חלון למפעל החכם | מאמרים מקצועיים

חברות תוכנה רבות מפרסמות פתרונות לניהול תהליכים במקום העבודה, חלקן עם התמחות בסקטור מסוים וחלקן עם פתרון כללי עם המסר הפרסומי של ״ללא קוד״ או עם ״קוד נמוך״ (no-code or low-code). מה המשמעות ומה היתרונות והחסרונות לארגון?

פלטפורמות "ללא קוד" מטרתן לאפשר למשתמשים ללא ידע בתכנות ליצור אפליקציות תוכנה. פלטפורמות אלו נותנות כלים וממשקים חזותיים לעיצוב ולהתאמה אישית של אפליקציות. המשתמשים יכולים לבנות אפליקציות על ידי קיבוץ רכיבים מראש והתאמתם דרך ממשקים ידידותיים למשתמש.

פלטפורמות "קוד נמוך" מתמקדות גם הן במשתמשים שאולי אינם מיומנים בתכנות אך הן מציעות יותר גמישות ושליטה בהשוואה לפלטפורמות "ללא קוד". בעוד שהן עדיין מספקות כלי פיתוח חזותיים ומבטלות את הרוב מהקושי של התכנות המסורתי, פלטפורמות "קוד נמוך" נותנות למשתמשים להוסיף קוד מותאם אישית כאשר נדרש. זה נותן למשתמשים יותר גמישות להרחיב את פונקציונליות האפליקציות שלהם או לשלב עם מערכות חיצוניות.

הנה כמה שיקולים מרכזיים לכל גישה:

ללא קוד

• נגישות – פלטפורמות ״ללא קוד״ מנגישות את הפיתוח של אפליקציות ומאפשרות למשתמשים ליצור אפליקציות מבלי לדעת לקודד תוכנה.
• דמוקרטיזציה – פיתוח התוכנה אפשרי ללא תלות בתוכניתן ולעיתים גם ללא תלות במחלקת ה-IT.  התוכניתן ומחלקת ה-IT, הן משאב יקר בארגון ובדרך כלל עם זמינות נמוכה (זאת בתנאי שהצורך הוא מקומי למחלקה וללא צורך בקישור למערכות הארגון).
• מהירות – בניית אפליקציות עם פלטפורמות ״ללא קוד״ מהירה יותר, מאחר שהמשתמשים יכולים להשתמש ברכיבים הבנויים מראש ותבניות מוכנות.
• פשטות – המשתמשים אינם צריכים להבין מושגים של תכנות, מה שעושה פעולה זו להיות פשוטה יותר ויותר אינטואיטיבית.
• הגבלות – מכיוון שפתרונות ״ללא קוד״ מסתמכים על תבניות בנויות מראש, הם מוגבלים לסט התבניות הקיים ובדרך כלל, יעילים לתהליכים פשוטים יחסית וללא ממשקים למערכת הארגונית.

קוד נמוך

• גמישות: פלטפורמות קוד נמוך מציעות גמישות רבה יותר בהשוואה לפלטפורמות ללא קוד, מה שמאפשר למשתמשים לשלב קוד מותאם לצרכים הייחודיים של הארגון בעת הצורך.
• מדרגיות (scaleable): עם היכולת להכניס קוד מותאם לארגון, פלטפורמות קוד נמוך יכולות לרוב לתמוך ביישומים מורכבים עם יכולת ממשק למערכות הארגון והניתנים להרחבה.
• עקומת למידה: אמנם קל יותר מקידוד מסורתי, אך עדיין קיימת עקומת למידה הקשורה לפלטפורמות קוד נמוכות, מכיוון שמשתמשים צריכים להבין מושגים וזרימות עבודה ספציפיות לפלטפורמה.
• עלות: פלטפורמות קוד נמוך עשויות להיות יקרות יותר מפלטפורמות ללא קוד בשל התכונות הנוספות והגמישות שהן מציעות.

האתגרים בשימוש בתוכנות אלו:

• שיבוש הלוגיקה על ידי משתמש לא מיומן – בין שהפתרון הוא ״ללא קוד״ או ״קוד נמוך״ קיימת סכנה של שיבוש הלוגיקה על ידי משתמש לא מיומן. למרות שיש הגנות והרשאות לשינויים ברב התוכנות מסוג זה, שינוי שנעשה משום חוסר מיומנות, יכול לגרום לנזק מאוד משמעותי. ארגון המאמץ תוכנות מסוג זה, רצוי שימנה אדם אחד בארגון האחראי לשינויים, יפתח מיומנות וינהל מעקב אחרי כל שינוי.

• הגדרת התהליך הנכון – עוד לפני הגדרת התהליך בפתרון התוכנה, יש לוודא שהתהליך הקיים הוא יעיל ונכון ומוגדר באופן קוהרנטי שיאפשר דיגיטציה שלו. זו מיומנות נרכשת ולא לכל מנהל יש יכולת להגדיר תרשים זרימה או מלל שיתאר היטב את התהליך. ללא תאור התהליך באופן ברור לא ניתן יהיה לבנות פתרון תוכנה כלשהוא. מהנדסי תעשיה וניהול בדרך כלל מיומנים בהגדרת תהליכים באופן יעיל וברור והם בדרך כלל נותנים שרות דרך ספק התוכנה או חברות אינטגרציה או יועצים הנקראים לצרוך הפרויקט. בסופו של דבר, הבחירה בין ללא קוד לקוד נמוך תלויה בגורמים כמו המומחיות הטכנית של המשתמש, מורכבות הפרויקט ורמת השליטה וההתאמה הרצויה.

העתיד של פתרונות התוכנה לארגון –:

בינה מלאכותית תתפוש יותר ויותר מקום בהקמת פתרונות לארגון. בעוד שכיום עדין צריך להבין את הלוגיקה של התהליך בעתיד, הבינה המלאכותית באמצעות שאלות מנחות ופשוטות תבנה את הלוגיקה ואת הקוד הנדרש באופן אוטומטי.

נניח שברצונכם למדוד את ה- OEE   (Overall Equipment Effectiveness)  ולקבל המלצה לשיפור של 10%בתפוקה. בהכללה, מדד יעילות המכונות במפעל בנוי מזמן שהמכונה עבדה ביחס לזמן העבודה האפשרי כפול התפוקה בפועל ביחס לתפוקה התיאורטית האפשרית כפול –   המוצרים שיוצרו, תקינים ביחס לסה״כ המוצרים שיוצרו.

ככל שהמפעל מתקדם, איסוף הדאטה נעשה לרוב על ידי דיווחים אוטומטים של המכונות ומעט עדכון ידני של עובדים, ככל שנדרש. במפעלים עם עבודה ידנית או משולבים במכונות מדור ישן, יעשה יותר דיווח ידני של העובדים.

את המידע שנאסף יש לעבד על מנת להפיק ממנו תובנות.OEE  הינו אחד מהמדדים המרכזיים אותם נרצה למדוד לאורך זמן על מנת להעריך ולשפר את תפוקת המפעל.

בסביבה של ״ללא קוד״ או ״קוד נמוך״, הפקת המדד, אמנם ללא קידוד, תדרוש חשיבה ותכנון, איחוד ונרמול הנתונים והכנסת נוסחאות דבר שיצריך כ-50 פעולות לערך שאינם מובנים מאליהם לעובד שאינו מיומן בכך. ועם הדו״ח, יידרש ניתוח עומק של כל פרמטר על מנת לזהות היכן ישנו מקום להתייעלות. לעומת זאת במערכות הבינה המלאכותית כל שתידרשו הוא לבקש מהמערכת להפיק דו״ח OEE והיא כבר תנתח את מאגר המידע ותבצע את כל בנית הדו״ח באופן אוטומטי ותצביע על מקומות בהן ניתן להתייעל. מערכות בינה מלאכותית, עם יכולות מסוג זה עדין לא זמינות אך צפויות להיות בזמן הקרוב.

ODOO היא דוגמה לחבילה מקיפה של יישומים עסקיים הכוללת CRM, מסחר אלקטרוני, חשבונאות, ניהול מלאי, ניהול פרויקטים ועוד. התוכנה מציעה מגוון רחב של תכונות היישר מהקופסה, היא גם מספקת כלים להתאמה אישית ופיתוח, מה שהופך אותה מתאימה הן לעסקים קטנים והן לארגונים גדולים. במונחים של  "קידוד מועט"  ODOOמספקת עורך חזותי לעיצוב תצוגות וזרימות עבודה מותאמות לצרכי החברה. משמעות הדבר היא שניתן להתאים היבטים שונים של המערכת עם כתיבת קוד מינימלי. עם זאת, התאמות מסוימות עשויות לדרוש תכנות ב- Python במיוחד אם בונים לוגיקה עסקית מורכבת או שיש לשלב עם מערכות חיצוניות.

דוגמא נוספת היא "אוריגמי", חברה ישראלית, אשר לצד מודולים מובנים בעיקר בהיבט ה CRM, ניתן לפתח בה בקלות וללא קוד ישויות משלב "דף חלק", לפתח אוטומציות, טפסים דיגיטליים, סבב חתימות על חוזים והסכמים ומאפשרת לשלב בתוכה באופן מובנה כלי AI.

לאחרונה קיבלה המערכת גם את אישורי רשויות המס לניהול חשבונאי במערכת.

מערכת זו הוטמעה בהצלחה במכון לייצור מתקדם.