ניו-טק מגזין | יולי 2026 | המהדורה הדיגיטלית

לתוצאות אמינות יותר גם כאשר המידע הזמין חלקי או מוגבל. בשנים האחרונות מתרחב השימוש בגישות אלו בתחומים מגוונים, בהם זרימת נוזלים, מעבר חום, עיבוד חומרים, תהליכי ייצור מתקדמים ותכנון רכיבים. במקביל, גופי ואוניברסיטאות NIST מחקר, ובהם מובילות, מצביעים על שילוב בין למידת מכונה לבין מודלים פיזיקליים כאחד הכיוונים המרכזיים בהתפתחות הייצור החכם. גם ספקיות תוכנה תעשייתית משלבות בהדרגה יכולות מסוג זה בכלי הסימולציה, התכנון והאופטימיזציה שלהן, במטרה לשפר את איכות התחזיות ולקצר את מחזורי הפיתוח. אינו Physics - Informed AI חשוב להדגיש כי מחליף את מודלי הלמידה המודרניים, אלא משלים אותם. השילוב בין נתונים, תאומים דיגיטליים, מודלי בסיס וידע פיזיקלי מאפשר להגיע לרמת דיוק, אמינות ויכולת הכללה גבוהה יותר - תכונות חיוניות כאשר מדובר במערכות ייצור מורכבות ובעלות השפעה כלכלית ובטיחותית. 2030- החסמים בדרך ל למרות ההתקדמות המרשימה בשנים האחרונות, המעבר למפעלים המבוססים לא יתרחש בן לילה. Industrial AI על מרבית הטכנולוגיות שתוארו בכתבה כבר קיימות ברמות בשלות שונות, אולם שילובן בסביבות ייצור אמיתיות עדיין מציב אתגרים משמעותיים. האתגר הראשון הוא איכות הנתונים. מפעלים רבים מפעילים ציוד ממספר דורות טכנולוגיים ומיצרנים שונים, שאינו מתקשר באופן מלא עם יתר המערכות. נתונים חסרים, פורמטים שונים ומידע שאינו מסונכרן מקשים על יצירת תמונה אחידה של תהליך הייצור. אתגר נוסף הוא יכולת הפעולה ההדדית AI בין מערכות. ככל שמספר פתרונות ה גדל, כך גוברת החשיבות של סטנדרטים פתוחים, ממשקים אחידים ושפה משותפת שתאפשר למערכות של ספקים שונים לעבוד יחד. בשנים האחרונות מתבצעת פעילות ענפה בתחום זה, אך הדרך לסטנדרטיזציה מלאה עדיין ארוכה. צפויה AI גם סוגיית האמון במערכות להשפיע על קצב האימוץ. בעולם התעשייה אין די בכך שמודל מספק תשובה נכונה ברוב המקרים. מהנדסים ומנהלי ייצור

נדרשים להבין כיצד התקבלה ההמלצה, באילו נתונים השתמשה המערכת ומהי מידת הוודאות שלה. מסיבה זו, , ניהול הרשאות, עקיבות Explainable AI ובקרת החלטות הופכים לחלק בלתי נפרד . Industrial AI ממערכות AI ולבסוף, קיים גם אתגר אנושי. שילוב בתעשייה אינו מבטל את תפקידם של מהנדסים, מפעילים ואנשי תחזוקה, אלא משנה אותו. ככל שהמערכות הופכות מתוחכמות יותר, כך גדל הצורך באנשי מקצוע המסוגלים להבין הן את תהליכי . AI הייצור והן את אופן פעולתם של כלי ה במובן זה, ההשקעה בהכשרת עובדים צפויה להיות חשובה לא פחות מההשקעה בטכנולוגיה עצמה. 2030 מבט אל המפעל של אם קיימת תובנה אחת העולה מכל ההתפתחויות שתוארו בכתבה, הרי שהיא שעתיד הייצור לא יישען על טכנולוגיה אחת שתשנה את כללי המשחק, אלא על שילוב הדוק בין מספר שכבות טכנולוגיות הפועלות יחד. מודלי בסיס יספקו את היכולת להבין AI מגוון רחב של מקורות מידע. סוכני יתזמרו תהליכי עבודה מורכבים ויחברו בין מערכות שונות. תאומים דיגיטליים יספקו ייצוג עדכני של המפעל ושל תהליכי יתרגמו Physical AI הייצור. מערכות החלטות לפעולה בעולם הפיזי, ואילו מודלים המשלבים ידע פיזיקלי יסייעו לקבל החלטות מדויקות ואמינות יותר גם בתנאי אי־ודאות. הדרך אל החזון הזה עדיין רצופה אתגרים, וייתכן שמפעלים שונים יאמצו את הטכנולוגיות בקצבים שונים. אולם הכיוון הכללי כבר מסתמן בבירור. במקום מערכות הפועלות בנפרד, מתפתחת בהדרגה סביבת ייצור שבה מידע, סימולציה, קבלת החלטות וביצוע פועלים כחלק ממערכת אחת. ייתכן שזהו השינוי המשמעותי ביותר מאז . אם העשור Industry 4.0 ראשית מהפכת הקודם עסק בעיקר בחיבור המכונות, הרי שהעשור הקרוב צפוי לעסוק בחיבור הידע, ההבנה והפעולה. זהו השלב שבו מתחיל להפוך מחזון טכנולוגי Industrial AI לארכיטקטורה של המפעל החכם.

AI

Edge AI is our reality בקצה AI • מגוון פתרונות ליישומי • נסיון מוכח בהרצת מודלים ובשיפור היעילות • ליווי הנדסי להטמעת המוצרים

) ומיקרו NPU מעבדים נוירוניים ( כרטיסי | ) דלי הספק MCU מעבדים ( מודולים | Edge AI ליישומי SOM M.2, USB , MXM, ומאיצים בפורמט מרובי PCIe כרטיסי מחשב | OSM מחשבי קצה מוכללים | AI מאיצי CPU/NPU/GPU מעבדי לפרטים נוספים : 052-5117372 , דביר 058-6200909 מיגל ai@nisko.co.il מייל :

45 l New-Tech Magazine