סביבת תפעול תעשייתית בשעת דמדומים, עם אותות של תהליכי AI על פני המפעל
  • עוזר לפתרון תקלות במשמרתהכוונה לפי נהלים מאושרים
  • תדריך תפעולי של הבוקרהחלטות יומיות, עם ההקשר
  • העברת מומחיות מרחוקידע מומחים לצוותי המשמרת
המחשה חזותית של דוגמאות אנונימיות מספריית מקרי השימוש שלנו.

טרנספורמציית AI. לטווח הארוך.

הופכים את ה-AI לדרך שבה העסק באמת פועל.

תהליכים אמיתיים. AI Leads פנימיים. סוכנים שעובדים בפועל.

נבנה בשטח

אנחנו מסייעים לארגוני תעשייה, אנרגיה וקמעונאות להפוך את ה-AI ליכולת ארגונית שנשארת: תהליכים אמיתיים, AI Leads פנימיים, סוכנים שעובדים בפועל ושגרת הנהלה שממשיכה להחזיק הרבה אחרי ההשקה. בין אם העבודה מתפרסת על מדינה אחת ובין אם על כמה.

50+
פרויקטים ישירים בתהליכי עומק מרובי מפגשים
300+
ארגונים בסדנאות ובתוכניות
1,500+
מנהלים שהוכשרו ב־AI ובמצוינות תפעולית

למנכ״לים, למובילי חדשנות ולמנהלי משאבי אנוש ופיתוח למידה, בארגונים בעלי מורכבות תפעולית אמיתית.

נסו בעצמכם

מה האתגר שלכם?

תארו תהליך עבודה, צוואר בקבוק או משימה שחוזרת על עצמה. נראה לכם דוגמה דומה מספריית מקרי השימוש שלנו.

למשל: הצוות שלנו מבזבז כל שבוע שעות על…

או בחרו דוגמה

התאמה לפי מילות מפתח לדוגמאות קיימות, בתוך הדפדפן. דוגמאות אנונימיות להמחשה. הטקסט שאתם מקלידים אינו נשלח לשום מקום.

מודל הביצוע

אפשר להביא צוות מבחוץ. ואפשר לבנות צוות משלכם.

עולם ה-AI הארגוני התכנס לתשובה אחת לשאלת הביצוע: להציב מהנדסים בכירים מבחוץ בתוך הארגון, עד שהעבודה מגיעה לייצור. זה עובד. וזה גם עוזב כשהחוזה מסתיים, ואיתו עוזבת גם ההבנה.

המודל המקובל

יכולת שכורה

צוות חיצוני לומד את התפעול שלכם, בונה בתוכו ומוסר לכם מערכת.

  • העומק מגיע מהר
  • הידע נשאר אצל הספק
המודל שלנו

יכולת פנימית

האנשים שכבר מבינים את התפעול הופכים לאלה שבונים בתוכו.

  • העומק נבנה לאורך ההתקשרות, לא בן לילה
  • הידע נשאר אצל העובדים שלכם

אנחנו מפעילים את המודל הזה הפוך. ה-AI Leads שלכם הם הצוות המוצב: הם מזהים את העבודה, בונים את הנכסים על כלים שכבר בבעלותכם, ושומרים על הבעלות בנכסים. אנחנו אלה שעוזבים.

סומכים עלינו

ארגונים בסביבות תפעול מורכבות.

  • לוגו אוניברסיטת רייכמן
  • לוגו עוגן
  • לוגו מערך הדיגיטל הלאומי
  • לוגו רשות החדשנות
  • לוגו Gett
  • לוגו אלקטרה
  • לוגו הראל
  • לוגו ד״ר פישר
  • לוגו טמבור
  • לוגו HP
  • לוגו KLA
  • לוגו קמטק
  • לוגו Ormat New Ventures
  • לוגו אלביט מערכות
  • לוגו Vistage
  • לוגו AHAVA מעבדות ים המלח
  • לוגו נציבות שירות המדינה
  • לוגו התאחדות התעשיינים בישראל
  • לוגו מכבי שירותי בריאות
  • לוגו Buligo
  • לוגו CBC ישראל
  • לוגו ספרה ניהול קרנות
  • לוגו קבוצת גרנות
  • לוגו ורגוס
  • לוגו לובינסקי סחר
  • לוגו חבר
  • לוגו SCM C.O.O.

הבעיה

רוב הארגונים כבר ניסו AI. זו לא הבעיה.

הבעיה היא לא הכלי. לצוותים יש רישיונות, פיילוטים וניסויים מפוזרים, ותהליכי העבודה היומיומיים לא השתנו. הידע עדיין מפוצל, ההחלטות עדיין איטיות, המומחים עדיין צוואר בקבוק, וההנהלה עדיין לא רואה איפה ה-AI מייצר ערך מדיד.

לכן העבודה מתחילה בפער שבין המציאות התפעולית של היום לבין מודל ההפעלה שאתם באמת רוצים. משם אנחנו עובדים בתוך הארגון: מעצבים מחדש תהליכים, פותחים דרכים חדשות לבצע את העבודה, בונים סוכנים שימושיים ויוצרים את השגרה הפנימית שמחזיקה את השיפור לאורך זמן.

מה אומרים מנהלים

חשיבה בהירה, עבודה מעשית ותוצרים שימושיים.

״אדם ברמה גבוהה במיוחד, שמביא מומחיות עמוקה, כישורים בין-אישיים חזקים וגישה מעמיקה ומעשית.״
Aron Willisסגן נשיא בכיר, חטיבת החשמל, אורמת טכנולוגיות
״ההרצאות היו מעוררות השראה ומלאות אנרגיה, וסיפקו תובנות מעשיות, כלים והזדמנויות לשיפור היעילות.״
מיכה צורמנהל שרשרת האספקה, קמטק
״סדנה מצוינת שפקחה לעובדים את העיניים לגבי כלים ויישומים עכשוויים של AI בעבודה היומיומית ובחדשנות.״
עמית לוימנהל מחלקה, HP
״עומר הפגין מקצועיות בכל היבט של התוכנית.״
מירי בן פזראש תחום למידה ארגונית, נציבות שירות המדינה
״עומר הביא מקצועיות, בהירות וגישה בונה במיוחד, שתמכה בהתקדמות הצוותים שלנו בתחום הבינה המלאכותית.״
אסף חןמנמ״ר, AHAVA מעבדות ים המלח

01 / 05

בתוך הסביבה שלכם

כנראה שאתם עדיין לא צריכים עוד כלי AI.

רוב הארגונים כבר מחזיקים יכולות AI משמעותיות בתוך הכלים שרכשו. לכן העבודה מתבצעת שם: בתוך הסביבה שמערך אבטחת המידע שלכם כבר אישר, על רישיונות שהצוותים שלכם כבר מחזיקים. לא צריך להכניס מערכת חדשה.

תהליכי העבודה, הפרומפטים והנכסים שנבנים עבורכם שייכים לכם. פיתוח לייצור, אינטגרציה ארגונית ואישורי אבטחה נשארים אצל הצוותים שלכם, היכן שהאחריות כבר נמצאת. את הגבול הזה אנחנו אומרים כבר בשיחה הראשונה.

לגישה שלנו
עומר הררי מוביל שיחה על AI עם משתתפים סביב שולחן בצורת ח׳
שולחן עגול: מתהליכי עבודה לסדרי עדיפויות ליישום

מה נשאר אצלכם

מההזדמנות הראשונה. עד לתהליך שהצוות מפעיל.

בחרו תוצר וראו איך נראית העבודה. כל הדוגמאות להמחשה, מתוך דפוסים בספריית מקרי השימוש שלנו.

01 / 04

מתחילים מהעבודה של המנהל עצמו.

בשיחה אישית ממפים עבודה חוזרת, מקורות מידע וחסמים. מפגש הנהלה משותף הופך את המיפוי לסדרי עדיפויות.

HARARI PARTNERSדוגמה להמחשה

מפת הזדמנויות / תפעול

העבודה היוםמידע מפוזר. החלטה אחת.
דוחות תפעוליומן אחזקהעדכוני צוות
הזדמנות שנבחנתתדריך בוקר עם מקורות
02 / 04

בוחרים מה נכון לבנות קודם.

כל מקרה שימוש מקבל צורך מוגדר, כלי מתאים, בעל אחריות ותלויות. ההנהלה בוחרת מה עובר לבנייה.

HARARI PARTNERSדוגמה להמחשה

תיק מקרי שימוש / לבחינת הנהלה

01
תדריך בוקרתפעול
גישה לדוחות
02
מודיעין ספקיםרכש
אימות מקורות
03
תמיכה באיתור תקלותאחזקה
תיעוד מאושר

לכל מקרה: כלי מתאים · תשתית נדרשת · בעל אחריות

03 / 04

בונים על העבודה האמיתית.

הצוות בונה בכלים המאושרים, בודק מול המקורות ומציג את התוצאה ב־Show and Tell.

HARARI PARTNERSדוגמה להמחשה

תדריך בוקר / מסלול העבודה

  1. 01
    אוספיםמקורות מידע שהוגדרו ואושרו
  2. 02
    מכיניםטיוטת תדריך עם הפניות למקור
  3. 03
    בודקיםמנהל מאמת חריגים ומחליט
04 / 04

לכל תהליך יש מי שמוביל.

מעבירים לצוות את תהליך העבודה, ההנחיות והבדיקות. תוכנית ההמשך מגדירה אחריות, שגרת שימוש והחלטות פתוחות.

HARARI PARTNERSדוגמה להמחשה

תוכנית המשך / אחריות והפעלה

בעל אחריות
מוביל תהליך מתוך הצוות
בקרת איכות
השוואה למקור ואישור אנושי
שגרת הפעלה
מתי משתמשים ואיך מדווחים על חריגה
השלב הבא
מה משפרים ומה דורש מעורבות IT

ההחלטה

האם זו תהיה הדרך שבה הארגון עובד, או עוד שנה של פיילוטים?