يزدهر تمويل الشركات الناشئة في مجال تصنيع الذكاء الاصطناعي، حيث جمعت الشركة السويسرية EthonAI مبلغ 16.5 مليون دولار

كما حصلت المصانع ومنشآت التصنيع على “أكثر ذكاء» بفضل أجهزة الاستشعار، علم الروبوتات وغيرها من التقنيات المتصلة، وقد أدى ذلك إلى إنشاء كنز محتمل من البيانات التي يمكن استخراجها للحصول على رؤى حول الاختناقات والمجالات الأخرى التي تحتاج إلى تحسين. أو ربما حتى فقط لتسريع العمليات التي قد تتطلب عملاً يدويًا كبيرًا.

لكن الكثير من هذه البيانات الناتجة غير منظمة ويصعب الاستفادة منها منذ البداية. على الرغم من أن تحليلات البيانات الضخمة كانت الدعامة الأساسية لصناعات مثل التمويل والخدمات اللوجستية لسنوات، إلا أنها لم تتمكن بعد من اللحاق بشكل كامل في مجال التصنيع. وقد أدى هذا إلى خلق منجم ذهب غير مستغل من المعلومات، ومؤخرا، سوق مزدهرة للتكنولوجيات المصممة لالتقاط وفهم مجموعة واسعة من بيانات التصنيع.

الشهر الماضي، شركة Oden Technologies، شركة تأسست في المملكة المتحدةيقيم الآن في نيويورك، وأثار أ 28.5 مليون دولار جولة السلسلة ب لدفع نمو منصة تحليلات البيانات الخاصة بالمصنعين. ألمانيا جمعت ديدالوس 21 مليون دولار لتطبيق الذكاء الاصطناعي على مصانع التصنيع الدقيقة. وRobovision البلجيكية حصلت على 42 مليون دولار لجلب الرؤية الحاسوبية الذكاء للآلات الصناعية.

الآن هو EthonAI بدورها، مثل الشركة السويسرية الناشئة إعلان وجمعت يوم الخميس 15 مليون فرنك (16.5 مليون دولار) في جولة التمويل الأولى. بقيادة شركة إندكس فنتشرزبمشاركة General Catalyst وEarlybird و Founderful.

يجد EthonAI عيوب المنتج

تأسست EthonAI في زيوريخ عام 2021 على يد الرئيس التنفيذي جوليان سينونر ومدير التكنولوجيا التنفيذي بيرنهارد كراتزوالد، ويمكنها تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لحالات استخدام محددة، على سبيل المثال في تصنيع الإلكترونيات حيث يوفر العميل صورًا خالية من العيوب للمنتج و’EthonAI. مفتش ويمكن للبرنامج بعد ذلك تحديد عيوب سطح المنتج أثناء عملية التصنيع والتجميع. أبل مؤخرا استحوذت على شركة تدعى DarwinAI والذي يخدم غرضًا مشابهًا، من حيث أتمتة عملية إدارة الجودة المرئية في تصنيع المكونات.

ومع ذلك، على نطاق أوسع، يمكن لـ EthonAI دمج البيانات من جميع أنحاء إعداد التصنيع للشركة، بدءًا من أجهزة الاستشعار وحتى البيانات توقف الخطورسم مخططًا للأماكن التي تسير فيها الأمور على ما يرام والأماكن التي لا تعمل فيها بشكل جيد – وحتى مقارنة أداء المرافق المتعددة لمعرفة المجالات التي قد يكون هناك مجال للتحسين فيها.

خلال السنوات الثلاث من وجودها، جمعت EthonAI عملاء مرموقين للغاية، بما في ذلك Siemens وشركة الشوكولاتة Lindt.

يكشف تحليل الأسواق المستهدفة لشركة EthonAI أن تصنيع أشباه الموصلات هو مجال اهتمام خاص، على الرغم من أن الشركة لم تكشف عن أي عملاء محددين في هذا المجال. لكن، عائد منخفض هي مشكلة معروفة في صناعة الرقائق، حيث توجد عيوب في رقائق السليكون يمكن أن يؤثر على عدد الرقائق التي يمكن استخدامها فعليًا بعد الإنتاج. والجدير بالذكر أن شركة Apple أبرمت صفقة العام الماضي مع شركة TSMC لصناعة الرقائق على ما يبدو معدل عائد منخفض بشكل خاص (55% فقط في ذلك الوقت)، مع شركة أبل إبرام اتفاق ادفع فقط مقابل الفوط الجيدة المعروفة — إنقاذ المليارات دولار في هذه العملية

وتقول EthonAI، من جانبها، إنها تعمل مع “شركة رائدة في إنتاج أشباه الموصلات” تستخدم منصتها لدمج مجموعات بيانات متعددة لإجراء التحليلات وتحديد العلاقات غير المعروفة سابقًا بين العمليات والمعدات ومعدلات الكفاءة.

وقال سينونر في بيان صحفي: “إن الصناعة التحويلية تمر بمنعطف حرج، والشركات التي تفشل في التكيف مع الذكاء الاصطناعي تخاطر بالتخلف عن الركب”. “تنتج المصانع كميات كبيرة من البيانات، ويعتبر الذكاء الاصطناعي هو المفتاح لاكتساب الرؤى لتحقيق التميز التشغيلي. »