בתמונה למעלה: סמנכ"ל פיתוח עסקי, טכנולוגיות ו-AI בחברת אפסטרים, ארנון שפיר. צילום: Upstream
חברת אפסטרים ׁׂ(Upstream Security) מהרצליה פיתוח מצאה דרך לנצל את טכנולוגיית הגנת הסייבר לכלי-רכב שפיתחה, כדי לפתור בעיה מפתיעה המתפתחת במהירות בשנים האחרונות ומסכנת את המודל העסקי של יצרניות הרכב בעולם. בחודש שעבר החברה הציגה את מערכת Proactive Quality Detection, אשר מנתחת בענן את נתוני הטלמטריה הנאספקים ממכוניות מקושרות, מצליבה אותם עם נתונים נוספים של יצרן הרכב ומזהה התפתחות של בעיות איכות. היא מספקת את ההתרעה אפילו לפני שהלקוח מגיע למוסך או לפני שהרגולטור דורש לבצע החזרות רכב לצורך תיקון (Recall).
חברת אפסטרים הוקמה בשנת 2017 על-ידי המנכ"ל יואב לוי והמנהל הטכנולוגי יונתן אפל. החברה פיתחה פתרון אבטחה אשר יושב בענן של יצרן הרכב ומספק ניטור תקיפות והגנת סייבר לכלי רכב מקושרים באמצעות ניתוח אותות הטלמטריה המגיעים מכלי הרכב הנעים בדרכים. פתרון האבטחה של החברה אומץ על-ידי ענקיות רכב דוגמת פורד, וולוו, ב.מ.וו, יונדאי, פולקסווגן ואחרות. כיום החברה עובדת עם 19 יצרניות רכב ומנטרת מדי יום כ-40 מיליון כלי-רכב.
נזק של 154 מיליארד דולר בשנה
בראיון ל-Techtime הסביר הסמנכ"ל לפיתוח עסקי, טכנולוגיות ו-AI בחברה, ארנון שפיר, שהיא גילתה את השוק החדש בעקבות פנייה של לקוחות אשר שאלו אם הם יכולים לקבל סיוע בהתמודדות עם בעיית האיכות. שפיר: "הבעיה מטרידה מאוד את יצרניות המכוניות, מכיוון שהיא הולכת ומחמירה ככל שהמכוניות נעשות מורכבות יותר וככל שהרגולציה נעשית מעמיקה יותר. בשנת 2024 הוציאה תעשיית הרכב כ-154 מיליארד דולר לפתור בעיות איכות במכוניות שנמסרו ללקוחות. מדובר בכ-2.5% מההכנסות של היצרניות (השורה העליונה) באותה שנה, כאשר אצל חלקן היחס הזה גבוה בהרבה. מנתונים שפורסמו מתברר שהפגיעה בטסלה היתה כ-5.1% מההכנסות, בקיה כ-6% מההכנסות ובפורד כ-7.3% מההכנסות".
מהו מקור הבעיה. מדוע היא מתפתחת עכשיו?
"המכוניות שהגיעו לכביש ב-2025 דומות יותר למחשבים על גלגלים מבחינת המורכבות ומספר שורות הקוד. המכניקה לא השתנתה בהרבה, אבל משקל המחשוב עולה. ברכב ממוצע יש 30-50 מחשבים נפרדים ויותר שורות קוד מאשר במטוס אף-15. במקביל, החברות נמצאות בלחץ תחרותית גובר, בכניסת רכב חשמלי ובהיערכות לנהיגה אוטונומית. לכן מספר התקלות האפשריות נמצא בגידול מתמיד".
מדוע אי-אפשר לגלות את התקלות בבדיקת איכות קפדנית לפני מסירת הרכב ללקוח?
"הבדיקות במגרש החנייה של היצרן לא דומות לבדיקות בשטח. הן נחשבות לבדיקות מעבדה מכיוון שהן נעשות בתנאים מושלמים. זה לא כמו בשטח. ניתחנו למשל בעייה שהתמודד איתה יצרן של רכב יוקרה שהתקין בו גגון זכוכית נפתח (Sun roof). הרכב עבר בהצלחה את כל בדיקות היצרן, הגיע ללקוחות בארה"ב וכעבור מספר ימים שלושה לקוחות התלוננו על נזילות מים מהגג. המכוניות נלקחו לבדיקה, נמצאו תקינות, הוחזרו ללקוח – והבעיה חזרה על עצמה. כאשר ביצענו ניתוח פורנזי של הבעיה באמצעות ניתוח המידע שהרכב שידר ליצרן, התברר שבשלושת המקרים האלה, המשתמשים נסעו בעלייה בזווית של 16° כאשר ירד גשם. ניתן היה לקבל את המידע הזה באמצעות נתוני החיישנים של הרכב (חיישן G ואותות הפעלת הווישרים)".
שאלה של הלקוח פתחה שוק חדש
"התברר שבתנאים מאוד מסויימים ולא צפויים, גג השמש לא מפנה מים. זהו מידע שקשה לנחש במפעל, אולם ניתן לגלות באמצעות האותות שאפסטרים מנתחת". בשנת 2025 פירסמה סקר שבדק את דיווחי רשות התחבורה בארה"ב (NHTSA) על 5,000 ארועי Recall של 30,000 לקוחות. מבדיקת הנתונים התברר שהמידע שבידיה יכול לגלות מראש 70% מכל דרישות ה-Recall מאז שנת 2020, וכ-90% מכל הארועים הקשורים לרכב חשמלי. "היצרניות להוטות לגלות את הבעיות האלה מוקדם ככל האפשר, משום שגילוי מוקדם חוסך בממוצע כ-47 מיליון דולר הוצאה בלתי צפויה לכל תקלה. יצרן גדול המתמודד עם כמה עשרות תקלות כאלה בשנה, יכול לחסוך יותר ממיליארד דולר בשנה".
כיצד אתם מספקים מענה לתחום החדש?
"בעקבות הפנייה שקיבלנו ב-2023, התחלנו לבדוק את הנושא והגענו למסקנה שאנחנו יכולים להשתמש בטכנולוגיית הגילוי המקדים בהגנת סייבר, גם לביצוע בקרת איכות. פיתחנו מודלי בינה מלאכותית (AI) ייעודיים לתעשיית הרכב ובנינו מערכת המייצרת חתימה דיגיטלית ייחודית לכל כלי-רכב ולכל סוג תקלה שמתגלה. המערכת יושבת בענן של היצרן, אוספת את אותות הטלמטריה המגיעים מהמכוניות ומשלבת אותם עם מידע נוסף, כמו נתוני הייצור של הרכב ושל תת המערכות המותקנות בו, מהי גרסת התוכנה והרכיבים ברכב, תנאי מזג האוויר, מהירות הנהיגה ועוד.
"מערכת Proactive Quality Detection פותחה בשיתוף פעולה עם שני יצרני רכב גדולים. במהלך 2025 החלו להשתמש בה יצרן אמריקאי ויצרן יפני וביצענו ניסויי פיילוט עם יצרן משאיות ועם יצרן ציוד מכני כבד. כעת אנחנו מנהלים שיחות ופיילוטים עם 10 יצרני רכב. הפתרון אינו דורש להתקין תוכנה או רכיב בתוך הרכב, משום שאנחנו רצים על הענן הפרטי של יצרן הרכב. אנחנו מוסיפים מרכיב לענן של הלקוח, ומפיקים ממנו מידע חדש. חתימה דיגיטלית מבוססת AI מאפשרת לנו לאתר תקלות מראש ולהעריך איזה משתמשים צפויים לסבול מהתקלה".
