אריזות מתכלות ו-AI בבריאות: אותו מנוע של קיימות

ב-24/09/2024 חברה גרמנית מובילה לאוטומציה ואריזה הודיעה שהיא מאמצת סרט אריזה ישראלי שמתכלה לחלוטין באדמה ובמים, בלי להשאיר מיקרופלסטיק או שאריות רעילות. זה נשמע כמו סיפור “ירוק” קלאסי מעולם המזון והצריכה—אבל בעיניי זו גם תזכורת חדה למשהו שקורה ממש עכשיו בבריאות ובביוטכנולוגיה: אותו לחץ רגולטורי, אותו צורך ביעילות תפעולית, ואותה דרישה למדידה אמיתית של השפעה סביבתית—רק עם יותר סיכון קליני ויותר נתונים.

החיבור לסדרת התוכן שלנו, „בינה מלאכותית באנרגיה וקיימות”, לא מגיע ממקום תיאורטי. ברגע שמסתכלים על אריזה כעל “מערכת” (חומר, קו ייצור, שרשרת אספקה, סוף-חיים), מבינים ש-AI נכנס בדיוק באותם מקומות שבהם הוא נכנס לבתי חולים, למפעלים ביוטכנולוגיים ולחברות מד-טק: אופטימיזציה, חיזוי, בקרה והוכחת ערך.

מה אפשר ללמוד מהמקרה של Solutum והחברה הגרמנית pester pac automation—ואיך להפוך את זה לתוכנית פעולה מעשית עבור ארגוני בריאות וביוטק בישראל? הנה התמונה המלאה.

מה באמת חדש כאן: חומר שמתכלה בלי לשבור את קווי הייצור

הנקודה המרכזית: לא מספיק לפתח חומר ירוק; הוא חייב לעבוד על תשתיות קיימות כדי להתקבל בשוק.

לפי הדיווח, הסרט החדש של Solutum תוכנן כך שיוכל לעבוד על קווי האריזה של pester ללא צורך בהסבות. זו לא רק נוחות—זו אסטרטגיית חדירה לשוק. בעולם האריזות, כל שינוי שדורש שדרוג מכונה, התאמות חום/לחץ, או שינוי מהירות קו, הופך מהר מאוד לפרויקט יקר שמישהו יעדיף לדחות.

Solutum טוענת לשני יתרונות תפעוליים-סביבתיים שמדליקים נורה גם אצל מנהלי תפעול בבריאות:

• התכלות מלאה באדמה ובמים בלי שאריות מיקרופלסטיק או רעלנים.
• חוזק קריעה גבוה שמאפשר להשתמש בסרט דק יותר—כלומר פחות חומר לאותה פונקציה.

למה זה חשוב לבריאות ולביוטק (ולא רק לקמעונאות)

אריזות אינן “שוליים” במערכת הבריאות. הן חלק מהבטיחות, מהרגולציה ומהעלות:

• במכשור רפואי וערכות סטריליות, האריזה היא חלק מהאישור.
• בתרופות ביולוגיות ושרשרת קירור, האריזה משפיעה על בידוד, משקל, ומעבר במכס.
• במעבדות ובבתי חולים, הפסולת מאריזות היא חלק משמעותי מהפסולת התפעולית, ובחלק מהמקרים היא מסווגת כפסולת רפואית הדורשת טיפול יקר.

כשחומר חדש מצליח להשתלב בקווי ייצור בלי כאב ראש—זה “הוכחת היתכנות” גם לעולמות יותר שמרניים כמו מד-טק.

“סוף-חיים” הוא לא סיסמה: איך מודדים קיימות בצורה שלא מתפרקת בשיחה עם CFO

הנקודה המרכזית: קיימות רצינית נשענת על מדידה—ו-AI הוא הכוח שמאפשר למדוד בקנה מידה.

אחד המשפטים החזקים בסיפור הוא הטענה להתכלות גם בסביבה מנוהלת (קומפוסט תעשייתי) וגם בסביבה לא מנוהלת (ים, נהרות, הטמנה פתוחה). אם זה נכון בכל תנאי—זה משמעותי. אבל בשוק האירופי של 2025, “מילים יפות” לא מספיקות. ארגונים נדרשים להראות:

• נתוני ביצועים לאורך שרשרת האספקה
• הערכת מחזור חיים (LCA)
• השפעה על פסולת ועל תהליכי מיחזור/קומפוסט

כאן בדיוק נכנסת שפת הסדרה שלנו: בינה מלאכותית באנרגיה וקיימות.

איפה AI נכנס למדידה והוכחת ערך

בארגוני בריאות וביוטק, כבר יש נתונים: חשמל, קיטור, אוויר דחוס, מים, שרשרת קירור, רכש, שילוח, פחת, החזרות. הבעיה היא איחוד, ניקוי, והפיכת זה להחלטות.

AI (כולל למידת מכונה ואנליטיקה מתקדמת) עוזר בשלושה אופנים ישירים:

1. חיזוי צריכת אנרגיה לפי עומס ייצור/אשפוז (למשל, התאמת חדרי קירור או מערכות HVAC לצרכים בפועל).
2. אופטימיזציה של חומרים: חיזוי כשלי אריזה/איטום לפי פרמטרים של קו הייצור—כדי לרדת עובי חומר בלי לעלות בכשלים.
3. מעקב פליטות פחמן לאורך שרשרת אספקה: מודלים שמתרגמים משקל, מרחק, מצב קירור, ושיטות טיפול בפסולת—למדדי CO₂e שניתן לדווח עליהם.

משפט שאפשר לקחת לישיבת הנהלה: “קיימות שלא נמדדת היא פשוט עלות שלא מנוהלת.”

מאריזות למכשור רפואי: כך חושבים על מעבר לחומרים מתכלים בלי לסכן איכות

הנקודה המרכזית: בבריאות לא “עוברים” חומר—בונים מסלול אימות שמגן על המטופל ועל המותג.

בניגוד לאריזות לצרכן, בבריאות יש סטנדרטים מחמירים: סטריליות, מחסום לחמצן/לחות, תאימות לתהליכי עיקור, ועמידות לאורך חיי מדף. לכן המעבר לחומר מתכלה חייב להתחיל בהגדרה ברורה של הסיכון.

מפת דרכים מעשית (90 יום) לבחינת חומר אריזה חדש בארגון בריאות/ביוטק

הנה תהליך שאני ממליץ עליו כי הוא קצר, ממוקד, ומייצר החלטה אמיתית:

1. בחירת 2–3 יישומים “לא קריטיים סטרילית” להתחלה (למשל אריזות משניות, כיסויים לוגיסטיים, שקיות משלוח פנימיות).
2. הגדרת מדדי הצלחה:
   • שיעור קריעות/כשלים בקו
   • עובי מינימלי שניתן לרדת אליו
   • השפעה על זמן אריזה ומהירות קו
   • משקל כולל ליחידה
   • השפעה על פסולת ועל עלויות פינוי
3. פיילוט על קו אמיתי, לא רק בדיקת מעבדה.
4. שכבת AI לניטור: איסוף נתונים רציף (חום/לחץ/מהירות/תקלות) וזיהוי קשרים בין פרמטרים לבין כשלים.
5. תיק עסקי (Business Case) שמדבר בשתי שפות:
   • שפת התפעול (תפוקות, תקלות, זמינות)
   • שפת הכסף והרגולציה (עלות כוללת, עמידה בדרישות דיווח, סיכונים)

התוצאה אחרי 90 יום צריכה להיות החלטה בינארית: להרחיב, לשפר ולנסות שוב, או לעצור.

למה אירופה היא “סמן ימני” ומה זה אומר לשוק הישראלי ב-2025

הנקודה המרכזית: מי שמתיישר מוקדם עם דרישות קיימות—חוסך חודשים של ריצה אחרי רגולציה.

הבחירה של שחקן גרמני מוביל לעבוד עם חומר ישראלי היא איתות לשוק: לקוחות B2B באירופה רוצים פתרונות שמקטינים נזק סביבתי בלי לפגוע בביצועים ובלי לייקר בצורה לא נשלטת.

לארגוני בריאות וביוטק בישראל יש כאן חלון הזדמנויות כפול:

• מצד אחד, ליישם: להכניס חומרים ותהליכים יעילים יותר, ולמדוד השפעה דרך AI (צריכת אנרגיה, פליטות, פסולת).
• מצד שני, לייצא: פתרונות AI שמתחברים לעולמות הייצור והאיכות (QMS), לניטור אנרגיה, ולדיווח ESG—מוצרים שאירופה קונה כי היא חייבת.

החיבור הישיר לסדרה: רשתות חכמות בתוך המפעל ובית החולים

כשאנחנו מדברים על “רשתות חשמל חכמות” בהקשר אנרגטי, קל לחשוב על חברת חשמל. בפועל, גם מפעל תרופות או בית חולים גדול הוא “רשת”:

• עומסים משתנים לאורך היום
• מערכות קריטיות שאסור שייפלו
• צרכני אנרגיה כבדים (קירור, אוורור, סטריליזציה)

AI מאפשר ניהול עומסים, תזמון תחזוקה, וזיהוי בזבוז—וכשמחברים לזה מעבר לחומרים דקים/מתכלים יותר, מקבלים קיימות שמבוססת על הנדסה ולא על הצהרות.

שאלות שאנשים באמת שואלים (והתשובות הישירות)

האם חומר מתכלה מתאים גם לאריזות רפואיות סטריליות?

לפעמים כן, אבל לא כנקודת התחלה. מתחילים באריזות משניות או לוגיסטיות, בונים נתונים, ואז בודקים התאמה לדרישות מחסום ותהליכי עיקור.

מה היתרון העסקי מעבר ל”תדמית ירוקה”?

שני יתרונות קשיחים: הפחתת עלויות חומר (אם ניתן לרדת עובי) ו-הפחתת עלויות טיפול בפסולת. במקביל, קל יותר לעמוד בדרישות דיווח סביבתי.

איפה AI מספק את הערך המהיר ביותר?

במקומות עם הרבה נתונים ותקלות קטנות: קווי אריזה, שרשרת קירור, וניהול אנרגיה (HVAC). שם אפשר לייצר ROI בתוך רבעון-שניים, לא שנים.

צעד הבא: להפוך קיימות לפרויקט ביצועי, לא למצגת

הסיפור על Solutum והחברה הגרמנית הוא לא “עוד ידיעה”. הוא דוגמה לאופן שבו חדשנות ישראלית מתקדמת כשהיא מבינה את חוקי המשחק: תאימות לתשתיות קיימות, ביצועים מוכחים, וכלכלה שעובדת.

עבור מנהלי תפעול, חדשנות, איכות וקיימות בבריאות ובביוטכנולוגיה, המסר ברור: אם אתם רוצים להפחית פליטות ולהקטין פסולת—אל תתחילו בסיסמאות. תתחילו במדידה, בפיילוט, ובשכבת AI שמתרגמת נתונים להחלטות.

אם הייתם צריכים לבחור פרויקט אחד ל-Q1 של 2026: מה יותר נכון אצלכם—אופטימיזציית אנרגיה במתקן (AI לניהול עומסים), או פיילוט אריזות מתכלות שמקטין משקל ופסולת?