חברת המחקר דלויט מעריכה כי הטמעה של טכנולוגיות חכמות יכולה להגדיל את התוצר המקומי בכ-25 מיליארד ₪, עד 2025. למדינת ישראל ולתעשיינים הגדולים, ביניהם גם חברת KLA, יש אחריות להשקיע ולפתח את עולם התוכן של Industry 4.0 כי רק באמצעות חדשנות ושיתוף פעולה ניתן יהיה להמשיך את הצמיחה הכלכלית של המדינה בשנים הקרובות.
KLA לקחה את האתגר ברצינות וזיהתה שני תחומים של Industry 4.0 שיכולים לייעל את העבודה ולשפר התפוקות במהירות. ראשית היא הבחינה בפער שבין הדרך בה אנו צורכים ידע חדש או מיומנות חדשה בחיים הפרטים, באמצעות סרטון ביוטיוב למשל, לבין הדרך המיושנת והמסורבלת בה מכשירים עובדים בתעשייה – והחליטה לשים לזה קץ.
"התחלנו לפתח סרטוני הדרכה מקצועיים, מבוססי למידה קוגניטיבית, המותאמים למובייל וכוללים שימוש במשקפי AR כדי להפוך את תהליך הלמידה של העובדים לאינטראקטיבי, אינטואיטיבי ומהנה" אומר שלומי בן ברוך, דירקטור השקת מוצרים חדשים בחברת KLA. "ואז הגיעה הקורונה, כך, שלמרות שכבר התחלנו לעבוד על הפרויקט לפני כשנתיים הקורונה היוותה זרז משמעותי להתקדמות."
ברגע שחדלו הטיסות ובוטלה האפשרות לשלוח מדריכים לבצע הדרכות מקצועיות במרכזי ההדרכה של החברה בעולם הבינה KLA כי היא חייבת לזרז את תהליך עריכת הסרטונים ולהכניס אותם לשימוש מיידי. "בעזרת הסרטונים החדשניים הדרכנו אנשי שטח שלנו במזרח הרחוק להתקין מכונות חדשות ולבצע פעולות הדורשות מיומנות ספציפית באתרי הלקוחות, בהצלחה יתרה. לפני הקורונה לא היינו מעלים על דעתנו שתרחיש כזה אפשרי בהתחשב במורכבות המכונות."
קרדיט: צילום יח"צ
דווקא ההתנסות במהלך חודשי הקורונה למדה את החברה כי הסרטונים מגדילים את הפרודוקטיביות בצורה ניכרת, עלויות הנסיעה נחסכות, תהליך הלמידה מתקצר משמעותית ואיכות הביצועים משתפרת. "בנוסף, מלבד השימוש המתבקש בסרטונים אלה בזמן הקורונה יש כאן גם מחשבה על הדור הבא של העובדים שלנו, דור הטיקטוק והאינסטגרם, שעבורו סרטוני הדרכה אינטראקטיביים הם הדרך העיקרית לצרוך ידע" מציין בן ברוך.
התחום השני בו החליטה KLA להתמקד קשור לניהול מידע. החברה פיתחה מערכת פנימית ליישום שיטות מתקדמות שלData Analysis על מנת להפיק תועלת חשובה ממידע רב שמגיע ממקורות שונים כמו: נתוני ספקים, מכונות, מדידות לקראת הכשרת המכונה למשלוח ועוד, וממילא מצטבר אצלה.
"הטכנולוגיות החדשות בתחום ניהול המידע מקלות עלינו ומוסיפות מימד של אוטומציה וניתוח מידע בצורה אפקטיבית ופרואקטיבית, כמו למשל, זיהוי תזוזות חשודות ברמת המכלול והתראות על בעיות פוטנציאליות. במקביל אנו בונים יכולות לחיזוי בעיות עתידיות, מודל קורלציות בין רכיבים שונים במערכות ויכולת השפעה על פיתוח הדור הבא של המוצרים שלנו" מסכם בן ברוך.
