מטרתה הכללית של חבילת הייצור היא מעבר מיצור מסורתי ליצור מתקדם.
אפיון האקוסיסטם הטיפוסי במערכות יצור מזון ופיתוח מתודולוגיות לאיגום מידע מרצפת היצור- אקוסיסטם הכולל תנאים סביבתיים, מיקרוביאליים, איכותיים ובטיחותיים
פיתוח אלגוריתמים לניתוח ה Big Data שייאסף תוך הצגת המסקנות הרלוונטיות למפעל הספציפי- אלגוריתמים אלה יאפשרו בשלבים מאוחרים יותר לחזות אירועי איכות/ בטיחות בקווי הייצור
פיתוח מרקרים וקביעת סטנדרטים לבטיחות, איכות וזיהומים בקווי ייצור
גישור על פערים נקודתיים ביכולת איסוף נתוני איכות ובטיחות בזמן אמיתי וברציפות
הגדרת סטנדרטים להעברת מידע לצורך פיתוח מערכות תומכות החלטה
b. מנהלת החבילה- שטראוס (חברת יחיעם מובילה את פרויקט 1 ותנובה את פרויקט 3)
c. תפוקה צפויה:
בסיום תקופה א':
יכולת לאיסוף נתונים לפחות ממערכי ייצור ומסגמנטים של ייצור שיש להם ערך בבחינת פוטנציאל תחזוקה מונעת.
הטמעת חיישנים בקווי ייצור
תשתיות מחשוב נדרשות לטובת איסוף ואיגום הנתונים
נתוני עתק משתי מתודולוגיות איסוף ואיגום נתונים שונות יהיו בסיס לתהליכי אינטגרציה והכנת נתונים לתהליך האנליטי.
השלמת השיטות לצילום ספקטראלי בתנאי מעבדה של המיקרוביום במוצרים ובסביבת העבודה, כולל פיתוח שיטת הצילום וקביעת נקודות הדגימה הטובות ביותר בנקודות השונות בסביבת הייצור.
שיטות לצילום האמולסיות וכן פיתוח הטכנולוגיה של הצילום הספקטראלי הרלוונטי.
תחילת פיתוח טכנולוגית ניתוח הנתונים באמצעות טכנולוגיות ה deep learning תוך לימוד מגמות, לצורך פיתוחם בהמשך של האלגוריתמים המאפשרים טיפול בזמן אמת.
בסיום התכנית:
פיתוח אלגוריתמיקה לניתוח נתוני עתק לניבוי אירועים חריגים ואיתור סיבות שורש לתקלות בקווי יצור רציפים
טכנולוגיה גנרית המאפשרת איסוף ואיגום נתונים – big data – בענן, תוך בניית האונטולוגיה הנדרשת לכך.
טכנולוגיה ואלגוריתמים לניתוחם של הנתונים המאפשרים זיהוי של היבטי בטיחות מזון (אירועים מיקרוביאליים) והיבטי תהליך ייצור שונים (שבירת אמולסיה ואריזות), באופן רציף (On-Line) בזמן אמיתי.
לבסוף, יהיו בידינו הטכנולוגיות הגנריות המאפשרות קישוריות של נתונים ממערכות דומות במפעלים שונים וניתוחם, תוך התפתחותן של טכנולוגיות Predictive Maintanance המבוססות על הניתוח ה big-data הנ"ל.