A medida que las fábricas y las instalaciones de fabricación se han vuelto «más inteligente”a través de sensores, robótica y otras tecnologías conectadas, esto ha creado un tesoro potencial de datos que pueden extraerse para obtener información sobre cuellos de botella y otras áreas de mejora. O tal vez incluso simplemente para acelerar procesos que de otro modo requerirían un importante trabajo manual.
Pero muchos de estos datos generados no están estructurados y no son fáciles de aprovechar desde el principio. Si bien el análisis de big data ha sido durante años un pilar de industrias como las financieras y la logística, no ha llegado del todo al ámbito manufacturero. Esto ha creado una mina de oro de conocimientos sin explotar y, más recientemente, un mercado incipiente de tecnologías diseñadas para capturar y dar sentido a una amplia gama de datos de fabricación.
El mes pasado, Oden Technologies, fundada en el Reino Unidoahora radicado en Nueva York, planteó una Ronda Serie B de 28,5 millones de dólares para estimular el crecimiento de su plataforma de análisis de datos para fabricantes. Alemania Daedalus recaudó 21 millones de dólares aplicar IA a fábricas de fabricación de precisión. y el de belgica Robovision obtuvo 42 millones de dólares llevar la inteligencia de visión por computadora a la maquinaria industrial.
Ahora es EthonAI a su vez, como afirma la startup suiza Anunciado jueves que ha recaudado CHF 15 millones ($16,5 millones) en una ronda de financiación Serie A liderado por Index Venturescon la participación de General Catalyst, Earlybird y Founderful.
EthonAI encuentra los defectos en los productos.
Fundada en Zurich en 2021 por el CEO Julian Senoner y el CTO Bernhard Kratzwald, EthonAI puede entrenar modelos de IA para casos de uso específicos, por ejemplo, en la fabricación de productos electrónicos donde el cliente proporciona imágenes de productos libres de defectos y de EthonAI. Inspector Luego, el software puede identificar defectos superficiales en los productos durante el proceso de fabricación y ensamblaje. manzana recientemente adquirió una empresa llamada DarwinAI que tiene un propósito similar, en términos de automatizar el proceso de gestión de calidad visual en la fabricación de componentes.
Sin embargo, en términos más generales, EthonAI puede combinar datos de toda la configuración de fabricación de una empresa, desde sensores hasta paradas de líneay crear una imagen de dónde están funcionando bien las cosas y dónde no, e incluso comparar el rendimiento en múltiples instalaciones para ver dónde podría haber margen de mejora.
En sus tres años de historia, EthonAI ha conseguido algunos clientes de bastante alto perfil, incluidos Siemens y el fabricante de chocolate Lindt.
Profundizar en los mercados objetivo de EthonAI revela que la fabricación de semiconductores es un área particular de enfoque, aunque la compañía no ha divulgado ningún cliente específico en este espacio. Sin embargo, bajo rendimiento es una preocupación conocida en el sector de los chips, donde los defectos en el obleas de silicio puede afectar la cantidad de chips reales utilizables en posproducción. En particular, Apple supuestamente llegó a un acuerdo el año pasado con el fabricante de chips TSMC que aparentemente había tasas de rendimiento particularmente bajas (sólo el 55% en ese momento), con Apple llegar a un acuerdo pagar sólo por obleas buenas y conocidas. ahorrando miles de millones de dólares en el proceso.
EthonAI, por su parte, dice que trabaja con un «productor líder de semiconductores» que utiliza su plataforma para fusionar múltiples conjuntos de datos para realizar análisis y detectar relaciones previamente desconocidas entre procesos, equipos y tasas de rendimiento.
«La fabricación se encuentra en un momento crítico, y las empresas que no se adaptan a la IA corren el riesgo de quedarse atrás», dijo Senoner en un comunicado de prensa. «Las fábricas están produciendo montañas de datos y la IA es la clave para desbloquear conocimientos que impulsen la excelencia operativa».
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