Axion Ray 的人工智慧試圖檢測產品缺陷以預防召回
作者：Kyle Wiggers
時間：8 小時前
召回對任何公司來說都是代價高昂且具有破壞性的，無論公司的規模或市場如何。例如，麥肯錫估計，對於製造醫療裝置的企業來說近幾十年的召回成本高達 6 億美元。聲譽上的影響往往是持久的；消費者不會輕易原諒。哈裏斯互動民意調查發現，有 55％的購買者在召回後會轉換品牌，有 21％的人會避免購買召回產品制造商生產的任何品牌。
那麼企業該怎麼辦呢？或許可以求助於人工智慧，Daniel First 提議。First 是 Axion Ray 的 CEO，該公司正在建立一個由人工智慧驅動的平臺，透過接收訊號（包括現場服務報告和感測器讀數等）並將這些訊號與地理位置和其他資料進行聯動來預測產品故障。這是一個大生意。Axion Ray 以 1 億美元的估值宣布，它今天宣布完成了一輪由貝斯默風險合夥人領投的 A 輪融資，RTX Ventures、Amplo 和 Inspired Capital 參與了此輪融資。新一輪融資將這家位於特拉華州紐卡斯爾的公司的總融資額提高到 2500 萬美元，First 稱，這筆融資將用於擴大該平臺的能力，進入新行業並擴大 Axion 的團隊。
提出問題
First 說，Axion 的想法是他在麥肯錫工作時有了靈感。在那裡，他看到，以人工智慧為基礎的預防產品問題的專案通常失敗，因為人工智慧調校不夠精細。“要取得成功，要在產品內層層嵌入能夠主動化解問題的人工智慧解決方案，並擁有不同組別可以用於合作解決問題的流程，這是由高精度可擴充套件的人工智慧平臺實現的，”First 表示。“沒有這樣的解決方案，企業內的許多不同組別將對新興的品質問題進行孤立的分析。這樣做會造成重複性工作和缺乏合作。”
First 於 2021 年創立了 Axion Ray，不僅提供了檢測產品可能出現故障的預警訊號，還為組織的各個團隊提供了一個統一的視角以及與問題相關的任何資料。“如果不迅速而有效地解決產品質量問題，將對終端使用者產生影響，”First 在接受 TechCrunch 採訪時表示。“製造商難以主動管理影響他們客戶的新興問題，因為現場質量團隊花費大量時間手動分析混亂的資料來瞭解潛在的新興問題。”
人工智慧應用
First 表示這就是 Axion Ray 可以發揮作用的地方。他舉例說，某個汽車型號的防鎖死煞車系統發生故障。Axion Ray 的演算法可能最初是從技術人員的現場報告中檢測到問題，然後從來自呼叫中心的投訴、從汽車經銷商的報告和汽車遙測讀數中識別出相同或類似的問題。“我們使用特定的人工智慧來掃描各種系統中的雜亂、無結構和脫節資料，以標記新興的重複性產品質量問題，”First 解釋說。“例如，我們可以幫助製造商瞭解，例如更新攝像頭的硬體和軟體導致某些錯誤程式碼、遙測異常、致電呼叫中心和退回的零元件增加。”
隱私問題
現在這是 Axion 正在處理的大量資料--First 會這樣辯論。但是從隱私的角度來看，Axion 又是如何處理這些資料的？Axion 表示它通常保留資料“在有效帳戶期間”或如客戶的合同協定中所述。擔心資料被保留多久的產品負責人可能會發現這個模糊的政策令人擔憂。然而 First 強調 Axion 將在收到請求後的 30 天內刪除客戶資料。“我們致力於負責地處理客戶資料，”他補充道。
未來展望
First 表示這是 Axion Ray 的增長軌跡上的多個趨勢。許多行業正在推出新技術--例如電動汽車或其他軟體豐富的產品--這些技術引入了意想不到的問題。製造商還與他們以前從未共事過的新供應商合作。這導致的品質問題比以往更多。最後製造商希望提升員工技能，以從人工智慧中受益，實現更多手動任務的自動化。
貝斯默風險合夥人的肯特·班尼特（Kent Bennett）在一封電子郵件中補充說：“Axion Ray 已經成為自動化工程師工作流程，更快地識別質量問題的明顯市場領導者。我們從客戶那裡聽到的對 Axion 的興奮告訴我們，該公司正在為客戶基礎的增長提供明顯的和巨大的影響。電力它們的人工智慧指令中心交付以提高常規執行時間、客戶滿意度和降低成本的回報率已經促使客戶基礎實現了顯著增長。”
關鍵詞：品質控制-人工智慧、缺陷檢測、產品召回、Axion Ray
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