ניו-טק מגזין | יולי 2020 | המהדורה הדיגיטלית

SMART FACTORY מוסף מיוחד

סיבה רביעית: זמינות המידע במפעל והיכולת לקשר את הכל עם הכל – הקושי בקבלת המידע הנדרש לניתוח ומערכות ERP , ה- MES (ממערכות ה- ), דורש יכולת והבנה מאוד גבוהה IoT ה - של התהליכים העסקיים והטכניים לכדי קבלת תמונת מבט נכונה, רלוונטית ואמינה של הנתונים. ובכן מה עושים ואיך מתקדמים עם הצורך והאתגר? להלן מספר המלצות שיגרמו לתהליך להצליח. . יש צורך בהשקעה. 1 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. 2 אל תכוונו גבוה מדי על ההתחלה אחרת תהליך היישום יקח הרבה זמן, וברגע שהמשתמשים לא מקבלים תוך פרק זמן סביר את התוצרים שהגדרתם, הם מאבדים אמון ביכולת של הכלי והתוצר. להצליח בקטן עדיף על להיכשל זיכרו בגדול. הסיבות המרכזיות 5 למשל, מיצאו את הגורמות לעצירות בחצי שנה האחרונה בקווים השונים. חברו את זה לתפוקות וקצב הייצור ותגלו נתונים מדהימים שלא ידעתם. . בחירת הכלי המתאים עבורכם. 4 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 5 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 6 ניתוח המידע?

תהליך קבלת ערך רלוונטי בשרשת הייצור במפעל החכם :1 איור «

הייצור לאורך זמן בחתכים שונים ,באופן השוואתי מול שנים קודמות. תחקור לאורך זמן של סיבות העצירה -2 בקווים השונים. כך תזהו מגמות לעצירות לפי פק"עות\משמרות או במוצרים מסוימים. חברו אותם לקצבי הייצור והתפוקות ותתחילו לגלות מגמות והקשרים חדשים ומעניינים חיצוניים לקווים IoT שימוש בנתוני -3 ותחקורם. שילוב נתוני טמפרטורה, לחות, לחץ רעידות ועוד עם עולם הייצור יאפשר לנו לנתח אנומליות לשיפור החסכון ועבודה אופטימלית בתהליך הייצור. Machine שימוש בפתרונות ענן לנושא -4 MES וקורלציות בין עולם ה- Learning . כבר היום, בכלים לא יקרים, ניתן IoT וה- לקבל חיזוי על צפי תקלות במכונות ולחסוך בכך מאות אלפי שקלים יקרים אשר מתבזבזים בשנה מתחזוקות שבר. פתרונות אלו כבר מיושמים בתעשייה והוכיחו עצמם באופן משמעותי. למידע נוסף על התהליך, טיפים וסיוע אתם מוזמנים ליצור קשר. מקבוצת Trunovate אדיר אורן, מנכ"ל קונטאל adiro @ trunovate . com 054-926-0396 נייד

תתי חלקים: 3 ובכן תשובה זו תתחלק ל- א. מומלץ לעבוד עם פתרונות שיש להם מובנה Best Practice לא לחפש הרפתקאות, ישנם פתרונות בשוק אשר מגיעים כחלק מובנה מתוך פתרון ה וכך גם תחסכו בהוצאות וגם תקבלו MES - בנושא. MES תמיכה מחברת ה- ב. מאגרי מידע חינמיים יש הרבה מאוד ניסיון נלמד ומבוסס בתחום מדדי ודוחות בעולמות 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? דוחות השוואה של זמינות ונצילות -1 הקווים. דוחות אשר משווים את כלל מדדי

41 l New-Tech Magazine

Made with FlippingBook - professional solution for displaying marketing and sales documents online