“בלי סיליקון, AI היה נשאר מושג תיאורטי” פרקש נאריין, מנכ״ל Real Intent בפאנל בהנחיית מנכ"ל ASG שלמה גרדמן, השתתפו דב מורן ,מנהל קרן גרוב ונצ'רס, ד"ר פרקש נאריין, מנכ"ל חברת Real Intent ואורי תדמור, נשיא KLA ישראל וסגן נשיא KLA העולמית. במסגרת הפאנל המיוחד על בינה מלאכותית (AI) בכנס ChipEx2025, נשאלו שלושת בכירי תעשיית השבבים סדרת שאלות מפתח על ההשפעות ההדדיות בין AI לסיליקון, האתגרים בהטמעת טכנולוגיות חדשות, והעתיד של הענף כולו.

מה משפיע יותר – AI המוטמע בשבבים או השבבים המאפשרים AI?

דב מורן: “אי־אפשר להפריד בין שני הגורמים הללו, שכן הם מהווים מערכת אקולוגית משולבת. מצד אחד, ללא שבבים חזקים המסוגלים לבצע חישובים בקצב גבוה, אין יישום מעשי של אלגוריתמים מתקדמים שיוגדרו כ-AI. מצד שני, אלגוריתמים חכמים שמשתמשים בלמידת מכונה ובאינטליגנציה מלאכותית משפיעים עמוקות על תכנון חומרה, אופטימיזציה של תהליכים ופיתוח חומרים וחלקיקים חדשים. לכן, כל שינוי בתכנון השבב—בין אם מדובר בארכיטקטורת מעבד או במימוש הנדסי של רכיבי זיכרון—מניע שיפורים ביכולות ה-AI. במקביל, כל פיתוח אלגוריתמי חדש דורש התאמות בתשתית הסיליקונית, כך שכל אחד מעצבי התחום חייב לפעול בשיתוף פעולה הדוק עם חוקרי האלגוריתמים כדי למקסם את פוטנציאל החדשנות.”

ד"ר נאריין: “בימים אלה הסיליקון הוא ‘הדלק’ שמפעיל את מנועי ה-AI: ללא פלטפורמות חומרה המסוגלות לבצע עשרות טריליוני חישובים בשנייה, רוב אלגוריתמי הלמידה העמוקה היו נשארים בגדר ניסוי מדעי. בטווח הקצר, אין AI מעשי ללא שבבים מתקדמים, אך לטווח הארוך צפוי מצב שבו יוכלו אלגוריתמים חכמים להשפיע גם על תהליכי פיתוח וייצור השבבים עצמם—בעזרת ניתוח נתוני ייצור בזמן אמת, זיהוי דפוסים בלתי־אינטואיטיביים ואופטימיזציה דינמית של פרמטרים פיזיקליים. עם זאת, ברגע זה, אנחנו בעיצומו של מחזור שבו הסיליקון מוביל את ה-AI, אך השפעת ה-AI על עולם החומרה תתעצם ככל שנצבור יותר נתוני ייצור ונפתח כלים אנליטיים חזקים.”

אורי תדמור : “ב-KLA אנו עדים להשפעה הדדית ומתמשכת: מצד אחד, לקוחותינו מפתחים שבבים הכוללים HBM, אריזה תלת־מימדית ומבנים מורכבים שדורשים פתרונות yield ו-defectivity מתקדמים. מצד שני, אנו משלבים אלגוריתמים של למידת מכונה בכלי המטרולוגיה והבקרה שלנו כדי לייעל זיהוי פגמים ולחזות כשלי ייצור עוד בטרם קרו. התוצאה היא כי ה-AI שכבר מוטמע בתהליך הייצור מוביל לרמת דיוק ואמינות שנדרשים להמשך פיתוח שבבים מתקדמים, ואילו הצורך בשבבים עם ביצועים גבוהים ומאפייני חישוב מורכבים מדרבן אותנו לשכלל את אלגוריתמי ה-AI שלנו בכלי הניטור.”

אם הייתה לכם “כדור בדולח” ל-AI, כיצד הייתם משתמשים בו?

דב מורן: “בתור משקיע הון סיכון העוסק בטכנולוגיות עמוקות (deep tech), הכדור בדולח שלי היה משמש לחיזוי מגמות שוק חצי־מוליכים בטווח של חמש עד עשר שנים. הייתי שואל את הכדור מתי תגיע הערכת השווי של חברות דוגמת NVIDIA או TSMC לרמות קיצון, אילו טכנולוגיות יצרו מהפכות (כגון מעבר ל-2 ננומטר או שילוב neuromorphic), ואילו שווקים גאוגרפיים יובילו השקעות משמעותיות. הכוח הגדול של ה-VC הוא לראות סטארט-אפים בשלב מוקדם, ולוודא שההשקעה תממש את הפוטנציאל; הכדור בדולח היה מסייע לי לאמוד מראש אילו מיזמים יניבו תשואה גבוהה ואילו יתקעו את ענף ה-AI במבוי סתום.”

ד"ר נאריין: "אם הייתי מקבל מידע אנליטי מדויק מתחום ה-AI, הייתי מנצל אותו כדי לייעל את תהליכי ה-EDA שאנו מספקים ללקוחותינו: אילו תרחישי בדיקה יניבו פחות תקלות בשלב sign-off, באיזו תצורת RTL בשימוש חישובים מקבילים יוביל לביצועים מיטביים, ואיך להפחית את שטח הסיליקון הנדרש למעגל. בין אם מדובר בחיזוי זמן tape-out או באופטימיזציה של אוטומציה אנלוגית מבוססת למידת מכונה, היכולת להניח את הכדור לפני תחילת התהליך תעניק לנו יתרון תחרותי חד–משמעי.”

אורי תדמור: “בכדור הבדולח שלי הייתי מבקש תחזית על התפתחות תהליכי הייצור והבדיקות בעידן ה-3 ננומטר ומטה: באיזו מהירות יטמיעו foundries תהליכים חדשים, באילו תבניות אריזה אקטיביות יפחיתו defectivity בצורה דרמטית, ומה תהיה השילוב האופטימלי בין AI בענן לבין AI המוטמע בכלי הבדיקה. תשובות אלו יאיצו תכנון פיתוח כלים מותאמי AI, ימקמו את KLA בחוד החנית של טכנולוגיית ה-yield control ויספקו ללקוחותינו יכולות תובנה ובקרה לפני שיושקו הדורות הבאים של שבבים.”

אילו רעיונות פורצי דרך ראיתם אצל הסטארט-אפים וכיצד הם מתכננים לנצל AI?

דב מורן: “הרעיון שהכי תפס אותי הוא שילוב AI בפתרונות דיאגנוסטיקה רפואית: חברות שמשתמשות ברשתות עצביות לזהוי מוקדם של מחלות נדירות מתבססות על אוספי נתוני רנטגן, MRI וביוכימיה שמגיעים ממספר בתי חולים עולמיים, ומסוגלות לבצע אבחנה מדויקת בתוך שניות. במקום שמתלמיד רפואה יראה 50–100 חולים ביום, אלגוריתם טרained ב-AI רואה עשרות אלפי מקרים ומשפר את החלטות הרופאים. בנוסף, בחלק מהסטארט-אפים נבחנו פלטפורמות לזרז פיתוח תרופות על ידי חיקוי מולקולרי בינה מלאכותית, כך שתהליך אמריקה מסתיים תוך שנתיים במקום עשור, עם חסכון של מיליארדי דולרים.”

ד"ר נאריין: “בתחום התכנון עצמו, נחשפתי לחברות המפתחות מסלולי אוטומציה אנלוגית מבוססת למידת מכונה, שנותנות מהנדסים אפשרות להגדיר בפרמטרים גבוהי־רמה את מגבלות המעגל, ולקבל בעזרת AI הצעות לתכנון מבנים שמפחיתים רעש חשמלי ושיפור SNR ללא עריכת הסכמה ידנית של תאי ה-layout. הפתרונות הללו משתמשים בכמות אדירה של נתוני ניסוי, ולמידה על־ידי העברת לוחות סיליקון אמיתיים, ופותחים פתח למהפכה שתפחית באופן משמעותי את הזמן הדרוש לאפיון מעגלים אנלוגיים.”

אורי תדמור: “בחברות סטארט-אפ שהצגתי כלי ל-ML-driven defect detection בפאבים, ראינו גידול של למעלה מ-30% בזיהוי מוקדם של פגמים עוד בטרם הם גורמים לכשל. כמו כן, חברות שפיתחו AI-driven metrology adaptive sampling מצליחות להקטין את כמות ההדגימות הפיזיות על ופר על כל wafer ב-40%, תוך שמירה ואף שיפור של ה-yield. הפוטנציאל ליישם אלגוריתם חיזוי פגמים בזמן אמת בעזרת מצלמות תעשייתיות ושבבי עיבוד תמונה מוטמעים בכלי ה-inspection, מציג מהפכה פרוצדורלית ב-fab automation.”

פרקש, מהם האתגרים בהטמעת AI ב-IPs וב-design flow? האם בעתיד AI יעצב שבבים טוב יותר מהמהנדס האנושי?

“האתגר המרכזי הוא ניהול הסיכונים והאחריות: כדי לאמן מודל AI אמין דרושות כמויות עצומות של נתוני RTL והתנהגות post-layout, שהלקוחות לרוב אינם מוכנים לחשוף לספקים חיצוניים. ללא גישה ל-data sets רחבים, המודלים עלולים להציג תוצאות חריגות ולגרום לשגיאות בזיהוי בעיות timing או functional coverage, אך האחריות לכלי ולתקלות שנובעות ממנו נשארת על כתפי הספק. יתרה מזו, תהליך העדכון וה־re-training של המודל צריך להיות מתועד ובקרת איכות עליו קפדנית, כדי למנוע “drift” של הדיוק לאורך זמן. מסיבה זו פיתוח AI אמיתי בעולמות EDA מחייב תשתית שיתוף נתונים סגורה, אבטחת מידע ברמה גבוהה ומתודולוגיות אימות ו־rollback שיקחו בחשבון כישלונות אפשריים.”

“במחקר שהוזכר, העמידו בפני מודלים גנרטבייים הצעות לתכנון מעגל אנלוגי למול 5G שהיו בלתי־אינטואיטיביות ולרוב קרוּעש־המיתרי: מבנים דחוסים במיוחד עם יחסי W/L ייחודיים שנבדקו במעבדה והציגו ביצועים שעקפו תכנונים מסורתיים. עם זאת, מתוך עשרות הצעות רק חלק קטן עבד בפועל, ולעיתים כשל בצורה לא צפויה. זה מדגיש את הצורך ב”האדם שבמעגל” שיאמת, ידרג וישפר את המודל. בטווח של שנתיים–חמש, נראה AI כמשלים כוח עבודה אנושי, אך לא מחליף מהנדסים; הוא יגביר את Skew של ביצועים, יסייע באופטימיזציה מורכבת ויאפשר רעיונות חדשים, אך יידרש תהליך רגולציית ובקרה קפדן כדי לשלב תכנון “לא אינטואיטיבי” תוך שמירה על רמת אמינות וטעות נמוכה מאוד.”

אורי תדמור, כיצד AI ישפר את yield ו-defectivity בכלים שלכם? מה עוד ניתן לשפר בתהליכי ה-AI שלכם מעבר למטרולוגיה ובדיקות?

“ב-KLA אנו ממשיכים להטמיע אלגוריתמים של למידת מכונה במטרולוגיה ובבקרת תהליכים כבר למעלה מעשור. בשנים האחרונות, הוספנו מודולים מתקדמים ל-AI-driven pattern recognition, המסוגלים לזהות דפוסים עדינים של פגמים בתמונות הסורקות של wafers במהירות של מאות אלפי נקודות בדיקה לשנייה, ולא רק לדווח על קיומם אלא גם לדרג אותם לפי חומרת ההשפעה על הגרעין. התוצאה ב-fab היא הפחתה של עד 20% בכמות wafer scrapped ובשיפור של 15% ב-First Pass Yield. בנוסף, אנו משתמשים בטכניקות reinforcement learning כדי לכוונן פרמטרים במכשירים בזמן אמת, כך שהמערכת “לומדת” את האופן האופטימלי להפעלת הלייזר או המיקרוסקופ כדי לצמצם רעש ולשפר רזולוציה. היתרון בשילוב AI הוא היכולת להתעדכן כל הזמן בנתונים ריאל-טיים מהייצור ולאפשר התראות מוקדמות לצוות ה-fab לפני שהבעיה תתפתח לכשל יקר.”

“אנו מתמקדים פיתוח קווי אריזה רובוטיים אוטונומיים, שישמשו כ’מפעל של אחד’—קו ייצור גמיש המאפשר הרכבה של חבילות chiplets מותאמות אישית בלחיצת כפתור, בדומה לאוטומציה במפעלי foundry מודרניים. במקביל, הקמנו Knowledge Hub פנימי, שמאגד תיעוד, מדריכים ודאטה סטים מבוססי AI, כדי להכשיר צוותים בשטח ולהעניק להם תמיכה בזמן אמת באמצעות chatbots חכמים המובנים במכשירים. בנוסף, אנו מיישמים AI־driven Supply Chain Analytics לניהול מיטבי של מלאי חומרים קריטיים (למשל rare earth metals) ולחיזוי זמני אספקה, מה שמאפשר לנו לצמצם עומסי הזמנות ולאזן בין יעילות לעלויות.”

דב מורן, האם סטארט-אפים נפגעים מחוסר יכולת להפעיל AI ברמה של תאגידי הענק?

“להיפך: הפרדיגמה החדשה מאפשרת לסטארט-אפים קטנים לנצל פלטפורמות AI ציבוריות בענן ולהתחרות בשוק גלובלי, גם בלי תקציבי ענק. בזכות APIs לניהול מחזור חיי data pipelines, מודלים מוכנים לתפעול ו־AutoML, חברה שמורכבת ממפתח בודד או צוות מצומצם יכולה לחקור תרחישים מורכבים, לייצר אב-טיפוס במהירות ולהגיע למספרים גבוהים של inference calls ביום, בלי להשקיע במרכז נתונים פרטי. כך נוצרת “מערכת הרגעה” לטכנולוגיות עמוקות: במקום להשקיע מיליוני דולרים ב-GPU farms, סטארט-אפ יכול להתחיל עם Tier קטן בענן ולהגדיל משאבים ככל שהמודל מוכח. בנוסף, החברות הקטנות גמישות יותר באימוץ טכנולוגיות חדשות, בעוד תאגידים בכורים להגן על השקעות קיימות ומתקשים לבצע פריצות דרך מהירות.”

האם אתם אופטימיים לגבי עידן הבינה המלאכותית?

דב מורן: “בהחלט. בהשוואה למהפכות טכנולוגיות קודמות—המצאת המחשב, הרשת, הענן—AI מביא קפיצה קוונטית ביכולת עיבוד, ניתוח נתונים וקבלת החלטות אוטונומטיות. בדומה לאופן שבו חוקקו תקנות תעבורה והטמיעו טכנולוגיות בטיחות בכבישים כדי להפחית תאונות, אני צופה שממשלות ואיגודים מקצועיים יגבשו מסגרות רגולטוריות ואתיות שיבטיחו שימוש אחראי ב-AI. לאחר מכן, נוכל לראות צמצום דרמטי במקרי כשל קריטיים (כגון תאונות דרכים) ובאקלים החברתי-כלכלי. כמי שהשקיע וחי בלב תעשיית deep tech בישראל ובארה״ב, אני משוכנע שעם כלים רגולטוריים מתאימים, AI יוביל לשגשוג כלכלי, לדחיית מחלות ולפריצות דרך בתחומי אנרגיה וסביבה.”

ד"ר נאריין : “כניסיוננו בתחום ה-EDA, אני רואה ב-AI מנוע לייעול תהליכי בדיקה ואימות המבוססים על חזרות רבות, אך התלות בנתונים מדויקים ומאומתים יוצרת דילמות אחראיות. מצד אחד, זה תחום מלא הזדמנויות: פתרונות לזיהוי סביר של כשלים, אופטימיזציה אוטומטית של timing closure והמלצות תכנוניות בזמן אמת. מצד שני, קיים חשש ש-AI יאמן את עצמו על פלטפורמות של AI, דבר שייגרום ל’drift’ של איכות התוצאות ולטשטוש גבולות האחריות. כדי לשמר את האופטימיות, נחוץ פיתוח מסגרות וניהול מחמירים של חיי המודל (model lifecycle), כולל audit trails ו-mechanisms ל־rollback במקרה של תקלות בלתי צפויות.”

אורי תדמור : “בהחלט. היישומים כבר מחוללים שינויים מהותיים בכל שלב של ייצור שבבים, החל ממטרולוגיה, דרך בקרה על תהליכים ועד בניית מאגרי ידע לתפעול ואחזקה. עם כל גל אימון חדש, המודלים שלנו לומדים מדאטה ריאלי מהפאבים וממדגמי הייצור, מה שמאפשר לייעל קטן raw data ולהפיק insights שמייקרים את ערך המידע. אני מאמינה שבשנים הקרובות נראה פריצות דרך נוספות באריזה תלת־מימד, בניהול מלאי חכם ומתודולוגיות דיאגנוסטיקה מהירה יותר, שיביאו לעלייה משמעותית ב-yield, לירידה בעלות הייצור ולהגדלת קצב ההגעה לשוק.”

פרקש, אילו חששות יש לך לגבי AI בעתיד?

“אחד החששות המרכזיים הוא שבשנים הבאות AI יתאמן לא רק על תכנים אנושיים, אלא גם על תוכן שיוצר על־ידי מערכות AI אחרות, מה שעלול להוביל ל״boulevard of mirrors״ שבו המודל מאבד יכולת אבחנה בין אמת לשגיאה. בנוסף, ככל שהמודלים יהפכו מורכבים יותר, יגדל קושי להסביר את ההחלטות שלהן (explainability), מה שיכול להוביל לביטחון יתר או חוסר אמון כאשר המערכת מבצעת החלטה קריטית שאין לגביה תימוכין אנושיים. כדי להתמודד עם זאת, חשוב להמשיך בפיתוח שיטות בקרה, audit ו־ethics-by-design שיעצימו את האמון במערכות ה-AI ויבטיחו שהן נשענות על מקורות מידע אמינים, מגוונים ומבוקרים.”

הפוסט ד"ר פרקש נאריין ב- ChipEx2025: “בלי סיליקון, AI היה נשאר מושג תיאורטי” הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בזמן שתעשיית השבבים מספקת  את התשתית למהפכת ה- AI, גם הבינה המלאכותית משפיעה על תהליכי הפיתוח, הייצור והבקרה שמאפיינים תעשייה זו. "השבבים נמצאים בלב מהפכת הAI –   ואנחנו רואים זאת במיוחד במרכזי הנתונים הגדולים ובהתקני הקצה של הרשת. שם בעצם מתרחשת המהפכה הגדולה" אומר אורי תדמור, נשיא KLA ישראל. תדמור ישתתף בכנס ChipEx2025 שיתקיים במרכז הכנסים אקספו ת"א ב- 13 במאי. תדמור עצמו ישתתף בערב הבכירים שיתקיים למחרת במרכז פרס לשלום.

אז מי משפיעה יותר, אחת על השניה: הבינה המלאכותית על תעשיית השבבים או תעשיית השבבים על הבינה המלאכותית?

"מרכזי הנתונים הגדולים מסתמכים היום על שבבי AI בעלי עוצמת עיבוד גבוהה, זאת כדי להתמודד עם מודלים ועם מאגרי נתונים גדולים, לתמוך באפליקציות מבוססות-ענן, כולל אימון והטמעה של מודלי AI  בקנה מידה רחב. לשם כך פותחו בתעשייה שבבים ייעודיים, כמו: GPUs, מאיצי AI וHBM –  המיועדים למשימות עיבוד מורכבות.

אולם קבלת ההחלטות בזמן אמת מתרחשת בקצה הרשת. לשם כך יש צורך בשבבים בעלי ביצועים גבוהים וצריכת חשמל נמוכה, אשר מעבדים מידע באופן מקומי. שבבים אלה מאיצים יישומי AI שדורשים תגובה מיידית, כמו נהיגה אוטונומית, מצלמות, חיישנים וטלפונים ניידים."

כיצד ה- AI יכול לתרום לביצועים של הדור הבא של השבבים?

"אם נתמקד ב- KLA,  הרי שהשימוש שלנו ב- AI מאפשר את הביצועים הגבוהים של הדור הבא של מערכות המדידה ובקרת התהליכים שלנו. המכונות שלנו עושות שימוש ב- AI כדי להפיק תובנות ישימות, והן משפרות את הניצולת ומאיצות את תהליכי ייצור השבבים, אשר מניעים בעצמם את הדור הבא של ה- AI. לדוגמא, בתהליכי ייצור מורכבים משתמשים במערכות מבוססות ה- AI שלנו להפקת  תובנות לגבי מגמות שונות, זיהוי פגמים או חריגות בייצור, ושימוש בידע הזה כדי לקבל החלטות."

ל- KLA יש תפקיד מפתח בבקרת תהליכים וניהול תפוקה בתעשיית המוליכים למחצה. האם אתם מאמינים  כי באמצעות שילוב של AI במערכות  של KLA יוכלו הלקוחות להגיע לאופטימיזציה של תהליכי הייצור?

"הבינה המלאכותית היא חלק מהאסטרטגיה שלנו – לא מדובר במגמה חולפת שכן,  כבר מעל לעשור אנו משלבים אלגוריתמים של AI בכלים שלנו כדי לשפר את התפוקה של הלקוחות.

בהתחלה קראו לזה  'ביג דאטה' ולימוד מכונה, ואילו כיום כל אחת מפלטפורמות המוצרים שלנו כוללת יכולות AI שמנתחות כמויות עצומות של  דאטה, ועל בסיס זה מקבלות החלטות ומבצעות פעולות במהירות. כך לדוגמא, אנו משתמשים ב- AI  במערכות המדידה כדי לשפר את הדיוק שלהן. במסגרת זו  אנו עוזרים ליצרנים לשלוט בשונות של התהליכים, על ידי זיהוי שינויים ברמת אנגסטרמים, מוקדם ככל האפשר בתהליך. יש עוד שורה של שימושים אך חשוב לציין כי AI גם מחבר בין מערכות שונות בתוך הפורטפוליו שלנו."

לאילו מיישומי ה- AI בתעשיית השבבים יש פוטנציאל ליצור שינוי בשנים הבאות?

"כל יישומי ה- AI בתעשייה שלנו צפויים להשתנות בשנים הקרובות. בין התחומים שיושפעו:

• מארזים מתקדמים (Advanced Packaging)  – ימשיכו לשלב אינטגרציה מורכבת שתתבסס על אריזה בתלת מימד,  שימוש בשבבי ליבה (chiplet) להגדלת הפונקציונליות והביצועים מבלי להגדיל את השבב עצמו. ה- AI יתרום לאופטימיזציה  של תהליכי האריזה, לשיפור תפוקות וביצועים.
• GenAI ושבבי סיליקון מותאמים – שימוש ב- GenAI מגדיל את הצורך ב- NPUs וב- GPUs אשר עוזרים לתמוך במחשוב מאסיבי. מגמה זו צפויה להמשיך עם דרישה גוברת לשבבי AI, שבבי סיליקון מותאמים ושבבי זיכרון מועצמים.

"מובן שיש יישומים רבים נוספים שעתידים ליצור שינוי בתעשייה בשנים הבאות," אומר תדמור, "אולם חשוב להבין כי ה- AI לא משפיע רק על החלטות מבוססות-דאטה, אלא עתיד לשנות  את כל החוויה של תהליכי קבלת החלטות."

הפוסט לקראת ChipEX2025 – אורי תדמור, KLA: "ה-AI עתיד לשנות  את כל החוויה של תהליכי קבלת החלטות" הופיע לראשונה ב-Chiportal.

בכירי תעשיית השבבים אופטימיים באשר לעתיד התחום. כך עולה מפאנל בהשתתפות בכירי התעשיה במסגרת פורום הבכירים של כנס ChipEx 2023. בפאנל השתתפו: רננה אשכנזי, שותפה כללית בגרוב ונצ'רס, כריסיטי סימונס מובילת תחום השבבים העולמי בחברת דלויט, אורי תדמור מנכ"ל KLA ישראל וסגן נשיא KLA העולמית ויין צ'אנג, סגן נשיא בכיר למכירות פיתוח עסקי, שיווק ומשפט בקבוצת ASE. את האירוע הנחה שלמה גרדמן, מנכ"ל חברת ASG.

גרדמן פותח את השיחה בהצגת שאלה מאתגרת לחברי הפאנל לגבי שלוש הטכנולוגיות החשובות ביותר לדעתם שישפיעו על עתיד המוליכים למחצה. הוא פותח את הדיון בהצעת בינה מלאכותית (AI) כטכנולוגיה משמעותית. הוא הסביר כי AI הוא לא רק חלק אינטגרלי של מוליכים למחצה, אלא גם בשימוש על ידי חברות מוליכים למחצה כדי לשפר את תהליכי העבודה שלהם במפעל, איכות המוצר, ומגבלות התכנון. הוא גם מצביע על החשיבות של מינוף חומרים חדשניים בתעשיית המוליכים למחצה.

השאלה הפרטנית הראשונה הופנתה לרננה אשכנזי מקרן גרוב: "כאשר הקרן שלך נוסדה הצהרתם שאתם הולכים להתמקד בחברות שבבים פהבלס ואולם היום עברתם לדיפטק וטכנולוגיות עתידניות בגלל מחסור בחברות שבבים חדשות. מדוע איננו רואים חברות סטארט-אפ חדשות בתחום השבבים?

"כשיצאנו למסע יצירת 4 השותפים לשנת 2007, שמחנו לגלות כי שלושה מתוך ארבעת השותפים הם בעלי ניסיון רב בתחום. עובדה זו הייתה משמעותית מכיוון שמשמעותה הייתה שיש לנו בסיס חזק לבנות עליו במונחים של ידע ומומחיות. כשהתחלנו לבצע שיחות טלפון ולפנות למשקיעים פוטנציאליים, הבנו שההתמקדות שלנו בטכנולוגיה עמוקה היא ייחודית ומבדילה אותנו מכל השאר. היינו נחושים לפרוץ קדימה עם החזון שלנו, למרות שזה היה סיכוי מרתיע. עם זאת, היינו מאוחדים במחויבותנו לתמוך זה בזה ולהתגבר על כל מכשול שנקרה בדרכנו. רוח זו של חוסן ונחישות הובילה אותנו לכנות את המיזם שלנו "הקשה ביותר", כקריצה לאתגרים שידענו שנעמוד בפניהם. בסופו של דבר, ההתמדה שלנו השתלמה, והצלחנו לבנות עסק מצליח שהתבסס על הערכים המשותפים שלנו של חדשנות, שיתוף פעולה ועבודה קשה."

"אנו מעוניינים בדרך כלל בסטאטראפים הכוללים מדע או הנדסה הארדקור. סטארט-אפים אלה דורשים לעתים קרובות גם חומרה וגם תוכנה והם מאתגרים לפיתוח. הטובים קשים להשגה ומתאימים למימון הון סיכון. אנו משקיעים בחברות סטארט-אפ רבות, עם דגש על טכנולוגיה כליבה שלהם.

עם זאת, אשכנזי מודה שיש בעיה כי אין מספיק סטארט-אפים חדשים. האופי עתיר ההון ותהליך הפיתוח הארוך של סטארט-אפים רבים הופכים את גיוס הכסף למאתגר. למרות חוסר החידוש, עדיין יש לא מעט חברות.

השאלה הבאה הופנתה לכריסטטי סימנס מדלויט: "בראיון שקיימת לפני האירוע הזה אמרת שדלויט מעריכה כי עד שנת 2026 חברות השבבים ישקיעו 500 מיליון דולר בכלים לתכנון שבבים המבוססים על בינה מלאכותית. שתפי אותנו איך אתם רואים את שוק הכלים מבוססי הבינה המלאכותית?"

כריסטי סימונס מ-Deloitte הדגישה את המשמעות הגלובלית של תעשיית המוליכים למחצה. היא נוגעת באתגרים הגיאופוליטיים העומדים בפני מדינות שונות בביסוס מקומן במערכת האקולוגית של המוליכים למחצה. כריסטי גם מדגישה את המודעות והחשיבות הגוברת של מוליכים למחצה בחיי היומיום ודנה בתפקיד המימון הממשלתי בארה"ב ובאירופה בתמיכה בתעשיית המוליכים למחצה.

"תעשיית המוליכים למחצה הופכת חשובה יותר ויותר בעולם, ומדינות שוקלות את השתתפותן באקוסיסטם. היתרונות התחרותיים של התעשייה בייצור ועיצוב מניעים שיקולים גיאופוליטיים. המימון הממשלתי בארה"ב ובאירופה משקף את ההכרה במשמעותו הכלכלית. חלוקת המשאבים במדינות שונות, במיוחד בייצור ועיצוב עורפי, היא גורם מפתח שיש לקחת בחשבון".

בהמשך הסבירה סימונס כיצד AI ומוליכים למחצה יכולים ליצור יעילות במגזרים שונים. היא מדברת על ההשפעה של AI על עבודתה וחיי היומיום שלה. היא גם דנה בביקוש העתידי לכישרונות בתחום הבינה המלאכותית ומדגישה את הצורך בחינוך בתחום הבינה המלאכותית.

באשר לתחזית של דלויט להשקיע 500 מיליון דולר בכלי EDA מבוססי בינה מלאכותית (Electronic Design Automation) מזהה סימונס מזהה שלושה תחומים שבהם AI יכול להיות מועיל ב- EDA: אופטימיזציה של הספק, ביצועים ואזור (PPA), וקיצור זמן היציאה לשוק. היא גם דנה בפוטנציאל של AI ליצור מודלים עסקיים חדשים, כגון הנדסה בלתי חוזרת, וכיצד AI יכול לעזור בהעברת עיצובים מבית יציקה אחד למשנהו.

השאלה הבאה הופנתה לאורי תדמור: "מכיוון שכולנו כאן מתעשיית המוליכים למחצה אנחנו בהחלט מעריכים את המירוץ הבלתי נגמר שלנו. מהן טכנולוגיות התהליך המרכזיות שיאפשרו את ייצור שבבים קטנים, מהירים וחסכוניים יותר באנרגיה?"

"כיום מתקיים דיון משמעותי בדרגים הממשלתיים על תעשיית השבבים, כאשר המוסדות מכירים בחשיבותה. הדובר מדגיש כי התקדמות טכנולוגית, כגון גיאומטריות שונות ופיתוח אולטרה סגול קיצוני (EUV), מתרחשים במקביל. גורמים רבים, כולל AI, טכנולוגיות תקשורת כמו 5G וסיבים אופטיים, מניעים את התעשייה קדימה." תדמור מדגיש את הצורך לזהות את המרחבים הטכנולוגיים העיקריים שישפיעו על התעשייה וינחו החלטות השקעה. "

תדמור מדבר על יישום הבינה המלאכותית בארגונו. הוא מדבר על האופן שבו AI עוזרת לנהל את הביקוש למוצרים שלהם ולשפר את המערכות שלהם. הוא מצביע על וריאציות התהליך בצמתים טכנולוגיים חדשים וכיצד אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לסייע בניהול מורכבויות אלה. תדמור תיאר גם ביצד מיושמת הבינה המלאכותית במכונות שלהם וכיצד אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לסייע בניהול כמויות המידע העצומות שהם אוספים מתהליך הייצור ומהספקים שלהם. גישה מונחית נתונים זו מסייעת להם להבין כיצד להגיב ולהתאים את התהליכים שלהם, תוך אופטימיזציה של תפוקת המוצרים והביצועים הכוללים.

את השאלה הפרטנית האחרונה הפנה גרדמן ליין צ'נג מקבוצת ASE: "מעבדי היישומים העדכניים ביותר מיוצרים בתהליך של 5 ננומטר ומכילים כמעט 12 מיליארד טרנזיסטורים. ככל שהתעשייה מתקרבת לגבולות הפיזיים של מזעור, מה תפקידם של השבבים בפתרון אתגר זה?

צ'אנג מתמקד בתפקיד האריזה בחדשנות מוליכים למחצה. הוא דן בשילוב של אלקטרוניקה אוטומטית בחבילות מוליכים למחצה, ומדגיש אותה כתחום פוטנציאלי להשקעה.

הוא מציין את האריזה כעמוד תווך מרכזי ומביעים התרגשות מחידושים מתקדמים בתחום האריזה, במיוחד מהשילוב של אלקטרוניקה לרכב ואלקטרוניקה ניידת. צ'אנגי מתייחס להכרה של הנשיא ביידן בכך כמשאב חיוני. היא דנה בהתפתחויות המהירות בטכנולוגיות כמו EUV ובתחרות הגוברת בין משתמשי קצה במגזרים שונים, כולל AI ו-5G.

צ'אנג דן בשימוש של ASE בבינה מלאכותית בתהליך הייצור שלהם. במהלך חמש השנים האחרונות, AI אפשרה להם לנהל עלויות ביעילות על ידי הפחתת הצורך במשאבי אנוש ולאפשר ייצור תחזיתי. הוא מזכיר את השימוש בבינה מלאכותית במאמצי סימולציה והנדסה, פישוט משימות מורכבות כמו פגישות עם לקוחות, ניתוח חסמים ועוד. לנה מדגישה את היתרונות המעשיים של האופן שבו חברת ייצור כמו AAC Group יכולה למנף AI.

גם צ'אנג דן בשימוש של ASE בבינה מלאכותית בתהליך הייצור. במהלך חמש השנים האחרונות, AI אפשרה לחברה לנהל עלויות ביעילות על ידי הפחתת הצורך במשאבי אנוש ולאפשר ייצור תחזיתי. הוא מזכיר את השימוש בבינה מלאכותית במאמצי סימולציה והנדסה, פישוט משימות מורכבות כמו פגישות עם לקוחות, ניתוח חסמים ועוד. לנה מדגישה את היתרונות המעשיים של האופן שבו חברת ייצור כמו AAC Group יכולה למנף AI.

בהמשך הפנה גרדמן שאלות כלליות אל משתתפי הפאנל. הוא ציין אל האתגרים בשמירה על חוק מור – העיקרון שמספר הטרנזיסטורים על שבב מכפיל את עצמו בערך כל שנתיים, מה שהופך את השבבים לקטנים, מהירים וחסכוניים יותר באנרגיה. הוא גם מזכיר את המורכבות הגוברת בהשגת תשואות גבוהות ואת תפקידה החיוני של המטרולוגיה בשמירה על תהליך הייצור בשליטה. הם דנים בהשקעה שלהם בפיתוח הדור הבא של כלי מטרולוגיה כדי לענות על הדרישות של טכנולוגיית שבבים מתקדמת.

השיחה נפתחת בסקירה כללית של התפתחות ייצור השבבים, תוך התמקדות בחידושים שמביאים טכנולוגיות אריזה ושבבים מתקדמות. פיתוחים אלה מאפשרים יותר חופש וגמישות ארכיטקטונית, תומכים בשילוב של בלוקים פונקציונליים מגוונים (כמו GPUs, מעבדים וכו ') ומקלים על יכולת ההסתגלות לעתיד. משתתפי הפאנל מציינים כי התפתחויות אלה צפויות להיות חיוניות לתמיכה בשיפורי AI.

לאחר מכן, השיחה עוברת לשאלות מהקהל, שהראשונה שבהן עוסקת בסוגיה הבוערת של ניהול שרשרת האספקה בתעשיית המוליכים למחצה. הדוברים מכירים בכך שאיזון זמינות המשאבים באסיה עם הצורך בתמיכה מקומית באזורים אחרים הוא משימה מורכבת. הם מציינים כי הם בוחנים דרכים לייעל את התהליך תוך מילוי צרכים מקומיים.

לאחר מכן דנים משתתפי הפאנל בהשפעה של אירועי השנתיים האחרונות על שרשרת האספקה, ורומזים לאתגרים שככל הנראה הביאה מגפת הקורונה העולמית. הם מציינים שיפורים בניהול מטענים והגברת שיתוף הפעולה עם ספקים ולקוחות כאסטרטגיות מפתח לניווט באתגרים אלה.

לאחר מכן השיחה פונה למגמת הלוקליזציה בתוך התעשייה, כאשר מדינות מבקשות להבטיח יכולות ייצור מוליכים למחצה משלהן. מגמה זו מונעת על ידי שילוב של גורמים, כולל מתחים גיאופוליטיים, חששות ביטחוניים והרצון לשמור על שליטה בתחומי טכנולוגיה מרכזיים. עם זאת, יש לציין כי זה לא יוביל להסתמכות עצמית מלאה אלא להגדרה מחדש של טביעת הרגל של שרשרת האספקה העולמית.

הדיון מסתיים בנימה חיובית, כאשר כל משתתפי הפאנל מביעים אופטימיות לגבי עתיד תעשיית המוליכים למחצה. הם מציינים את הנוכחות הגוברת של מכשירים דיגיטליים, את הביקוש הגובר לשבבים מתקדמים ואת עליית הבינה המלאכותית ויישומי היי-טק אחרים כסיבות לאופטימיות שלהם. הם גם מכירים בכך שצמיחת התעשייה מונעת על ידי מגוון רחב של יישומים, כולל שירותים מרחוק ותכונות מתקדמות בכלי רכב.

באופן כללי, הנושאים העיקריים של דיון זה הם ההתקדמות הטכנולוגית בתעשיית המוליכים למחצה, האתגרים והאסטרטגיות לניהול שרשראות אספקה, השפעות הגיאופוליטיקה על התעשייה ופוטנציאל הצמיחה העתידי של התעשייה.

הפוסט בכירי תעשיית השבבים אופטימיים באשר לעתיד התחום הופיע לראשונה ב-Chiportal.

שבבים נמצאים היום בכל מקום, והדרישה רק תלך ותגדל. כך אומר אורי תדמור, נשיא KLA ישראל בראיון ל- CHIPORTAL לקראת כנס ChipEx2023 שיתקיים ב-9 במאי, במרכז הכנסים אקספו ת"א בארגון חברת ASG.

מהן המגמות בעולם השבבים מנקודת הראות שלך?

אורי תדמור: "אנו נמצאים בתקופה מאוד מעניינת בעולם השבבים, אני 25 שנה בתעשייה הזו ולא ראיתי מעולם דינמיקה כזו. ראשית, יש  צמיחה מסחררת. לא ראינו ב-20 השנה הראשונות קצב גידול כזה גבוה. שנית, גופים ממשלתיים התחילו להתעניין ולהתערב בענף, ממשלות התחילו לזהות את התעשייה שלנו כאסטרטגית והתחילו להשקיע בה. רואים את זה בארה"ב, סין, האיחוד האירופי ואפילו הודו. בנוסף יש גידול רב במספר השחקנים בתעשייה. כל זה הופך את העבודה שלנו למעניינת אפילו יותר מתמיד."

"יש תמונה של הנשיא ביידן שצולמה לפני החתימה על חוק השבבים, בה הוא  מצולם עם פרוסת שבב ואומר ששבבים הם משאב חיוני כמו נפט או כמו מים. אנחנו לגמרי מסכימים עם זה."

מה גרם להאצה הזו?

"המניע לגידול בתעשייה התחיל בתקופת משבר הקורונה עם המעבר לעבודה מהבית. אנחנו תמיד מסתכלים מה הטרנד שדוחף את הביקוש לשבבים. בעבר זה היה האינטרנט, אחר כך הטבלטים, הטלפונים החכמים ושירותי הנתונים. בשנים האחרונות כל המרכיבים הללו, כמו גם תעשיית הרכב   הפכו למנועי הביקוש לשבבים."

תעשיית הרכב עוברת מהפכת מיחשוב בשנים האחרונות. "כשאנחנו הולכים לקנות מכונית חדשה אנחנו כבר לא שואלים איזה מנוע או בוכנות יש לה, אנחנו דורשים רכב היברידי, עם מסך אחד גדול לכל הפחות וחיישנים מכל הכיוונים. התחזיות הן שב-2030 45% מעלות היצור של הרכב האוטונומי תהיה מושקעת באלקטרוניקה. גם במברשת שיניים חשמלית יש היום כוח  מיחשוב, אפילו שמעתי לא מזמן על מישהו שלקח מנורה חשמלית חכמה, שלף את המעבד שלה ותכנת עליו משחק. רק לפני 20 שנה, מעבד בעל כוח מחשוב שהיום משמש מנורה חכמה, היה מעבד המשמש מחשב ביתי."

"תחום נוסף שהתפתח משמעותית, במיוחד מאז הקורונה, הוא התחום של שירותי רפואה מרחוק. היום זה כבר נראה לנו טבעי שאם אתה רוצה לדבר עם הרופא אפשר לשוחח בזום אבל זה לא מסתכם בזה. היום יש גם מערכות רפואיות עם יכולות דיאגנוסטיקה מרחוק. ואם לפני הקורונה השתמשו במערכות כאלה רק באזורי ספר בקנדה ואלסקה היום כולנו משתמשים בהם."

מה אתם מפתחים כדי לענות על הביקושים הגבוהים?

"ב-KLA באופן כללי, ובישראל בפרט, מפתחים ומייצרים מערכות בדיקה שעונות על המורכבות ההולכת וגדלה של ייצור השבבים. הלקוחות שלנו ממשיכים למזער שבבים, וגם חוק מור שהספידו אותו רבות עדיין בתוקף. כתוצאה מכך הדרישות שאנו מקבלים יותר ויותר מסובכות. כל אלה מחייבים את מכונות הבדיקה שלנו להציג רמת דיוק גבוהה יותר, ורסטיליות רבה בצורת המדידה  והכי חשוב – לבצע מדידה באופן רציף כדי שקווי הייצור יישארו מכויילים.  ב- KLA ישראל, בכל רגע נתון נמצאים מספר רב של מוצרים בפיתוח שיתנו מענה לדרישות עתידיות של הלקוחות שלנו. ממש עכשיו אחרי השיחה אני יורד לטקס לקראת משלוח של מכונה חדשה שסיימנו לייצר."

"ב-KLA ישראל אנחנו עוסקים גם בפיתוח וגם בייצור, בשני האתרים שלנו, כאשר ביבנה המיקוד הוא בתחום ה- PCB והצגים השטוחים ובמגדל העמק המיקוד בשבבים. כשהתחילה הקורונה ידענו שאם לא נשלח את המכונות שלנו בזמן נעכב את תעשיית האלקטרוניקה העולמית כולה כי למעשה היום אי אפשר לייצר שום מכשיר מבוסס שבבים ללא המכונות של KLA. אפילו המכשירים הניידים וחוות השרתים שמשמשים אותנו לקיום הריאיון הזה – מכילים שבבים שנבדקו ע"י המכונות שלנו."

"התפקיד שלנו בשרשרת הערך של התעשיה הולך וגדל עם השנים. היום אנחנו חוזים שנים קדימה מה יהיו הדרישות של מתכנני ויצרני השבבים ובהתאם לתחזיות מפתחים את הדורות הבאים של המכונות והמוצרים שלנו."

להשתתפות בכנס ChipEx2023 לחצו כאן

הפוסט לקראת ChipEx2023 – אורי תדמור, KLA: שבבים מאפשרים את הצמיחה המואצת בכל תחומי הכלכלה הופיע לראשונה ב-Chiportal.

הקורונה שינתה לחלוטין את הדרך שבה עובדת חברת הייטק גדולה כמו KLA. כך אומר אורי תדמור מנכל KLA ישראל. תדמור התארח במפגש הסיליקון קלאב שהתקיים השבוע בת"א. הכנס עסק בנושא ניהול תחת הפרעה, ואם יש הגדרה כלשהי לתקופה הנוכחית אז זו ההגדרה.

KLA היא חברה גלובלית שהיתה עד כה מתחת לרדאר בישראל עבור מרבית הציבור (לא עבור קהילת ההייטק, שמכירה כמובן את יו|ר רשות החדשנות עמי אפלבום, קודמו בתפקיד של תדמור). החברה פועלת במגדל העמק 42 שנה והיא חלק מחבהר גלובלית שהיום, עם אורבוטק מונה מעל עשרת אלפים עובדים.

"KLA מפתחת מכונות לבדיקת שבבים במהלך ייצורם, וכבר יש לה מעל 60 אלף מכונות מותקנות. לחברה מחזור של5 מיליארד דולר, שרבע ממנו בממוצע הולך למו"פ (2.5 מיליארד דולר בארבע השנים האחרונות)."

"אנו פועלים בתחום גדלים קטן מננו מטר, כשכל דבר בו נמדד באנגסטרמים. יש ל-KLA כשלושים קווי מוצרים, אחת המכונות שפותחה במלואה במגדל העמק אחראית לבדיקות של שבבים הנמצאים בכל מכשירי הטלפון והמחשבים."

"הקורונה גרמה לשינוים רבים. קודם כול עברנו בבת אחת למצב שתשעים אחוזים מהעובדים עובדים מהבית. אומנם התשתית היתה קיימת, משתמשים בזום כבר שנים, וניגשים למכונות מרחוק, אבל לא היינו ערוכים לכך שכולם יעבדו מהבית. חששנו מפגיעה בתפוקה, והסתבר שברבעון הראשון עמדנו בכל הייעדים. יש עדיין קשיים בכך שקשה להפריד בין זמן העבודה והבית, בגלל העבודה מול חו"ל אנשים דיווחו על עבודה משמונה בבוקר עד שתיים בלילה. כי אין טיסות והכל נעשה בזום, תדירות הפגישות עם לקוחות עלתה."

"הקמנו צוות חרום, שמקשיבה לתדרוכים של רוה"מ וראשי מערכת הבריאות, והיה צריך לפענח איזה נוהל יידרוש שינוי למחרת. הסתבר שכאשר ביקשנו מהעובדים לחזור לעבוד מהמשרד רבים שמהם לא רצו."

"בדצמבר בשנה שעברה בדצמבר עשינו ניסוי לתמיכה מרחוק. קיבלנו תקציב לעשות פיילוט של חמישים רשיונות היום יש כבר אלפיים משתמשים במערכת כי זו הדרך היחידה לתמוך עם אנשים בשטח. גם צוותי המתקינים בעולם לא יכלו לעבור ממקום למקום ונדרשנו לקחת טכנאים מקומיים ולהכשיר אותם תוך כדי תנועה."

"הצוותים הגלובליים שלנו שהיו נוסעים בעולם לא יכולים לנסוע ואנו עובדים כעת גם על המשכיות עסקית וגם מבטלים צוותים גלובליים. עברנו לתקשורת בשלט רחוק גם עם המטה, וכל הזמן שואלים אותי מה מצב התחלואה. מטרתנו היתה לשמר את העסק וגם לשמור על בריאות העובדים."

"שאלה נוספת שאנו מתחבטים בה היא כיצד לשמור על הלכידות עם אנשים שהתגייסו במהלך התקופה האחרונה. הגדלנו את תשומת הלב לרווחת העובדים בבתים, וגם תרמנו מחשבים לקהילה במגדל העמק. המפעל הוא גם אירוע חברתי בשבילו אנשים באים לעבודה. כשפיצלנו צוותים הם התחלו להתגעגע."

לסיכום אמר תדמור: "עכשיו אנחנו במוד של 50% עבודה מהבית, ככל הנראה לא נוכל לעשות בקרוב מסיבת סיום קורונה ונצטרך להתרגל, לשמר את הצוות, לבנות צוותים חדשים, לדרכים חדשות לביצוע דיונים אסטרטגיים ובהכשרת עובדים והטמעתם בחברה."

הפוסט "הקורונה שינתה לחלוטין את הדרך שבה עובדת חברת הייטק גדולה כמו KLA" הופיע לראשונה ב-Chiportal.

1. כיצד מתמודדת חברתך עם משבר הקורונה? (האם פיטרתם עובדים, צמצמתם פעילות וכו')

"המשבר הנוכחי תופס אותנו בשנת שיא במישור העסקי והלקוחות שלנו ממשיכים להזמין מוצרים למרות המשבר. בזמן שכל העולם עובר לתקשורת מרחוק, הצורך במספר השרתים, במחשבים ובמכשירים אלקטרונים נוספים רק הולך וגדל, מה שמשפיע ישירות על תעשיית המוליכים למחצה וכמובן גם על מכונות המטרולוגיה שלנו. לא רק שאנחנו לא מפטרים עובדים אלא אנחנו מגייסים. בחודש האחרון הצטרפו אלינו כ- 20 עובדים חדשים ויש כרגע לפחות עוד 20 משרות פתוחות. השינוי העיקרי שעברנו הוא כמובן מעבר לעבודה מרחוק ועבודה בשתי משמרות במחלקת הייצור. לשמחתנו גילינו שההספק של שתי המשמרות, כל פעם עם מחצית העובדים, אף עולה על הספק הייצור שלנו בשגרה."

2. איזה טיפ ניהולי להתמודדות עם המשבר אתה יכול לתת למנהלים אחרים בהייטק?

"אני מציע לכל המנהלים במשק לפקוח עיניים, לגלות גמישות ולמצוא הזדמנויות חדשות. המשפט שאומר כי 'כל משבר מוביל לצמיחה' הוא לא קלישאה בעיני ואני רואה את התוצאות שלו יום יום בשטח. לדוגמא, בשל המחסור החלקי ברכיבים שלרוב אנחנו רוכשים בחו"ל, התחלנו לחפש תחליפים בארץ ותוך מספר שבועות הצלחנו להתאים רכיבים מקומיים לצרכים שלנו. כך, אנחנו תורמים את חלקינו לכלכלה בארץ ובמקביל מתייעלים ולעיתים אף מפחיתים עלויות. אני משוכנע כי כל ביזנס יכול למצוא את ההזדמנות שלו."

3. האם אתם מפעילים עבודה מרחוק/מהבית – מה מסקנותיך משימוש בשיחות וידאו ועבודה מבוזרת?

"רוב העובדים, לרבות הפיתוח ומחלקות כמו רכש, משאבי אנוש או IT, עברו לעבודה מהבית, כאשר פעם, פעמיים בשבוע עובד בודד ממחלקה או צוות מגיע למשרד. כחברה גלובלית סגנון העבודה הזה לא זר לנו. אמנם אנחנו לא רגילים בשוטף לעבוד במאסות כאלה גדולות מהבית, אבל Zoom הוא כלי עבודה חיוני עבורנו גם בשגרה. ברוח התקופה, הצוותים סיגלו הרגלי עבודה שמתאימים לעבודה מרחוק כמו פגישת צ'ק אין בבוקר, פגישות צוות וניהול קשר שוטף בין העובדים כדי לא לאבד מגע.

בנסיבות הקיימות התחלנו להשתמש ב- Zoom גם לצרכים חדשים. לדוגמא, בימים האחרונים קיימנו הדרכה מרחוק על התקנת מכונה חדשה לעובד שהיה בבידוד בסין. בתום הבידוד הוא יצא אל הלקוח והתקין מכונה החדשה, ביום אחד פחות מהזמן המקובל. עד לפני חודש לא היינו מעלים על דעתנו להעביר הדרכה מורכבת כל כך בשלט רחוק. קרוב לוודאי שהעובד הזה היה מגיע לארץ למספר שבועות או למרכז ההדרכה של החברה בסינגפור."

4. האם אתה צופה שינויים בהייטק ו/או בעולם העסקי בעקבות המשבר או שהכל יחזור לקדמותו?

"אני מעריך כי בתחומים רבים של עולם ההייטק תהיה האצה והעצמה של דברים. אם קודם היו מצלמות איכותיות רק בחדרי ישיבות, היום כל עובד וגם כל אדם פרטי משתמש בהן והאנשים לא יחזרו אחורה, הם ירצו להשתמש באותן טכנולוגיות גם אחרי הקורונה. כל נושא התשתיות לרבות 5G יקבל תאוצה, ענף המכשור הרפואי ועוד.

להערכתי הכמות של נסיעות העבודה ופגישות פנים אל פנים תרד באופן משמעותי, לפחות בשנים הקרובות. היום אנחנו מגלים כיצד פגישות מרחוק חוסכות זמן, חוסכות עלויות וגם פחות מזהמות ובסופו של דבר, לא פחות אפקטיביות. אנשים וארגונים לא ירצו לאבד את זה כל כך מהר.

כמו כן אני חושב כי הרגלי ההייגינה שסיגלנו וגם נושא כמו מדידת חום גוף בכל מקום יתפוס, ובצידו יבואו עוד אלמנטים נוספים כמו שטיחוני disinfected לניקוי הנעליים, כפי שנהוג במדינות שונות במזרח אסיה כבר מספר שנים."

5. מסקנות כלליות ותובנות שלך ממשבר הקורונה (מה היית צריך לעשות אחרת, מה צריכה לעשות ממשלת ישראל למען התעשיה, מה הציפיות שלך מספקים, לקוחות, עובדים?)

"התעשייה כולה צריכה לחשוב ולהשקיע בתשתיות המקומיות בישראל. בתעשייה שלנו למשל, אנחנו מייבאים היום רכיבים אלקטרונים, חלקי מתכת, רכיבים אופטיים ועוד משלל מדינות בעולם. היום, כשיש כבר מיליון מובטלים, צריך שמשרד התעסוקה ירים את הכפפה ויבנה תוכניות הסבה למקצועות הללו. בטווח הארוך זה יאפשר לתעשייה לסמוך יותר על הייצור המקומי ופחות על הגלובלי וגם יניע את גלגלי המשק קדימה.

לתעשייה הישראלית יש הזדמנות להיכנס לטכנולוגיות חדשות כמו אוטומציה ורובוטיקה וכך להעלות את הפיריון. כל המרכיבים של Industry 4.0 יואצו עכשיו ואנחנו בארץ יכולים למנף את זה.

הפוסט חמש עם אורי תדמור, נשיא KLA ישראל – לא רק שאנחנו לא מפטרים עובדים, אנחנו מגייסים! לתעשייה הישראלית זו הזדמנות להיכנס לאוטומציה. הופיע לראשונה ב-Chiportal.