🟢 המשטח הירוק של הלגו: זה העתיד של ה-AI בתעשייה

🟢 המשטח הירוק של הלגו: זה העתיד של ה-AI 

בתעשייה

כל מי ששיחק בלגו מכיר את המשטח הירוק - הבסיס שעליו הכול מתחבר.

בתעשייה 4.0 זו בדיוק השכבה שחסרה: שכבת הבינה התפעולית שמחברת בין כל המערכות הקיימות לשפה אחת של החלטות.

🟢 שוק ה-Decision Intelligence ,יגיע ל- 17 מיליארד דולר עד 2030. 

 גידול שנתי של 30%.

מתוכו, 6 מיליארד דולר כבר מתמקדים ב-Operational Intelligence.

🚨 הבעיה האמיתית

המערכות הקיימות אוספות נתונים - אבל הן לא מייצרות החלטות.

הפער הוא בין Data לפעולה, בין תובנה לביצוע, בין “מה קרה?” ל-“מה לעשות עכשיו?”.

כדי לגשר על הפער הזה נדרשת שכבה שמבינה גם נתונים וגם תפעול -

שכבה שמתרגמת מידע להחלטה, והחלטה לביצוע.

🟢 הפתרון: ארכיטקטורה תפעולית בשלוש שכבות

• Data Integration - חיבור למערכות קיימות (ERP, WMS, IoT) ו-Process Mining לקבלת תמונת אמת של זרימת העבודה.

• AI Decision Engine - מנוע שלומד דפוסים, מנבא בעיות ומציע פתרונות בזמן אמת.

• Action & Execution - שכבת ביצוע שסוגרת את הלולאה: מהחלטה לפעולה, ומפעולה ללמידה.

🟢 האתגר האמיתי: 

רוב החברות התעשייתיות לא מחזיקות צוותי דאטה, מהנדסי ML או מומחי אנליטיקה במשרה מלאה.אין להן את היכולת להקים ולתחזק מערכות AI מורכבות לאורך זמן.

זה אתגר של מודל תפעול ותמיכה.

מה שנדרש הוא שילוב מאוזן בין טכנולוגיה מתקדמת להבנה תעשייתית -

מערכת שנבנית יחד עם הצוותים ופועלת על התשתיות הקיימות.

🟢 המודל החדש: Build with a Partner

במקום לבחור בין Build ל-Buy, הולכת ומתבססת גישה שלישית: Build with a Partner.

לא מוצר מדף, לא פרויקט ייעוץ - אלא שותפות תפעולית-טכנולוגית שמבינה גם תהליכים וגם קוד.

המודל הזה מזרז את ההגעה לערך - אך גם מעלה שאלות לגבי המודל העסקי:

איך מתמחרים שותפות מתמשכת? איך שומרים על איזון בין שליטה, עלות וחדשנות?

זהו מודל מתפתח שדורש הגדרה מחודשת של יחסי ספק-לקוח בעולם של AI תפעולי.

🟢 מי שיבנה את המשטח הירוק שלו, יקבע את הקצב