从AI预测性监控决策切入工业人工智能,「蕴硕物联」连续获得投资
无论是近期火热中的工业互联网还是持续火热的人工智能,都面临着落地创造价值的挑战,原因包括如何给客户明确的投入回报预期,人工智能和数据科学团队是否能具备充分的工业知识,如何使工业场景复杂产品得到推广复制等等。
工业人工智能公司「蕴硕物联」,集结了一批工业、人工智能领域的资深技术与实践专家,从生产质量AI预测性监控决策切入,落地“工业人工智能”于这个重要领域,帮助工业企业实现提质、增效和降本,力图改变企业痛点与技术能力的不匹配现状。
创始人崔斌硕士毕业于清华大学,曾在西门子数字化工厂技术领域从业近10年,曾在知名上市公司担任总裁助理/智能制造研究院院长,曾在知名工业互联网平台公司担任副总裁,是工信部智库专家和中国数字经济推进方阵专家,职业生涯中曾服务过超300家制造业企业。团队核心成员还包括德国汉堡科学院院士张建伟、华中科技大学教授夏卫生等(详见文末团队介绍)。
成立三个月以来,蕴硕物联发展迅速,包括5天完成种子轮融资,又在其后2周内获得战略性投资,与船舶、汽车、家电等领域的知名客户已初步开展项目合作等。蕴硕物联也与某市签订意向,即将走出合作共建并引领打造区域工业智能产业集群的重要一步。
以焊接、喷涂作为第一切入点,落地工业人工智能
蕴硕物联选择了焊接、喷涂场景作为第一阶段的切入点,焊接与喷涂工艺是目前广泛应用于车辆、 轨道交通、 船舶、家电等工业制造领域的工艺场景,蕴硕物联聚焦于帮助工业企业实现焊接、喷涂作业过程的质量预测性监控,从事后发现走向事前预防和事中实时发现,从而实现增效、提质和降本。
构建生产质量AI引擎是其公司的研发重点,包括两类核心要素:工业机理模型以及AI赋能组件。
工业机理模型,是基于对材料科学和物理成形科学,通过反复而严谨的工程实验、智能制造领域深厚的积累所提炼形成的模型,实现对作业质量的预先判断;
AI赋能组件,是在机理模型基础上进行了功能软件封装,可以在云端提供SaaS化的工业微服务或作为边缘侧环境运行的嵌入式程序,是一种泛化存在的可被集成的组件。
结合一个具体案例来看蕴硕团队曾给客户带来的价值,某著名品牌的空调某款压缩机焊接环节的报废率为1.1%,通过蕴硕质量在线监测及预警优化方案,检测试验节点所在产线单点相关生产单元报废率从原1.1%降低为0.5%,每年累计经济效益可达300万元。
瞄准千亿级市场,以多种形态的工业微服务快速输出能力
盈利模式上,蕴硕物联的AI赋能组件可广泛提供个给包括机器人厂商、MES、大数据平台、BI等在内的生态伙伴, 蕴硕物联收取一次性工程项目实施费和订阅式的分析服务年费。
那是否能较快的规模化复制扩张呢?崔斌告诉36氪,蕴硕物联的生产质量AI赋能引擎,更偏底层通用工艺和微观交互作用机理,适应范围大。同时,蕴硕物联将自身定位为产品技术提供商和工业微服务提供商。
谈及市场规模,崔斌给36氪算了一笔账,根据第三方统计数据预测,到2022年,国内相关工业机器人、工业焊机及特种焊接设备、喷涂设备总存量超过千万台,在不同设备场景下按每台数千到数万元的年服务费计算,国内市场年规模超过千亿元。
政府合作、融资细节、核心团队
工业互联网是国家战略产业,政府的充分重视与参与推动非常重要,基于新旧动能转换以及发展新经济等目标,已有多个工业基础较好的地市政府与蕴硕物联密切洽谈合作。据了解,近期蕴硕物联与某市的重要合作项目即将落地。
融资细节,蕴硕物联种子轮融资是来自清华和 MIT背景的天使机构,而随后蕴硕物联也获得了来自云智慧创始团队的战略投资,并在大企业客户资源方面互有协同。崔斌表示,此次面向政府资源的战略性融资也会很快结束。
团队其他核心成员方面,首席人工智能科学家是来自德国汉堡大学的张建伟教授,是机器人和人工智能领域的专家,在传感器融合、模式识别、机器学习、建模推理等模型与算法及其工业应用方面积累了丰富经验。
首席机理专家,是来自华中科技大学材料学院的副教授夏卫生,一直从事熔焊与金属增材制造智能控制、先进连接工艺与装备、机器人智能制造系统等研发,在材料工艺与智能制造的结合方面经验丰富。
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