כך ה-AI משנה את הדרך שבה חברות מתכננות ומייצרות מוצרים

בעולם התעשייה והייצור, כל מהלך של חדשנות טכנולוגית משפיע ישירות על מהירות, איכות ועלויות הפיתוח. בשנים האחרונות, כניסתה של הבינה המלאכותית למעגל התכן והייצור, לא כתיאוריה עתידית אלא ככלי עבודה ממשי, מתחילה לשנות את חוקי המשחק.

בעבר, תהליך פיתוח מוצר חדש התבסס על ידע מצטבר, ניסוי וטעייה, והיכולת האנושית לנתח נתונים רבים. כיום, בעזרת אלגוריתמים של למידת מכונה ויכולות חיזוי מתקדמות, ניתן לזהות יותר תקלות אפשריות כבר בשלב התכנון, לאתר דפוסי שימוש לא יעילים ולשפר את ביצועי המוצר עוד לפני שיוצר אב־טיפוס ראשון. היתרון הגדול של AI הוא יכולתה לנתח כמויות אדירות של מידע – הן משלב התכן ההנדסי והן ממערכות הייצור והשירות – ולתרגם אותן לתובנות מעשיות במהירות וביעילות. כך, ההנדסה הופכת מתהליך מבוסס בינה אנושית לתהליך היברידי, מבוסס נתונים.

"הפוטנציאל האמיתי של AI בא לידי ביטוי כאשר מחברים בין עולמות התכנון והייצור. למשל, טכנולוגיות, שמשמשות לאיסוף נתונים ממכונות חכמות ומערכות בקרה מאפשרות לנתח את תפקוד קו הייצור ולהפיק תובנות."

טכנולוגיית ה-AI מאפשרת למעצבים ולמהנדסים לקבל החלטות מושכלות יותר. מערכות תכנון מאפשרות לנתח את אופן העבודה של אלפי משתמשים, לזהות דפוסים חוזרים ולהציע שיפורים או פתרונות בזמן אמת. כך, כלי התכנון הופכים לעוזרים אינטראקטיביים ולא רק משמשים כתוכנות שמבצעות פקודות, אלא מערכות שמבינות את ההקשר ויודעות לייעץ.

הפוטנציאל האמיתי של AI בא לידי ביטוי כאשר מחברים בין עולמות התכנון והייצור. למשל, טכנולוגיות, שמשמשות לאיסוף נתונים ממכונות חכמות ומערכות בקרה מאפשרות לנתח את תפקוד קו הייצור ולהפיק תובנות. כשהמידע הזה משולב עם נתוני התכנון, ניתן להבין כיצד החלטות תכנוניות משפיעות על איכות הייצור או על תחזוקה עתידית – ולבצע אופטימיזציה רציפה לכל שרשרת הערך. כך נוצרת “שרשרת המידע הדיגיטלי" (Digital Thread) שמחברת את כל שלבי חיי המוצר, מהרעיון ועד השטח, ומאפשר ל-AI לפעול כמנוע אינטגרטיבי שמאחד מידע מפוזר לכדי תובנה אחת.

שמירת הידע הארגוני

חברות רבות מתמודדות עם אובדן ידע מצטבר. מהנדסים ותיקים פורשים, עובדים מתחלפים, והידע המקצועי אובד. מערכות AI מספקות פתרון חלקי לכך באמצעות איסוף ולמידה של דפוסי עבודה ארגוניים. בעתיד, ניתן יהיה לפתח מודלים מותאמים לכל חברה, שישמרו את "ה-DNA ההנדסי" שלה. למשל, איך נפתרה בעיה מסוימת, באילו טכניקות, תבניות תכנון או חומרים משתמשים, ואילו החלטות הובילו לתוצאות הטובות יותר. כך הופך הידע הארגוני מנכס תלוי־אדם לנכס דיגיטלי שנשמר, נלמד וממשיך להתפתח והידע החשוב הזה, קריטי לייעול ומיקסום תהליכי התכנון והייצור והבאת המוצרים לשוק בהקדם.

מה קורה בשטח

לצד ההתלהבות מהטכנולוגיה, חשוב לזכור, שהטמעת בינה מלאכותית בתעשייה היא תהליך הדרגתי, ואנחנו עדיין בשלבים מוקדמים. היכולת של AI לספק ערך אמיתי תלויה בזהירות שבה היא מוטמעת. לא בהבטחות גדולות, אלא בתוצאות בשטח. חברות שמיישמות את הטכנולוגיה מתוך ראייה ארוכת טווח, תוך בחינת ערך אמיתי ולא רק כאפקט חדשנות, הן אלו שיראו את הפירות הראשונים.

חשוב להבין שבינה מלאכותית אינה מחליפה מהנדסים או קווי ייצור, אלא היא מעצימה אותם. בעולם שבו השוק משתנה במהירות, הזמן הוא משאב קריטי, וטעויות עלולות להיות יקרות. ולכן, כל כלי שמסייע בקבלת החלטות מבוססת נתונים הופך להכרחי.

ללא ספק בעתיד הקרוב נראה יותר ויותר חברות משלבות AI כחלק בלתי נפרד ממערכות ה-PLM, ה-CAD וה-ALM שלהן, כשהמטרה ברורה: להפוך את המידע ליתרון תחרותי אמיתי

הכותב הוא , סמנכ"ל בחברת PTC.