חינוך, כישורים ובינה מלאכותית כך בונים את ההון האנושי של התעשייה והתשתיות בישראל

ש־TEFEN מלווה את התעשייה הישראלית מקרוב: מפעלי ייצור בפריפריה ובמרכז, תעשיות ביטחוניות, פארמה, כימיה, מזון ואנרגיה. לאורך השנים ליווינו אלפי מנהלים, מאות קווי ייצור, ועשרות אלפי עובדים – מהקו התפעולי ועד ההנהלה הבכירה.

היכרות כזו עם השטח מחדדת אמת אחת: האתגר הגדול ביותר של התעשייה כיום אינו טכנולוגי – אלא אנושי.

הדברים עלו בצורה חדה בפאנל שבו השתתפתי בוועידת תשתיות ותעשייה 12, שעסק בקשר בין חינוך, הון אנושי ועתיד התעשייה. שתי שאלות עמדו במרכז הדיון:

המחסור החמור בכוח אדם מיומן, והאופן שבו הבינה המלאכותית משנה את אופי המקצועות עצמם.

מחסור בעובדים מיומנים – חסם צמיחה לאומי

כיום חסרים בישראל למעלה מ־14 אלף עובדים מיומנים בתעשייה היצרנית: טכנאים, הנדסאים, מפעילי קווים, אנשי אחזקה, רתכים וחשמלאים. המחסור מורגש במיוחד בפריפריה – שם מרוכזת עיקר התעשייה – והוא חוצה כמעט כל ענף.

זהו אינו מחסור נקודתי, אלא תוצאה של מגמה ארוכת שנים:

החינוך התעשייתי נתפס כ”ברירת מחדל” ולא כבחירה אסטרטגית. צעירים אינם רואים במסלולים הטכנולוגיים אופק קריירה ברור, למרות שבפועל טכנאי או מפעיל CNC מנוסה משתכר כיום 14–17 אלף ₪, עם יציבות תעסוקתית גבוהה.

לצד זאת, קיים פער הולך וגדל בין תכני ההכשרה לבין המציאות במפעלים. חלק מהמסלולים עדיין מכשירים לעולם תעשייתי של אתמול, בעוד שבשטח פועלות מערכות

אוטומציה, רובוטיקה, בקרה מתקדמת ובינה מלאכותית.

והפער השלישי – אולי הקריטי מכולם – הוא היעדר רצף: אין חיבור מספק בין תיכון, הכשרה, צבא ותעסוקה. כל מערכת פועלת בנפרד, במקום כשרשרת אחת.

אוטומציה ובינה מלאכותית: לא איום – הזדמנות

הבינה המלאכותית כבר כאן, אך החדירה שלה לתעשייה הישראלית עדיין מוגבלת.

לפי דו"ח מכון מוזאיק (2025), מעל 70% מהמטלות בתעשייה ניתנות לאוטומציה, אך רק כ־20% מהמפעלים בישראל עושים שימוש משמעותי ב־AI. החסם המרכזי אינו הטכנולוגיה – אלא המחסור בכישורים.

נתון נוסף שממחיש זאת הוא צפיפות רובוטית: בישראל פועלים כ־46 רובוטים לכל 10,000 עובדים בתעשייה, לעומת 111 באירופה ומעל 300 בדרום קוריאה. יש כאן פוטנציאל עצום – אך מימושו תלוי באנשים.

המיכון אינו מבטל תפקידים, אלא משנה אותם. מפעיל קו נדרש כיום להבין נתונים, לזהות חריגות, לעבוד עם מערכות חכמות ולשתף פעולה עם IT, איכות ותחזוקה. זהו שדרוג של מקצועות הצווארון הכחול – פחות עבודה פיזית, יותר חשיבה, ניתוח וקבלת החלטות.

אילו כישורים חייבים להפוך לליבה?

מהניסיון המצטבר שלנו ב־TEFEN, שלושה סוגי כישורים חייבים לעמוד בלב החינוך וההכשרה התעשייתית:

1. אוריינות דאטה וחשיבה אנליטית

לא מדובר בהכשרת מתכנתים, אלא ביכולת להבין מדדים, לנתח תהליכים ולקבל החלטות מבוססות נתונים. דו"חות בינלאומיים מצביעים על כך שכישורי ניתוח מידע הם מהקריטיים ביותר בתעשייה בעשור הקרוב – גם בדרגי תפעול.

2. עבודה רב־תחומית ושיתוף פעולה

המפעל המודרני הוא מערכת אחת: ייצור, מערכות מידע, לוגיסטיקה ואחזקה מחוברים זה לזה. עובדים חייבים לדעת לעבוד בצוותים

מגוונים, לתקשר ולפתור בעיות יחד. כישורים שבעבר נחשבו “רכים” הפכו לדרישת סף.

3. יכולת למידה והסתגלות מתמשכת

לפי הערכות, כ־50% מהעובדים בתעשייה יעברו שינוי מהותי בתפקידם עד 2030. היכולת ללמוד כלים חדשים ולהסתגל לטכנולוגיות משתנות היא הכישור החשוב ביותר בעידן ה־AI.

מה העולם עושה – ומה אפשר ללמוד?

בגרמניה, מסלולי ההכשרה הדואליים כוללים כיוםAI יישומי, דאטה ותחזוקה חזויה כחלק מההכשרה הבסיסית של טכנאים והנדסאים.

בצרפת הוקמו Campus Industrie – מרכזי הכשרה בתוך אזורי תעשייה, עם ציוד אמיתי והכשרות לעובדים קיימים.

באיטליה פועלות אקדמיות ITS בפריפריה, עם מעל 80% השמה בתוך חצי שנה, בזכות חיבור עמוק בין תעשייה, חינוך ומדינה.

המכנה המשותף ברור: הכשרה קרובה לשטח, בשיתוף התעשייה, וממוקדת כישורים.

התרומה של TEFEN

TEFEN פועלת בצומת שבין אסטרטגיה, תפעול והון אנושי. אנו מסייעים למפעלים:

• להגדיר מחדש תפקידי עבודה בעידן של אוטומציה ו־AI
• לבנות מסלולי Upskilling ו־Reskilling בתוך הארגון
• לחבר בין חינוך, הכשרה ותעסוקה
• ולהטמיע מיכון ורובוטיקה באופן שמחזק עובדים ולא מחליף אותם

במיוחד בפריפריה, נדרש ליווי הוליסטי. כיום רמת הסבסוד הממשלתית להשקעות באוטומציה עומדת סביב 30%, והבירוקרטיה מורכבת. ללא ליווי מקצועי – מפעלים רבים מוותרים.

סיכום

זהו לא רק אתגר של תעשייה, אלא של חוסן לאומי.

בלי הון אנושי מיומן, לא נוכל לממש השקעות בתשתיות, לתמוך בתעשייה הביטחונית או

לשמור על תחרותיות.

דווקא עכשיו, כשהחשיבות של עצמאות תעשייתית ברורה לכולם – יש הזדמנות אמיתית לשנות כיוון.חינוך תעשייתי איכותי, כישורים עדכניים ושילוב חכם של בינה מלאכותית הם ה

רישוי עסקים ברשויות המקומיות – קפיצת מדרגה בזמן אמת

"אדם וטכנולוגיה – מנהיגות חדשה" משותפות מנצחת ליתרון תחרותי !

כל מנהל טכנולוגיה מכיר את התסכול: פרויקט דיגיטציה שבו הושקעו מיליונים נתקע בשלב ההטמעה כי האנשים "מתנגדים לשינוי", או בשל מערכת מתקדמת שרק 30% מהעובדים באמת משתמשים בה.
הבעיה האמיתית אינה בטכנולוגיה או באנשים – היא בתהליך ניהול השינוי לא מיטבי, הרואה בהון האנושי כמשתנה טכני, במקום כשותף לעיצוב של התהליך עצמו.

חשבתם שלקבוע זמני תקן ליצור זה פשוט ? תחשבו שוב!

הייצור בחברה הוא מערכת מורכבת, והדרך לייעל את התהליך ולהפוך אותו ליעיל ומדויק יותר מתחילה בניהול נכון של זמני התקן.

כשלמדנו בתואר קורס חקר עבודה, לימדו אותנו לבנות תקן זמן למוצר. 

הרעיון היה פשוט :

• מדידת זמן הפעולה בסטופר X הערכת קצב X הערכת תדירות 

סיכום כלל הזמנים נתן לנו את הזמן הכולל CT ליצור המוצר.

אבל מה עושים במציאות שבה המוצר מתקדם בין תחנות, וחוזר לאחור לתיקונים בניתוב שונה כל פעם מחדש ושוב מתקדם וחוזר חלילה . 

  הדבר עלול להוביל לעיכובים, בזבוז זמן, עלויות נוספות, ולפגוע ביכולת לעמוד בלוחות זמנים, ומחייב להעריך מחדש את תקני הזמן 

מה עושים במקרה כזה? הנה כמה טיפים מומלצים:

1. מיפוי תהליכי הייצור הבסיסי –  מיפוי של תחנות העבודה בבניה חדשה כאילו אין חזרתיות וספגטי בתהליך 
2. מיפוי הספגטי לכל מוצר חשוב למפות את כל שלבי הייצור כדי להבין מתי ומדוע המוצר חוזר בין תחנות. זה יכול להצביע על בעיות הנדסיות במוצר או WORKMENSHIP של כל תחנה.
3. מדידת זמנים לכל תחנה פר מוצר  בחלוקה לבניה חדשה או תיקון 
4. בניית מודל המתכלל את כלל הפרמטרים לכדי זמן תקן אחוד למוצר. מודל שייקח בחשבון  את הספגטי שכל מוצר כזה עובר, לפנים ולאחור לפעמים מס' איטרציות לתחנות שונות  וידע לתכלל את כלל התנועה לכדי זמן תקן מדוייק.

לאחרונה ביצענו פרויקט בחברת היי טק מובילה בו מדדנו את הזמנים, בנינו את מודל החזרתיות ("ספגטי" ) השונה לכל מוצר והגדרנו תקני זמן אמיתיים. 

תקינת זמן מדוייקת זו חשובה כצעד ראשון ליכולת הגדרת עומס, תכנון יצור אמיתי, תמחור המוצר וכדומה. עם זאת, חזרתיות של מוצר בתוך קו היצור מעידה על בעיות עמוקות של תכן, בעיית ייצוריות, מקצועיות עובדים וכדומה ואסור להשלים עימה. 

עליה לשמש בסיס לפעולות שיפור ממשיכות : 

• בחינת עומק של "הספגטי" , ה YIELD הנמוך והסיבות שמהן נוצר ( הנדסה, WORMENSHIP, תכן מוצר ועוד ) 
• שיפור תקשורת בין תחנות – עבודה משולבת, עם הבנה טובה יותר של הצרכים של כל תחנה, תורמת למניעת טעויות וייעול המערכת כולה
• הדרכה והכשרה – יש לוודא שהעובדים בכל תחנה מבינים את משמעות תהליך הייצור ומודעים לעקרונות של ייעול ושמירה על איכות וזמני תקן.
• שימוש בטכנולוגיה – כלים טכנולוגיים כמו מערכות ניהול ייצור (MESS) יכולים לעזור בניהול טוב יותר של תהליך הייצור ולהבין  את חזרתיות המוצרים בין תחנות.

תוצרי הפרוייקט וזמני התקן שהתקבלו היוו בסיס למודל תמחירי אמין יותר של המוצר  לשנת 2025 , וכמובן היוו טריגר לטיפול בבעיות השורש.

"ניהול נכון של זמני תקן הוא לא רק כלי לשיפור יעילות הייצור – הוא מפתח להצלחת הארגון כולו. אם גם אתם מתמודדים עם אתגרי חזרתיות ו'ספגטי' בתהליכי הייצור שלכם, אשמח לעזור! צרו קשר כדי שנוכל לבחון יחד איך להפוך את הייצור שלכם ליעיל יותר, חכם יותר ורווחי יותר. העתיד מתחיל עכשיו – בואו נתחיל ליישם אותו יחד."

אופטימיזציה של תהליכים ברשויות המקומיות ושיפור השירות לתושב באמצעות בינה מלאכותית

אחסאן חלבי דירקטור, חט׳ או״ש ומצויינות ארגונית

מי מפחד ממצוינות תפעולית: מדוע מנהלים רבים מתקשים ליישם שינוי ?

ליאור קופ, סמנכ"ל פיתוח עסקי ויועץ בכיר ב-TEFEN

שלומי חז'ז', דירקטור חטיבת התעשייה והייטק

"המורכבות היא האויב של הביצוע" – חוכמת המצוינות התפעולית בעולם משתנה

העולם העסקי של 2024 התמודד עם סערה מושלמת של אתגרים חסרי תקדים שמלווים אותנו בשנים האחרונות. משבר הקורונה שטרף את הקלפים בשרשראות האספקה העולמיות, מלחמת רוסיה-אוקראינה שזעזעה את שוק האנרגיה והסחורות העולמי, והמלחמה בישראל שהציבה אתגרים ייחודיים בפני התעשייה המקומית – כולם יחד יצרו מציאות תפעולית חדשה ומאתגרת.

מטה מנהל כספים

תהליך רה-ארגון במטה מנהל הכספים של אחת העיריות המרכזיות בישראל – סיכום שנה של עשייה והשפעה

בשנה האחרונה ליווינו תהליך משמעותי של רה-ארגון במטה מנהל הכספים של עירייה מרכזית וגדולה בישראל. המהלך דרש חשיבה מעמיקה על האופן שבו המטה פועל, תורם ומייצר ערך אמיתי עבור הארגון כולו.

עיקרי התהליך:

🔑 חשיבה מחדש על תפקידי המטה: מיקוד תפקידים ותחומי אחריות ליצירת השפעה מיטבית.

✅ תפיסת הפעלה חדשה, מבנה ארגוני ותקינה.
ניתוח עיסוקים במודל AHP

✅ ניתוח תהליכי ליבה: בדגש על פיתוח ושיפור מערכת הגבייה (SAP) לייעול התהליכים הפיננסיים בדגש לממשק עם גוף הטכנולוגיות ותפקיד ה ITBP.

✅ תכנון תוכנית עבודה שנתית  פרוטפוליו מערכות מידע .

✅ מתיחת פנים לעולם ההכשרות וניהול הידע: יצירת תהליכי למידה מובנים והכשרות מותאמות אישית.

✅ חיזוק תחומי האסטרטגיה והחדשנות: שילוב תהליכים חדשניים לשיפור יכולות הביצוע.

✅ העברת פונקציות מרכזיות למטה: יצירת אחריות רוחבית לניהול תחומים אסטרטגיים.

התוצאה:
מטה יעיל, ממוקד ומעורב בליבת העשייה הארגונית, הפועל בראייה מערכתית ומייצר ערך מוסף ברור. נושאים שאינם בליבת העשייה של המטה הוסרו, מה שמאפשר התמקדות בעבודה אסטרטגית וחדשנית.

אושר ארגוני כמנוע צמיחה ושיפור פרודוקטיביות ארגונית

הדר נוילנדר , יועצת ארגונית בחטיבת אסטרטגיה וייעוץ ארגוני

אסטרטגיית דאטה: הקשר בין דאטה להצלחות עיסקיות ומימוש יעדי הארגון

ברוך כלפון, סמנכ"ל , פרטנר מנהל חטיבת או"ש,דיגיטל ומצויינות ארגונית

שי ניסן, פרטנר חטיבת או"ש,דיגיטל ומצויינות ארגונית

מראות של צמיחה: הפסיכולוגיה מאחורי הערכת ביצועים מוכוונת עתיד

אביב פלד, סמנכ״לית חטיבת אסטרטגיה וייעוץ אירגוני