CloudNC залучила $20 мільйонів для автоматизації виробничих вузьких місць
Британський стартап CloudNC, що розробляє програмне забезпечення для виробництва, оголосив про залучення 20 мільйонів доларів у рамках раунду серії B. Загальна сума коштів, зібраних компанією за весь час, сягнула 128 мільйонів доларів. Останнє велике фінансування CloudNC отримав чотири роки тому, повідомив співзасновник і CEO Тео Севідж в інтерв’ю TechCrunch.
Севідж заснував CloudNC у 2015 році разом із Крісом Емері, який наразі є головним науковим директором компанії. CloudNC пропонує програмне забезпечення CAM Assist на базі штучного інтелекту, яке автоматизує певні етапи обробки з комп’ютерним числом керування (ЧПК). ЧПК — це процес використання керованих комп’ютером машин для точного різання або формування матеріалів у деталі, які потім використовуються в автомобільній, оборонній промисловості або виробництві споживчої електроніки.
Перед тим, як деталь можна буде вирізати, пояснив Севідж, верстатник або програміст з комп’ютерного виробництва (CAM) має визначити такі питання, як спосіб кріплення деталі або які інструменти слід використовувати.
Зазвичай вони використовують потужне програмне забезпечення CAM для допомоги на цьому етапі планування. Хоча деякі з цих інструментів можуть допомогти користувачам створювати елементи деталі або відомі шаблони деталей, це відрізняється від аналізу деталі та генерації стратегії виконання, яку б справді хотів використати експерт.
«Традиційні системи CAM потужні, але в більшості робочих процесів вони все ще є інструментами, які дозволяють програмістам вручну визначати, як деталь має бути оброблена», — сказав Севідж. Саме тут на допомогу приходить його CAM Assist — програмне забезпечення, яке інтегрується з традиційними системами CAM, такими як Autodesk Fusion або Mastercam, щоб допомогти верстатникам і програмістам приймати більш ефективні стратегічні виробничі рішення.
«Воно вибирає відповідні інструменти, напрямки обробки, а також швидкості різання та подачі, а потім створює код, який повідомляє верстату з ЧПК, що робити», — додав Севідж.
Далі користувач переглядає, редагує та затверджує результати. Севідж зазначив, що мета полягає в тому, щоб допомогти кваліфікованим робітникам бути більш «ефективними та продуктивними», а не усунути експертну думку з процесу. Якщо «традиційний CAM — це потужний набір інструментів», то «CAM Assist — це скоріше експертний помічник, який сидить поруч із програмістом, автоматизуючи значну частину початкового мислення та повторне налаштування, щоб людина могла переглянути, покращити та затвердити підхід».
За словами Севіджа, CAM Assist використовується більш ніж у 1000 верстатних цехів по всьому світу, причому 80% клієнтської бази компанії, яка включає як виробників, так і компанії, знаходиться в США. Маючи команду зі 80 співробітників, головною метою компанії є масштабування впровадження.
«Це робить поточний момент вдалим для залучення додаткового капіталу», — сказав він. Серед інвесторів раунду — Nimble Ventures, який очолив раунд; Calculus Venture Capital; Entrepreneurs First; та LM Capital, венчурний підрозділ Lockheed Martin. «Фінансування дозволить нам підтримати ширше впровадження CAM Assist, зміцнити наші ринкові операції, розширитися на існуючих і нових ринках, а також розробити нові продукти, такі як Quote Agent».
Принцип роботи Quote Agent, який орієнтований на виробників, схожий на CAM Assist. Він допомагає верстатним цехам оцінювати приблизну вартість та ризики нового проєкту, щоб вони могли швидше приймати — або відхиляти — нові замовлення. Він також пов’язав це з геополітикою, навівши приклад того, як верстатні цехи в США прагнуть повернути виробництво до країни, і водночас існує дефіцит кваліфікованих робітників у виробничій сфері.
«Верстатні цехи повинні швидше оцінювати вартість, швидше програмувати та виконувати більше роботи з наявними людьми та верстатами», — сказав він, додавши, що Quote Agent має вийти наступного місяця.
«Існує більше способів обробки типової деталі з ЧПК, ніж атомів у Всесвіті», — продовжив він. «Ми роками працювали над вирішенням цієї конкретної проблеми, маючи власний завод, власну команду розробників програмного забезпечення та отримавши багато цінних уроків з реального виробництва. Це був довгий процес, щоб досягти того, що ми маємо сьогодні».
Інформація підготовлена на основі матеріалів: techcrunch.com