול איכות וייצור מוצריו.
יחד עם זאת אנו עדים לכך שתעשיית הייצור עדיין נמצאת במרחק רב מאימוץ ושימוש בכלי האנליטיקה והתכנון לעומת תעשיות אחרות במשק.
מהן הסיבות ומה ניתן לעשות?
סיבה ראשונה: מורכבות הכלים – בכדי לדעת לעשות שימוש אופטימלי בכלי האנליטיקה השונים נדרשת מומחיות בעולם המידע על שלל מאפייניו. מרבית הכלים המוצעים כיום עובדים בשיטת Self Service.
היתרון הזה הגיע מעולמות ההייטק אך מהווה חיסרון בעולמות התפעול והייצור מאחר ואלו כלים מתקדמים הדורשים הבנה מתקדמת בעולמות התוכן ובניית דוחות באופן עצמאי.
סיבה שניה: זמינות של מומחים בארגון – למרבית מהארגונים היצרניים אין מחלקות IT אשר יכולות לסייע למחלקת התפעול והייצור להיכנס לעולמות האנליטיקה. גם בארגונים הגדולים בתעשייה היכן שכבר יש מחלקות IT גדולות, בד”כ הקדימות שלהן היא במתן שירות למחלקות הכספים, הרכש והמכירות, והייצור נמצא בסוף שרשרת המזון.
סיבה שלישית: עלויות גבוהות של יועצים טכנולוגים – הצורך ביועץ טכנולוגי לשם יישום כלי אנליטיקה כרוך בעלויות מאוד גבוהות ומקשה על המפעל בקבלת שירות זה לאורך זמן.
סיבה רביעית: זמינות המידע במפעל והיכולת לקשר את הכל עם הכל – הקושי בקבלת המידע הנדרש לניתוח (ממערכות ה- MES, ה- ERP ומערכות ה -IoT), דורש יכולת והבנה מאוד גבוהה של התהליכים העסקיים והטכניים לכדי קבלת תמונת מבט נכונה, רלוונטית ואמינה של הנתונים.
איור 1: תהליך קבלת ערך רלוונטי בשרשת הייצור במפעל החכם
ובכן מה עושים ואיך מתקדמים עם הצורך והאתגר?
להלן מספר המלצות שיגרמו לתהליך להצליח.
- יש צורך בהשקעה.
לאחר שהבנו שיישום כלי אנליטיקה הינו קריטי להצלחת האירגון, נדרש גם להבין כי עולם המידע הוא לא “על הדרך”, יש צורך בהשקעת זמן ומשאבים אשר תניב את ההצלחה הרצויה.
- התחילו עם הצלחות קטנות.
אל תכוונו גבוה מדי על ההתחלה כי תהליך היישום יקח הרבה זמן, וברגע שהמשתמשים לא מקבלים תוך פרק זמן סביר את התוצרים שהגדרתם, הם מאבדים אמון ביכולת של הכלי והתוצר.
זיכרו להצליח בקטן עדיף על להיכשל בגדול.
למשל, מיצאו את 5 הסיבות המרכזיות הגורמות לעצירות בחצי שנה האחרונה בקווים השונים. חברו את זה לתפוקות וקצב הייצור ותגלו נתונים מדהימים שלא ידעתם.
- בחירת הכלי המתאים עבורכם.
כדי להתמודד עם אתגר בחירת הכלי הטכנולוגי, מומלץ להיעזר ביועץ מומחה המכיר את התחום שלכם, את התעשייה ואת הטכנולוגיה. הסבירו לו את הצרכים שלכם, הגדירו מי הם אנשי המפתח שאותם המערכת אמורה לשמש, הגדירו קריטריונים ברורים מה אתם צריכים ומה לא ואז הבחירה תהיה יותר פשוטה.
טיפ קטן, צרו קשר עם מעוף או הרשות לחדשנות, יש להם מספר מסלולים שיכולים לעזור לכם במימון הפרויקט המאתגר.
- זמינות של מומחים בארגון
הגדירו מישהו שיקבל בעלות על הנושא מטעמכם. הרשת כיום מוצפת בסרטוני הדרכה על כל הכלים ומתודולוגיות העבודה לחברות יצרניות וניתן להיעזר בכך.
- ואיך אנו מתמודדים עם מורכבות ניתוח המידע?
ובכן תשובה זו תתחלק ל- 3 תתי חלקים:
א. מומלץ לעבוד עם פתרונות שיש להם Best Practice מובנה
לא לחפש הרפתקאות, ישנם פתרונות בשוק אשר מגיעים כחלק מובנה מתוך פתרון ה -MES וכך גם תחסכו בהוצאות וגם תקבלו תמיכה מחברת ה- MES בנושא.
ב. מאגרי מידע חינמיים
יש הרבה מאוד ניסיון נלמד ומבוסס בתחום מדדי ודוחות עולמות הייצור. תאתגרו את עצמכם, אולי תגלו דרכים חדשות לחישוב המדדים הארגוניים לאורך זמן.
ג. מעורבות אירגונית
עדכנו את הארגון שאתם מתחילים בתהליך יישום כלי אנליטיקה.
שתפו את אנשי המפתח שאתם זקוקים להם לטובת הצלחת המיזם כגון מנהל המפעל, מנהלי הייצור והתפעול, אנשי התפ”י, מנהלי משמרות וכיוצ”ב. תשאלו אותם מה חסר להם, מה הם לא יודעים ומה היו רוצים לדעת. תציעו להם דרכים חדשות לתחקר את המידע היצרני, אתגרו אותם, וכמובן הדריכו אותם איך להשתמש בכלי בצורה נכונה. המטרה שלכם היא משותפת – לגרום למפעל שלכם לשפר את קצב הייצור והמדדים היצרניים.
ומה הם הנושאים המעניינים שניתן לחקור בכלי האנלטיקה?
1– דוחות השוואה של זמינות ונצילות הקווים. דוחות אשר משווים את כלל מדדי הייצור לאורך זמן בחתכים שונים ,באופן השוואתי מול שנים אחורנית.
2– תחקור לאורך זמן של סיבות העצירה בקווים השונים. כך תזהו מגמות לעצירות לפי פק”עות\משמרות או במוצרים מסוימים. חברו אותם לקצבי הייצור והתפוקות ותתחילו לגלות מגמות והקשרים חדשים ומעניינים
3- שימוש בנתוני IoT חיצוניים לקווים ותחקורם. שילוב נתוני הטמפרטורה, לחות, לחץ רעידות ועוד עם עולם הייצור יאפשר לנו לנתח אנומליות לשיפור החסכון ועבודה אופטימלית בייצור.
4– שימוש בפתרונות ענן לנושא Machine Learning וקורלציות בין עולם ה- MES וה-IoT. כבר היום, בכלים לא יקרים, ניתן לקבל חיזוי על צפי תקלות במכונות ולחסוך בכך מאות אלפי שקלים יקרים אשר מתבזבזים בשנה בתחזוקות שבר. פתרונות אלו כבר מיושמים .בתעשייה והוכיחו עצמם באופן משמעותי
למידע נוסף על התהליך, טיפים וסיוע אתם מוזמנים ליצור קשר מטה.
אדיר אורן, מנכ”ל Trunovate מקבוצת קונטאל
adiro@trunovate.com נייד 54-926-03960
