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ControlRooms.ai募資1375萬美元：AI驅動的工業故障排除平台將顛覆傳統模式
ControlRooms.ai募資1375萬美元：AI驅動的工業故障排除平台將顛覆傳統模式
August 31, 2023
重點摘要：
新聞內文：
根據最近的報告，工業製造商每年平均面臨約800小時的非計劃性停機時間，或者每週超過15小時。意外故障排除的成本估計每年達到500億美元，導致生產力下降和收入損失。而目前大多數公司仍以手動進行故障排除，但位於德克薩斯州奧斯汀的新創企業ControlRooms.ai希望改變這情況。
該公司開發了一款基於人工智慧的分析應用程式，用於自動化工業故障排除過程。該新創公司今天宣布已經完成了一輪超額認購的1000萬美元A輪融資，由Origin Ventures領先投資，Amity Ventures、Tokio Marine Future Fund、S3 Ventures、GTM Fund、Alpha Square Group和FJ Labs參與投資。該公司目前已經籌資了1375萬美元。
針對化學和能源工廠等重工業產業的故障排除，「實際上與1980年時幾乎完全相同」，ControlRooms.ai的聯合創辦人兼總裁Omar A. Talib告訴TechCrunch説：「傳統的報警系統無法提供有關導致問題的具體資訊，因此通常需要長時間和低效率的搜索潛在「問題」。這些傳統的排除演練是非常耗時且低效率的」。
該新創公司聲稱其即插即用的故障排除平台讓使用者能夠在「一周內無需更改其當前系統」即可啟動，以減少停機時間。根據該公司的說法，其人工智慧將預測製造工廠的運行模式，並在工程師或控制室的操作人員注意到問題之前檢測到潛在問題。
ControlRooms.ai於2021年由執行長Monte Zweben（一位人工智慧專家和創業家）和Talib（曾在一家為能源生產商提供人工智慧解決方案的公司工作）共同創立，去年推出了其第一款產品，目前有五個客戶在使用。
Talib說「一家化學公司使用ControlRooms來實時追蹤超過10,000個資產資訊，例如壓力、容積和溫度，以減少降低資產健康的可靠性違規情況」。
他認為，ControlRooms之所以與競爭對手有所不同，是因為它的應用程式不僅是由人工智慧驅動。根據Talib的說法，它是「專門為在這些重工業設施中工作的過程工程師、運營工程師和運營主管而打造的」，而不像通用的人工智慧平台。
該公司計劃使用新資本來加速其在美國、亞洲（中國、日本和韓國）、德國和中東等重工業領域的產品開發和市場推廣。目前，該新創公司在團隊中擁有15名全職員工，目前正在對如何在不久的將來將生成式人工智慧能力納入其平台進行廣泛的研發。執行長表示：「想像一下，如果ChatGPT-4等競爭對手的會話智能技術可以應用於工業時間序列數據，這將允許前所未有的預測應用，比如讓營運人員能夠預見問題並避免突發狀況」。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/08/29/controlrooms-ai-raises-10m-for-industrial-manufacturing-troubleshooting-platform/
- 德州新創企業ControlRooms.ai開發了一款基於AI的分析應用程式，專為自動化工業故障排除而設計。該公司最近完成了一輪超額認購的1000萬美元A輪融資，總籌資額達到1375萬美元。
- ControlRooms.ai的平台可在一周內與現有系統無縫整合，並利用AI預測工廠運行模式以及提前檢測潛在問題，旨在減少工業製造商每年高達500億美元的意外故障排除成本。
- 該公司不僅專注於AI技術，還特別為重工業設施中的過程工程師和運營主管量身打造應用程式。未來，ControlRooms.ai計劃在美國、亞洲、德國和中東等地加速產品開發和市場推廣。
根據最近的報告，工業製造商每年平均面臨約800小時的非計劃性停機時間，或者每週超過15小時。意外故障排除的成本估計每年達到500億美元，導致生產力下降和收入損失。而目前大多數公司仍以手動進行故障排除，但位於德克薩斯州奧斯汀的新創企業ControlRooms.ai希望改變這情況。
該公司開發了一款基於人工智慧的分析應用程式，用於自動化工業故障排除過程。該新創公司今天宣布已經完成了一輪超額認購的1000萬美元A輪融資，由Origin Ventures領先投資，Amity Ventures、Tokio Marine Future Fund、S3 Ventures、GTM Fund、Alpha Square Group和FJ Labs參與投資。該公司目前已經籌資了1375萬美元。
針對化學和能源工廠等重工業產業的故障排除，「實際上與1980年時幾乎完全相同」，ControlRooms.ai的聯合創辦人兼總裁Omar A. Talib告訴TechCrunch説：「傳統的報警系統無法提供有關導致問題的具體資訊，因此通常需要長時間和低效率的搜索潛在「問題」。這些傳統的排除演練是非常耗時且低效率的」。
該新創公司聲稱其即插即用的故障排除平台讓使用者能夠在「一周內無需更改其當前系統」即可啟動，以減少停機時間。根據該公司的說法，其人工智慧將預測製造工廠的運行模式，並在工程師或控制室的操作人員注意到問題之前檢測到潛在問題。
ControlRooms.ai於2021年由執行長Monte Zweben（一位人工智慧專家和創業家）和Talib（曾在一家為能源生產商提供人工智慧解決方案的公司工作）共同創立，去年推出了其第一款產品，目前有五個客戶在使用。
Talib說「一家化學公司使用ControlRooms來實時追蹤超過10,000個資產資訊，例如壓力、容積和溫度，以減少降低資產健康的可靠性違規情況」。
他認為，ControlRooms之所以與競爭對手有所不同，是因為它的應用程式不僅是由人工智慧驅動。根據Talib的說法，它是「專門為在這些重工業設施中工作的過程工程師、運營工程師和運營主管而打造的」，而不像通用的人工智慧平台。
該公司計劃使用新資本來加速其在美國、亞洲（中國、日本和韓國）、德國和中東等重工業領域的產品開發和市場推廣。目前，該新創公司在團隊中擁有15名全職員工，目前正在對如何在不久的將來將生成式人工智慧能力納入其平台進行廣泛的研發。執行長表示：「想像一下，如果ChatGPT-4等競爭對手的會話智能技術可以應用於工業時間序列數據，這將允許前所未有的預測應用，比如讓營運人員能夠預見問題並避免突發狀況」。
新聞原址： https://techcrunch.com/2023/08/29/controlrooms-ai-raises-10m-for-industrial-manufacturing-troubleshooting-platform/