Da Fabriken und Fertigungsanlagen durch Sensoren, Roboter und andere vernetzte Technologien „intelligenter“ geworden sind, ist eine potenzielle Fundgrube an Daten entstanden, die nach Erkenntnissen über Engpässe und andere Bereiche mit Verbesserungspotenzial durchforstet werden können. Oder vielleicht sogar, um einfach Prozesse zu beschleunigen, die sonst erhebliche manuelle Vorarbeit erfordern würden.
Doch viele dieser generierten Daten sind unstrukturiert und nicht so einfach zu nutzen. Während Big-Data-Analysen seit Jahren eine tragende Säule in Branchen wie der Finanzbranche und der Logistik sind, haben sie ihren Weg in die Fertigungsindustrie noch nicht vollständig gefunden. Dadurch ist eine ungenutzte Goldmine an Erkenntnissen entstanden und in jüngster Zeit ein aufstrebender Markt für Technologien, die darauf ausgelegt sind, eine riesige Menge an Fertigungsdaten zu erfassen und zu interpretieren.
Im vergangenen Monat sammelte das in Großbritannien gegründete und inzwischen in New York ansässige Unternehmen Oden Technologies eine 28,5 Millionen US-Dollar Serie-B-Finanzierungsrunde um das Wachstum seiner Datenanalyseplattform für Hersteller anzukurbeln. Das deutsche Unternehmen Daedalus sammelte 21 Millionen US-Dollar ein, um KI in Präzisionsfertigungsfabriken einzusetzen. Und das belgische Unternehmen Robovision sicherte sich 42 Millionen US-Dollar, um Computer-Vision-Intelligenz in Industriemaschinen einzubringen.
Jetzt ist es Die wiederum, denn das Schweizer Startup angekündigt Donnerstag, dass es in einer Finanzierungsrunde der Serie A 15 Millionen CHF (16,5 Millionen Dollar) aufgebracht hat geführt von Index Venturesmit Beteiligung von General Catalyst, Earlybird und Founderful.
EthonAI findet die Mängel in Produkten
EthonAI wurde 2021 von CEO Julian Senoner und CTO Bernhard Kratzwald in Zürich gegründet und kann KI-Modelle für spezifische Anwendungsfälle trainieren, beispielsweise in der Elektronikfertigung, wo der Kunde Bilder von fehlerfreien Produkten liefert und EthonAIs Inspektor Mithilfe einer Software lassen sich dann Oberflächenfehler in den Produkten während des Herstellungs- und Montageprozesses identifizieren. Apple hat kürzlich ein Unternehmen namens DarwinAI übernommen, das einen ähnlichen Zweck verfolgt, nämlich den visuellen Qualitätsmanagementprozess bei der Komponentenherstellung zu automatisieren.
Im weiteren Sinne kann EthonAI Daten aus der gesamten Fertigungskette eines Unternehmens kombinieren, von Sensoren bis Linie stopptund verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, wo die Dinge gut laufen und wo sie nicht so gut laufen. Sie können sogar die Leistung mehrerer Einrichtungen vergleichen, um zu sehen, wo möglicherweise Verbesserungsbedarf besteht.
In seiner dreijährigen Geschichte hat EthonAI einige recht namhafte Kunden gewonnen, darunter Siemens und den Schokoladenhersteller Lindt.
Bei genauerer Betrachtung der Zielmärkte von EthonAI stellt sich heraus, dass die Halbleiterfertigung ein besonderer Schwerpunkt ist, obwohl das Unternehmen noch keine konkreten Kunden in diesem Bereich bekannt gegeben hat. niedriger Ertrag ist ein bekanntes Problem im Chipsektor, wo Defekte in der Siliziumscheibe kann die Anzahl der tatsächlich nutzbaren Chips nach der Produktion beeinflussen. Insbesondere hat Apple im vergangenen Jahr Berichten zufolge eine Vereinbarung mit dem Chiphersteller TSMC getroffen, die offenbar besonders niedrige Renditen (damals nur 55 %), mit Apple einen Deal abschließen nur für nachweislich gute Wafer zu zahlen — Milliarden sparen von Dollar in den Prozess.
EthonAI wiederum sagt, es arbeite mit einem „führenden Halbleiterhersteller“ zusammen, der seine Plattform nutze, um mehrere Datensätze zusammenzuführen, Analysen durchzuführen und bislang unbekannte Zusammenhänge zwischen Prozessen, Geräten und Ertragsraten zu erkennen.
„Die Fertigung befindet sich an einem kritischen Punkt und Unternehmen, die sich nicht an KI anpassen, laufen Gefahr, den Anschluss zu verlieren“, sagte Senoner in einer Pressemitteilung. „Fabriken produzieren Berge von Daten und KI ist der Schlüssel, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die betriebliche Leistungsfähigkeit steigern.“