כך יראה המפעל העתידי: תעשיית הייצור העתידית תהפוך מונעת על ידי טכנולוגיית איסוף נתוני קצה ו- AI, ובכך תייעל את תהליכי הייצור ותוביל לחדשנות פורצת דרך
תעשיות רבות עתידות לאמץ בעתיד הקרוב את טכנולוגיית מחשוב הקצה ((Edge, כאשר תעשיית הייצור היא אחת מאלו שכבר עשתה את הצעד, נהנית ממנה וכן בעלת הפוטנציאל הרב ביותר למימושה באפקטיביות מרבית.
הערכה מבוססת זו, מאפשרת הזדמנות ליצרנים ולחברות תעשייתיות להמשיך ולאמץ טכנולוגיות אלו, ובכך לבדל את עצמן על סמך יכולתן להפיק ערך מנתוני קצה ולהעניק לעצמן יתרון טכנולוגי ותחרותי. כמו כן, על מנת להתמודד עם האתגרים בזירה הגלובלית המשתנה ולעיתים גם הבלתי צפויה כפי שהעולם חווה עם התפשטות מגפת הקורונה. אתגרים אלו, מהווים את התמריץ המשמעותי ביותר להתפתחויות הטכנולוגיות ומעודדים חדשנות וקידמה.
בתעשיית הייצור, מידע “הקצה” הוא למעשה סביבת הייצור עצמה כאשר מצלמות, חיישנים, מכונות ופסי ייצור אוספים נתונים בזמן אמת. נתונים אלו מתורגמים ומנותחים באמצעות טכנולוגית ניתוח DATA ו-AI, זאת בכדי לאפשר חיזוי והסקת מסקנות מיידיות לטובת קבלת החלטות מדויקות ויישומן במהירות ואף בזמן אמת.
שילוב של כלים רבי עוצמה כמו מחשוב קצה, AI וניתוח סטרימינג, הוא יותר מבגדר בשורה עבור תעשיות אלו אלא מהפכה של ממש בכל הנוגע לתהליך הייצור התעשייתי ושרשרת האספקה. איסוף נתונים בזמן אמת מאפשר למפעל להגיע לרמות גבוהות של חדשנות וכן את התפתחותם של מפעלים חדשים וחכמים יותר, כאשר מי שירוויחו בסופו של דבר מהשתדרגות של התהליך זה הם גם ציבור הלקוחות שיקבלו מוצרים איכותיים יותר ובזמן קצר.
על פי דו”ח שהתפרסם על ידי מכון Fortune Business Insights, שווי מאגר ה-BIG DATA הגלובלי רק בתעשיית הייצור, צפוי להגיע ל-9.11 מיליארד דולר עד לשנת 2026 עם קצב גידול של 14% בשנה. הנתונים מדגימים את הפוטנציאל הכלכלי והטכנולוגי העצום הטמון בניצול המידע הזה וכן את כדאיות ההשקעה הכלכלית.
בינה מלאכותית יכולה אף לקדם את יכולת הארגון להגן על העובדים ולהפוך אותם לפרודוקטיביים יותר, לשפר את איכות הייצור, להימנע מבעיות תחזוקה ולוגיסטיקה ולהשלים פערי מיומנויות בין עובדים באמצעות אותו “מודיעין” שנאסף. כל זה מאפשר לארגון להישאר עוד יותר רלוונטי ותחרותי בעולם הדינאמי והמשתנה.
היתרונות של טכנולוגיית AI בפעולות קצה הם רבים ויוצאי דופן. הם מאפשרים להאיץ את תהליך העבודה לאורך כל מחזור הייצור. ניתן לזהות, לסמן, ולעקוב אחר פגמים בזמן התהליכים או ברכיבים בודדים בזמן אמת ובכך לתקנם במיידית. לבצע בקרה על תהליך הייצור ובכך לצמצם טעויות אנוש ולהבטיח מוצרים איכותיים יותר ללקוחות, לבצע אופטימיזציה, יצירת אבטיפוסים מדויקים יותר ובמהירות, לצמצם זמני אספקה של מוצרים חדשים אל השוק, להפחית ייצור עודף וכתוצאה מכך להפחית פסולת וכן למזער עלויות ייצור.
הטכנולוגיה חוסכת לטכנאים כמות משמעותית של זמן, אשר לוקח לאבחן את אותן התקלות וכן מאפשרת לארגון לחזות אותן באופן יזום ולמנוע כשלים עתידיים בציוד התפעולי. שמירה יזומה על ציוד ותהליכים ברמת ביצועים אופטימלית, מסייעת כאמור להגן על העובדים, למנוע שיבושים בתהליך הייצור ולהפחית את עלויות התחזוקה בצורה משמעותית.
מערכות בינה מלאכותית מבוססות מציאות רבודה (AR), מעודדות ומייעלות עבודה היברידית. למשל למומחים מחוץ למפעל לבקר בו מרחוק באופן וירטואלי בעזרת שימוש בממשק ה-AR, זאת בכדי לקיים הערכות ולהדריך או להכשיר עובדים. לנוכח העובדה כי הם אינם נדרשים לשהות פיזית באתר, הם מייעלים גם את העבודה שלהם בכך שהם מפנים זמן לעבוד ולייעץ לכמות גדולה יותר של עובדים.
טכנולוגיה זו יכולה גם לחבר בין הקשרים וסיטואציות שונות וכן לטעון תהליכים סטנדרטיים לפעולות מומלצות לתיקון תקלות לדוגמא או פעולות אחרות, כאשר כל שלב מודגם בבירור ב-AR, מה שמאפשר גם לעובדים אשר לא מיומנים, לבצע משימות מורכבות במקרים שבהם המומחים אינם זמינים לפתרון התקלה.
משה שובה, סמנכ”ל טכנולוגיות ב- Dell Technologies ישראל קרדיט: אוהד רומנו
עם זאת, נפח הנתונים העצום אשר נאסף על ידי טכנולוגיות מחשוב קצה אלו, יכול באופן פרדוקסלי להפוך דווקא למחסום בפני הטרנספורמציה המבוקשת והנדרשת. הרחבת מערכי הנתונים, לרבות סוגי נתונים חדשים על פני מיקומי קצה חדשים, עלול להציף את טכנולוגיית הקצה לאור אותו נפח המידע העצום. אך למרות האתגרים והסיכונים הללו, יצרנים וחברות תעשייתיות אחרות ממשיכות לחדש ולהתפתח בתחומים אלו לאור היתרונות הברורים שהם מכילים ומתוך הבנה כי מדובר בעתיד של התעשייה כולה.
כאמור מדובר בניתוח כמויות עצומות של נתונים רב-ממדיים כגון תמונות, קבצי אודיו ונתוני חיישנים. כל אלו, מסתמכים על קישוריות במהירות גבוהה וזמן אחזור נמוך במיוחד כגון WIFI ורשתות הסלולר. לכן תשתית רשת חזקה ויציבה המבוססת על G5, היא חיונית על מנת שתהליכים אלו יעברו חלק, מהר ובטוח, וכן ייצרו את אותה הפרודקטיביות והחדשנות הפוטנציאלית והמיוחלת שיש ביכולתן של מערכות אלו לייצר.
שימוש בטכנולוגיות אלו, מכילות כאמור יתרונות רבים אך גם מציבות כמה אתגרים ייחודיים ועל החברות והארגונים לדעת להתגבר עליהם בכדי ליצור פריסת תשתית מוצלחת אשר תוביל בסופו של דבר לתוצאות המבוקשות. לכן הארגונים צריכים להקים בסיס חזק של תשתית כלכלית, עורפית ושירותי ייעוץ כדי להבין במלואו את כל המסע, החל מהשגת נתוני קצה ועד לקבלת התוצאה העסקית הרצויה מתחילתו ועד סופו.
