36氪首发 ｜「大制科技」获数千万A轮融资，为汽车领域客户提供工业生产过程质量控制与预测维护服务

近日，36氪获悉，工业AI与时序数据技术企业“大制科技”完成涌铧投资领投的数千万人民币A轮融资。本轮融资资金将主要用于进一步技术研发与市场推广。

大制科技成立于2015年，公司位于上海。大制科技将AI机器学习、时序数据库、工业互联网及边缘计算等技术相融合，自主研发了新一代设备预测性维护及质量控制技术平台，目前已服务了汽车整车制造、核心零部件生产及高端装备制造等领域的头部客户。

在工业生产领域，非计划停机会给企业带来巨大损失。随着工业互联网的发展，企业如何有效维护设备、避免宕机、且降低设备维护保养成本，成为工业企业关心的问题。IoT Analytics公司预计，2018年全球预测维护市场规模达33亿美元，预计到2024年，其复合年增长率将超过39%，达到235亿美元。

在预测性维护领域，有专注于工业预测维护的创业公司，如美国Uptake独角兽企业服务多个行业，缔声科技在国内为多个行业提供基于声学信号的故障诊断及预测性难维护；工业互联网企业的产品也具备预测性维护功能模块，如树根互联；发那科一类的机器人公司则会自己为机器提供设备预警功能。此外，IBM、德国软件公司SAP、工业自动化领域西门子、微软云Azure也都在物联网和预测性维护解决方案赛道发力。

涌铧投资执行董事唐政认为：“中国在全球汽车产业链中有着不可替代的地位，疫情也加速了产业链中的企业对无人化与智能化转型的投入。专业的预测性维护服务，可以有效的降低生产线非计划停机频率，对核心设备进行精准运维以及提高生产管理OEE等核心指标，进一步帮助企业实现降本增效”

大制科技基于对设备、工艺的理解，在生产过程高密度地收集生产信息，利用AI机器学习等技术对数据进行处理，并及时将反馈结果传输到生产线。大制科技可以为客户提供质量检测、工艺改进和故障预警等服务。

目前，大制科技已经针对点焊、拧紧、物流输送、喷漆等多种场景研发出了解决方案，有工艺分析与控制、设备预测性维护、过程质量分析等功能。

以拧紧场景为例，大制科技会对单个工艺点的拧紧曲线数据进行分类分析，对拧紧控制器已经认可但分析后认为仍存在中高风险的螺栓进行预警，提高生产良率，且为用户改善拧紧工艺提供数据基础和分析。

 大制科技CEO郭云告诉36氪，公司有3个竞争壁垒；一是数据颗粒度较细，其产品每隔0.05秒甚至0.02秒就会采集一次数据，高密度的信息为后续分析预测提供保障；

二是数据获取难，一方面设备数据获取难，工业生产过程用到的机器大多是专机，公司对设备较为精通，能了解不同设备的自身结构，另一方面企业生产过程的数据也较难获取，需要先获得企业认可，进入企业生产。

三是对工艺和数据的理解能力，数据存在多个维度，出现问题的原因是多方面的，以焊接为例，可能有电极帽问题、电流等焊接参数问题、机器人轨迹、焊枪和零件接触面压力等多个原因，当这些数据全部汇总在一起时，需要企业对工艺本身有较高理解，才能分析出原因。

在数据采集层面，大制科技会为客户提供高性能数据采集卡和与公司产品、平台兼容的边缘计算机。

在产品形态上，大制科技为客户提供的是APP产品和背后的工业平台能力，大制科技为不同的场景分别提供APP，客户可根据自己的需求选择，也可选择多款APP，并将产品统一部署在边缘平台上，并汇聚到云平台上进行管理。而针对新场景开发APP的时间大概在2-3个月。

而在云平台层面，大制科技的产品可以接入其他第三方系统，如工艺管理、设备管理、生产排产、仓储管理，具有系统兼容性和扩展性，能帮助企业做综合管理。

在商业模式上，大制科技为客户提供从硬件到操作系统、应用程序的整体解决方案。

根据大制科技提供的数据，以汽车客户为例，在使用公司产品后，车厂生产制造的价值产出时间占比将提供一倍，达60%，综合运营成本预计降低15%，即每年4～6亿。

大制科技主要服务汽车整厂、核心零部件、高端装备行业，目前已服务上汽大众、 长城汽车等多家头部车厂，以及以华域车身为代表的核心零部件头部企业。

在团队成员上，创始人兼CEO郭云有设备与系统集成背景，曾任FCA旗下COMAU中国区机器人事业部汽车行业负责人；CTO黄毅曾担任上汽通用整车制造工程项目集成经理，对工业自动化制造技术的开发和工程优化较为了解。

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