Allie：把智慧層疊在工廠車間上
包括重要統計資料在內的工廠停機時間是一個昂貴的問題。根據估計，這對企業公司的年營業額造成了 11%的損失，每年達到將近 1.5 萬億美元。這對於財富 500 強公司的每個設施來說相當於每年支付的停機時間費用的兩倍多。停機時間頻繁發生並變得越來越普遍的部分原因是，工廠通常缺乏一個統一的真實性來源，使其無法獲得關於其運營的快速決策所需的洞察力。
為理解決這個問題，企業家 Alex Sandoval 和 Nicolas DeGiorgis 在相遇於拉丁美洲送貨應用程式 Rappi 後創辦了 Allie AI，該公司今天在 TechCrunch Disrupt Battlefield 比賽中進行了展示。Allie 為工廠資料提供監測和分析，提供了工業和制造行業通常缺乏的可見度水平。
Sandoval 在一封電子郵件存取中告訴 TechCrunch 說：“這一切始於疫情。”他說：“我們的一位家庭朋友要求我擔任顧問，支援家庭工廠的數位化計劃，我很驚訝地看到基本的統計資料（如效率和機器監控）還在使用紙和筆。這不是一個孤立的案例。”Sandoval 和 DeGiorgis 看到了將工業資料結合在一起的機會，利用建模和結合工廠操作人員和經理使用的簡化儀表板體驗來推動效率。他們建立了一個概念證實，最終演變成了 Allie，並籌集了 230 萬美元的風險投資。
Allie 平臺的工作原理
Allie 提供一個可配置的中樞，可以存取到工廠內的新舊機器和感測器。透過這個傳輸閘道，Allie 能夠在工廠的流程和硬體之上建立一個“數位層”，並識別與生產力、品質成本和機器狀況相關的因素，並將所有這些資料儲存在安全的雲端。Allie 允許工廠進行根本原因分析，考慮到跨產品線和生產設施的操作效率、產品浪費和成本等指標。該平臺還自動化維護工作流程，利用人工智慧嘗試預測機器可能發生故障的時間以及預防措施。
Allie 平臺的最新新增是一個類似 ChatGPT 的聊天機器人助手。該助手是基於工廠的生產力資料、工廠手冊和程式檔案進行培訓，可以提供訊息，如最常見的部件故障和執行特定預防性維護任務的說明。Sandoval 表示：“Allie 的使用次數越多，Allie 就會變得越智慧。”他說：“我們的模型將每個報告和根本原因都標記出來，使客戶能夠在機器變數和故障型別之間建立相關性。因為每一個糾正措施都在平臺上被追蹤，我們能夠給出可能的根本原因和推薦的行動方案。多年的工廠經驗蘊藏在這個系統中，為所有的工廠操作員分享知識。”
Allie 在工廠資料數位化和操作化市場中並非孤立存在。ControlRooms.ai 最近為其基於人工智慧的分析平臺籌集了 1000 萬美元的資金，該平臺旨在自動化工業故障排除過程。此外還有 Augury 正在構建硬體、人工智慧和軟體，用於診斷機械故障；Traction 提供相似的技術解決方案。然而 Sandoval 對 Allie 的市場進入策略充滿信心，該策略最初將專注於水泥、鋼鐵、食品和飲料、塑膠和紙張行業的制造客戶。Allie 擁有一支由 25 名全職員工和 50 名承包商組成的團隊，計劃進一步發展其技術，特別是驅動 Allie 平臺的推薦引擎和產品方面。Sandoval 表示：“Allie 正在與美洲最大的 30 家工業設施合作，這些設施的年產值總額達到 300 億美元。”他還補充道：“疫情在某些方面對 Allie 產生了積極影響。在物流受阻的情況下，工業操作需要執行基於雲端的系統。這有助於增加工業玩家的 IT 預算。”
Allie 的投資者 Caravela Capital 的 Lucas Limas 還透過電子郵件表示：“我們相信現在就是 Allie 的時候。工業操作正在從中國轉移至墨西哥，這是 Allie 的主要市場之一，這將對該國的 GDP 產生深遠的影響。我們對 Allie 取得的進展感到興奮，他們在短時間內就能夠將產品銷售給該地區的領先製造商。”
