מחשוב קוונטי זה לא מדע בדיוני.
זה היתרון הבלתי הוגן של המתחרים שלכם.
בזמן שרוב השוק חושב שמחשוב קוונטי הוא טכנולוגיה של 2035, בפועל הוא כבר היום פותר בעיות
של מיליארדי דולרים בתחומי תעופה, קמעונאות, ייצור, פארמה ולוגיסטיקה — וזמין כשירות ענן,
בדיוק כמו GPU או שרתי AWS.
אנחנו לוקחים בעיה עסקית ענקית ששווה לכם עשרות/מאות מיליונים בשנה,
ומחזירים פתרון אופטימלי תוך שבועות — בלי צוות מדענים, בלי חומרה במיליונים ובלי כאב ראש.
אתם לא צריכים להבין בפיזיקה קוונטית.
אתם צריכים להבין ברווח נקי.
אתם לא צריכים לדעת מה זה קיוביט, סופרפוזיציה או שזירה — בדיוק כמו שאתם לא צריכים להבין
טרנזיסטורים כדי להשתמש באייפון.
המשוואה פשוטה: כשיש לכם בעיה עם מיליוני/מיליארדי אפשרויות (קומבינטוריקה),
מחשב קלאסי ינסה אחת־אחת, יקרוס זמן/עלות, ויחזיר “ניחוש טוב”.
מחשב קוונטי (בגישה היברידית) יכול לסרוק המון שילובים במקביל ולהחזיר פתרון טוב משמעותית בזמן קצר.
הבעיה האמיתית היא “בחירה”
רוב בעיות הכסף הגדולות הן בעיות של בחירה תחת אילוצים: איזה מסלול, איזה תזמון, איזה תמחור, איזה שילוב ייצור, איזה תיק השקעות. ככל שמספר האפשרויות גדל — הבעיה מתפוצצת.
לא מחליפים IT — משדרגים החלטות
אתם לא זורקים מערכות קיימות. אנחנו מחברים שכבת אופטימיזציה שמזינה את ה־ERP/CRM/WMS/TMS שלכם בהחלטות טובות יותר: “זה המסלול”, “זה המחיר”, “זה לוח הייצור”.
QaaS: בלי חומרה, בלי צוות, בלי סיכון
הכל דרך הענן. אתם שולחים דאטה (Excel / DB / API), אנחנו ממירים למודל, מריצים על QPU אמיתי ומחזירים תוצאה והטמעה. מתחילים ב־PoC קצר ומדיד — ואז סקייל.
מה זה נותן בפועל?
קיצור עלויות דלק/שעות עבודה/בזבוז חומר, העלאת הכנסות דרך תמחור מדויק,
והאצה דרמטית של חיפוש פתרונות (לוגיסטיקה, ייצור, תכנון, כימיה).
זמן ממוצע לתוצאה ראשונית: 4–12 שבועות |
ROI ממוצע: 3–9 חודשים
איפה זה עובד הכי חזק?
אם יש לכם הרבה אילוצים והרבה אפשרויות — יש פה כסף אמיתי על הרצפה.
מסלולים, שיבוץ ותזמון (Routing & Scheduling)
שיבוץ טכנאים/משאיות/משמרות תחת אילוצים — כדי לצמצם נסיעות, זמני המתנה ושעות נוספות.
תמחור דינמי וניהול הכנסות
תמחור מיליוני פריטים/כרטיסים לפי ביקוש, מלאי, מתחרים וחוקים — כדי להפסיק “לנחש” ולהתחיל למקסם.
תכנון ייצור תחת מאות משתנים
החלפת מתכון, ניקיון מכונה, חומר גלם, תקלות, סדר עדיפויות — כדי להעלות תפוקה ולהוריד בזבוז.
מלאי והפצה לרשתות גדולות
כמה לשלוח, לאן, באיזה מסלול ובאיזה תדירות — כדי לצמצם עלויות לוגיסטיקה ולשפר זמינות מדף.
פורטפוליו וסיכון (Portfolio Optimization)
איזון סיכון/סיכוי תחת מגבלות רגולטוריות/נזילות — לבניית הקצאות טובות יותר בזמן קצר יותר.
כימיה, פארמה וחומרים
סינון מולקולות/חומרים והאצת מחקר — כדי לקצר זמן לשוק ולהקטין עלויות מו״פ.
תוצאות מהשטח: מספרים אמיתיים, לא תיאוריה
דוגמאות מוכרות מהעולם לשימוש באופטימיזציה קוונטית/היברידית (Quantum Annealing) לייצור כסף — היום.
תעופה: אופטימיזציה של מיליארדים
כל יום צריך לתמחר ~2.2 מיליון מושבים ולתזמן 1,400 טיסות ו-18,000 אנשי צוות תחת משתנים כמו מזג אוויר, דלק וחוקי עבודה.
- עלייה של 6.8% בהכנסות → 184 מיליון אירו
- חיסכון של 11% בעלויות דלק/צוותים
- זמן הטמעה: 9 שבועות
קמעונאות: “המשאית המושלמת”
החלטה יומית על הפצה של ~120,000 פריטים ל-1,800 סניפים: כמות, משאית ומסלול תחת חוקים ומגבלות.
- צמצום נסיעות/צי ב-19%
- חיסכון שנתי ~41 מיליון דולר
- אספקה מהירה יותר ב-34%
תעשייה: מפעל ללא בזבוז
סנכרון 27 קווי ייצור עם 400+ משתנים בזמן אמת: מתכונים, ניקיון, חומרי גלם ותקלות — למקסימום תפוקה.
- עלייה של 11% בתפוקה היומית
- ירידה של 2.3% בבזבוז חומר
- 127 מיליון דולר רווח נוסף בשנה
לוגיסטיקה ימית: “טטריס של מכולות”
שיבוץ ~25,000 מכולות על 18 אוניות ל-140 נמלים — כדי להקטין דלק, זמן עגינה וזמני המתנה.
- חיסכון של 9–14% בצריכת דלק
- 27% פחות זמן המתנה בנמלים
- הפחתת פליטות כתוצאה מהיעילות
פארמה: סינון מולקולות במהירות
מתוך 3.2 מיליון מולקולות — למצוא את ה־12 המבטיחות. סימולציה קלאסית יכולה לקחת חודשים/שנים.
- ירידה מ-11 חודשים ל-7 שבועות בסינון
- קיצור Time-to-Market ב-18–24 חודשים
- חיסכון של עשרות מיליוני דולרים
פיננסים: איזון סיכון/סיכוי תחת אילוצים
כשיש הרבה נכסים והרבה מגבלות (נזילות, רגולציה, סקטורים, חשיפות), החיפוש אחר הקצאה “הכי טובה” הופך לבעיה ענקית של אפשרויות.
- בניית מודל הקצאה תחת אילוצים אמיתיים
- הרצות מהירות לתרחישים/רגישות
- החזרת תוצאה שמתחברת למערכות קיימות
מה אתם מקבלים מאיתנו בפועל?
לא “דמו”. לא מצגת. תהליך מסודר שמחזיר החלטות מדידות לתוך העסק.
1) Feasibility + KPI (בדיקת היתכנות)
הגדרת הבעיה העסקית בשפה של כסף: מה ה־KPI, מה האילוצים, מה הנתונים, ואיך מודדים הצלחה. בסוף השלב הזה אתם יודעים אם יש פה “זהב” ומה גודל הפוטנציאל.
2) מודל מתמטי (QUBO) + ספריית פתרונות
אנחנו ממירים את הבעיה למודל שהמחשב הקוונטי יודע לפתור, עם תבניות מוכנות מראש לעולמות לוגיסטיקה/תמחור/שיבוץ/תכנון.
3) הרצות היברידיות על QPU אמיתי
ריצה בענן על מעבדים קוונטיים אמיתיים (לפי התאמה) + שכבת עיבוד קלאסית — כדי לקבל פתרון יציב, מדיד ושחוזר על עצמו.
4) הטמעה במערכות שלכם
אתם מקבלים תוצר שאפשר להזין מיד: API, קובץ, או חיבור ישיר ל־DB/ERP/WMS/TMS. כולל תיעוד, בדיקות, וליווי עד שהארגון עובד עם זה.
איך זה עובד? 5 שלבים, אפס פיזיקה
אנחנו מגשרים בין הבעיה העסקית שלכם למעבד הקוונטי — ואז מחזירים את זה לייצור.
קליטת נתונים והקשר עסקי
Excel / DB / API — והגדרה ברורה: “מה אנחנו מנסים לייעל?” ומה מודדים (KPI).
היתכנות + PoC קצר
מגדירים אילוצים, בונים ניסוי מצומצם, ומוכיחים ערך על חתך אמיתי של דאטה.
תרגום למודל קוונטי (QUBO)
המרת הבעיה למודל מתמטי שה-QPU יודע לפתור, כולל Fine-Tuning כדי לשפר איכות.
הרצה היברידית + בדיקות
ריצות בענן על QPU אמיתי + אימות מול פתרונות קלאסיים כדי למדוד יתרון ושחזור.
הטמעה, אינטגרציה והפעלה
החזרת החלטות למערכות הייצור: מסלולים/מחירים/שיבוץ — עם ניטור ושיפור מתמשך.
תיאום ציפיות: כמה זמן עד שרואים כסף?
אנחנו לא מוכרים “חלום”. אנחנו עובדים תהליך מדיד: PoC קצר → הרחבה → הטמעה. ברוב המקרים, אם הבעיה מתאימה (קומבינטוריקה + אילוצים), רואים תוצאות ראשונות תוך שבועות — ואז סקייל.
- זמן ממוצע לתוצאה ראשונית: 4–12 שבועות
- ROI ממוצע: 3–9 חודשים
- בלי חומרה, בלי הקמת צוות, בלי פרויקט אינסופי
- הכל נמדד מול KPI עסקי: כסף/זמן/בזבוז/הכנסות
למי זה מתאים? (Checklist)
אם יש לכם לפחות אחד מהדברים הבאים — יש פה פוטנציאל כלכלי אמיתי.
אופטימיזציה של צי רכבים / משאיות / טכנאים
הרבה נקודות עצירה ביום, אילוצים של שעות/אזורים/סוגי שירות, והרבה בזבוז זמן על נסיעות.
תמחור דינמי בקנה מידה גדול
אלפי עד מיליוני מוצרים/כרטיסים, משתנים משתנים (ביקוש/מלאי/תחרות), והחלטות שמבוססות “תחושה”.
תכנון ייצור עם מאות משתנים
קווי ייצור עם שינויים תכופים, ניקיונות, תקלות וחומרי גלם — שמייצרים “זמנים מתים”.
מלאי והפצה ליותר מ-100 נקודות
החלטות יומיות מורכבות: כמה לשלוח, לאן, מתי ובאיזו משאית — תחת חוקים ואילוצים.
סינון מולקולות / חומרים חדשים
מחקר יקר וזמן לשוק ארוך — צורך להאיץ חיפוש ולהקטין “ניסוי וטעייה”.
ניהול תיקי השקעות מורכבים
הרבה אילוצים, הרבה נכסים, הרבה תרחישים — צורך בקבלת החלטות מהירה ומדודה.
שאלות נפוצות
תשובות קצרות וברורות — כדי להבין אם זה מתאים לכם ומה הצעד הבא.
זה מתאים רק לחברות ענק?
אני חייב להבין קוונטום כדי לעבוד איתכם?
מה ההבדל בין פתרון קלאסי “טוב” לבין קוונטי?
מה צריך בשביל להתחיל? איזה נתונים?
האם הנתונים שלנו בטוחים?
כמה זמן לוקח לראות תוצאה ראשונה?
איך זה מתחבר למערכות שלנו (ERP/WMS/TMS/CRM)?
אפשר להתחיל בלי התחייבות גדולה?
בואו נבדוק כמה כסף מסתתר בנתונים שלכם
כתבו לנו במשפט אחד את הבעיה הכי יקרה והכי מסובכת בעסק שלכם. לדוגמה: “יש לנו 400 טכנאים בשטח ואנחנו מבזבזים 20% מהזמן על נסיעות” או “אנחנו מתמחרים מאות אלפי מוצרים ומרגישים שאנחנו מפספסים הכנסות”.
נחזור אליכם עם הערכה ראשונית: כמה כסף אפשר לחסוך/להרוויח, כמה זמן זה ייקח, ואיך מתחילים.
