ControlRooms.ai 籌集 1000 萬美元資金，為工業製造故障排除平臺注入新動力
概述
根據最近的報告，工業製造商每年平均面臨約 800 小時的非計劃停機時間，這相當於每週超過 15 小時。意外故障排除的成本估計每年達 500 億美元，這導致生產力下降和收入損失。當前大多數公司仍然採用手動故障排除的方式，但總部位於德克薩斯州奧斯汀的新創公司 ControlRooms.ai 希望改變這一現狀。該公司開發了一款基於人工智慧的分析應用程式，用於自動化工業故障排除過程。今天這家新創公司宣布已籌集到了超額的 1,000 萬美元 A 輪融資，由 Origin Ventures 領投，Amity Ventures、東京海上 Future Fund、S3 Ventures、GTM Fund、Alpha Square Group 和 FJ Labs 參投。至此，該公司已累計籌集 1375 萬美元。
工業製造的故障排除挑戰
ControlRooms.ai 的聯合創始人兼總裁 Omar A. Talib 告訴 TechCrunch，像化學和能源廠等重工業的故障排除過程“今天幾乎與 1980 年完全相同”。他說：“傳統的警報無法提供對可能引起問題的具體洞察，因此往往導致尋找潛在問題的漫長而低效的搜尋。這些傳統性的排故過程非常繁瑣和低效。”該新創公司聲稱，其即插即用的故障排除平臺可以使使用者在一周內啟動並執行，而且不需要對其當前系統進行任何更改，以最大程度地減少停機時間。其人工智慧可以預測製造工廠的執行行為，並在工程師或控制室操作員注意到之前檢測出潛在問題。
ControlRooms.ai 的區別之處
ControlRooms.ai 於 2021 年由 CEO Monte Zweben 和以前從事為能源生產商提供人工智慧解決方案的 Talib 共同創立。該公司於去年推出了其第一款產品，現已擁有五個客戶在使用。Talib 表示：“一家化學公司使用 ControlRooms 實時跟蹤超過 10,000 個資產引數，例如壓力、容積和溫度，以減少破壞資產健康的可靠性違規。”他認為 ControlRooms 與競爭對手的區別在於其應用程式不僅與 AI 相結合，更是“針對在這些重工業設施工作的工藝工程師、操作工程師和操作主管而設計的”，而不像通用的 AI 平臺。該公司計劃利用新資本加快在化學、石化、能源和材料工業等重工業領域的產品開發和市場推廣，目標市場包括美國、亞洲（中國、日本和韓國）、德國和中東。當前該新創公司有 15 名全職員工，正在進行大量研發工作，以便在不久的將來將生成 AI 能力納入其平臺中。
展望未來
ControlRooms.ai 的 CEO 表示他們當前正在進行深入研究和開發，以將生成 AI 能力應用於工業時間序列資料。他說：“想像一下，如果 ChatGPT-4 等技術能夠應用於工業時間序列資料，會帶來怎樣的預測應用，例如讓操作人員提前理解問題並避免意外。”控制空間的開發動態不僅是 ControlRooms.ai 這家新創公司的發展，還代表著工業領域在故障排除和生產效率方面的技術進步。
編輯評論
提高製造效率的關鍵
工業製造領域的意外故障排除對於企業的生產效率和經濟效益具有重要影響。根據報告顯示，每年因非計劃停機而造成的生產損失達到了巨額。ControlRooms.ai 的 AI 技術和故障排除平臺的應用，為廠商提供了更快速、準確和高效的故障排除方案，從而大大減少了製造過程中的停機時間。這將有助於提高生產效率，減少損失，增加企業的盈利能力。
向智慧製造邁進
ControlRooms.ai 的目標是將人工智慧技術應用於工業製造領域，實現智慧製造。透過結合資料分析和機器學習，該平臺能夠預測潛在問題並快速響應，從而降低了因生產線故障而導致的停機時間和生產效率下降。這樣的技術創新有助於實現工業製造的自動化和智慧化，提高製造流程的穩定性和可信度。
建議
引入 AI 技術加速轉型
對於工業製造企業來說如何利用人工智慧技術實現故障排除的自動化和智慧化是一個重要議題。建議企業積極考慮引入類似 ControlRooms.ai 這樣的 AI 故障排除平臺，以提高生產效率和質量，減少生產成本和停機損失。
注重資料和隱私安全
隨著資料的不斷增長和資料分析在製造業中的應用日益廣泛，保護資料和隱私安全變得至關重要。企業在引入 AI 技術的同時應關注資料的收集、儲存和使用過程中的合規性和安全性，確保資料的保密性和完整性。
注重人才培養和終身學習
使用 AI 技術需要專業知識和技能。企業應該重視人才培養和終身學習，提供員工相應的技術培訓和資源支援，以應對製造業轉型中的技能需求和人才缺口。同時政府和教育機構也應該加大對人工智慧相關專業的培養和教育投入，以為工業製造的智慧轉型培養更多的專業人才。
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