Complejidades de automatización están llevando a innovadores a desarrollar tecnologías para mejorar problemas de producción y suministro. Este artículo destaca 8 empresas que ayudan a fabricantes a trazar un camino hacia el futuro de la industria.
En el mundo de la automatización, muchos proveedores de tecnología son nombres bien conocidos, al menos para los compradores de las industrias de fabricación y procesamiento. Pero el auge de la digitalización industrial ha llevado a un gran número de nuevas empresas a entrar en la escena de la tecnología de automatización. Estas empresas se centran en la analítica y otros problemas relacionados con el software, desarrollan nuevos dispositivos de hardware y combinan cada vez más tecnologías de hardware y software para crear dispositivos inteligentes.
Como continuación de nuestro último artículo que explora nuevas empresas emergentes de tecnología para observar, le brindamos información sobre ocho nuevas empresas emergentes a las que debe prestar atención.
El nombre de ADISRA está inspirado en los seis conceptos de resiliencia descritos en el libro de Judith Rodin, "The Resilience Dividend": consciente, diverso, integrado, autorregulado y adaptable. ADISRA fue fundada por emprendedores en serie que querían abordar el vacío que veían en el mercado de tecnologías de transformación digital rentables dirigidas a empresas más pequeñas. Ernest Roland es presidente y Marcia Gadbois es presidenta y gerente general. Roland ha estado involucrado en la fundación de varias empresas emergentes exitosas, como el software CRISP Factory Automation basado en el sistema operativo OpenVMS e InduSoft HMI y SCADA para dispositivos móviles y web. Gadbois fue el presidente de InduSoft, que fue adquirida por Invensys en 2013 antes de que Invensys fuera adquirida por Aveva en 2014.
ADISRA ofrece un enfoque de bloques de construcción para la transformación digital a través de su paquete ADISRA SmartView HMI y SCADA diseñado para la recopilación de datos y análisis en tiempo real en dispositivos de borde. Gadbois dijo que los paquetes HMI y SCADA están evolucionando para ofrecer a los usuarios no solo visualización y funciones HMI / SCADA tradicionales, sino también análisis. “Esta capacidad adicional permite al personal de la planta tomar decisiones sobre su proceso de manera rápida y precisa, ayudándolos a mejorar la calidad del producto, las tasas de producción y la seguridad, al mismo tiempo que abordan los problemas regulatorios y de cumplimiento”, dijo.
Además de SmartView, ADISRA ofrece InsightView, una plataforma de análisis y OEE (efectividad general del equipo) basada en la nube, a la que se puede acceder a través de dispositivos móviles, web, HMI y de escritorio; y ADISRA KnowledgeView, un enfoque proactivo basado en la nube para la calidad y el mantenimiento. Gadbois dijo que KnowledgeView utiliza "análisis avanzados y aprendizaje automático para localizar equipos potenciales o fallas de calidad lo antes posible para evitar la necesidad de actividades de calidad o mantenimiento más reactivas y complejas".
ADISRA es una empresa privada autofinanciada. Gadbois dijo que los principales inversores de la empresa son los fundadores y sus clientes. La compañía se enfoca en fabricantes discretos de mercado pequeño a mediano con clientes en industrias que van desde la fabricación de automóviles hasta los fabricantes de equipos originales (OEM) de maquinaria y los fabricantes de alimentos y bebidas y productos farmacéuticos. Gadbois dijo que ADISRA se enfoca en empresas “que buscan soluciones rentables que sean fáciles de implementar sin la carga de un amplio personal de soporte de TI.
En 2016, Delft Robotics (fundada por el profesor Martijn Wisse en 2014 como un spin-off de la Universidad Tecnológica de Delft de los Países Bajos) participó como integrador de robótica en el desafío Amazon Picking y ganó la competencia, principalmente debido a su capacidad de aprendizaje profundo. Esto llevó a la compañía a girar hacia el desarrollo de un producto de software de visión por computadora de aprendizaje profundo y a cambiar su marca como Fizyr en 2017.
Según la compañía, Fizyr significa "alcance" en holandés, y el software de aprendizaje profundo que proporciona la compañía tiene un amplio alcance de capacidades cuando se trata de recoger una variedad de paquetes. El software Fizyr permite a los robots reaccionar a diferentes empaques, así como a cómo se apilan a través de una red neuronal de imágenes.
Fizyr diseña, construye e instala el software de visión por computadora estandarizado que tiene licencia para integradores de sistemas que construyen celdas robóticas de selección y colocación para instalar en las instalaciones del usuario final. “Así como la cámara y la pinza son los ojos y los brazos de un robot, el software de visión es el cerebro que analiza la imagen y permite que el robot se mueva en consecuencia”, dijo el director ejecutivo de Fizyr, Herbert ten Have. "El software de vanguardia de Fizyr es un producto modular plug-and-play que proporciona soluciones de selección y colocación en entornos logísticos difíciles".
Entre otros usos, este software puede destinarse a aplicaciones de comercio electrónico, en las que los artículos que se van a recoger pueden tener una gran variación en términos de tamaño, material, color y ubicación, todos los cuales son atributos con los que los sistemas logísticos tradicionales a menudo no pueden contar. Es por eso que la adopción de tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo tienen el potencial de aliviar las dificultades comunes de selección. La red neuronal de Fizyr está entrenada para clasificar un elemento, diseñar estrategias para la presión necesaria para elegir el objeto y proponer las mejores posiciones de agarre posibles para seleccionar el elemento.
Esta capacidad también ayuda a resolver otro desafío que enfrenta la industria: la escasez de mano de obra y la gran dependencia de los recolectores humanos para realizar tareas repetitivas. Empresas como Fizyr apoyan a los operadores humanos asumiendo actividades repetitivas y permitiendo que los humanos se concentren en tareas de valor agregado.
Después de enterarse de que muchas empresas gestionan sus robots con diversas tecnologías improvisadas, Florian Pestoni, director ejecutivo, y Julian Cerruti, director de tecnología, fundaron InOrbit para abordar las barreras comunes al crecimiento en las operaciones de robots.
InOrbit ofrece una plataforma de gestión de robots basada en la nube y basada en inteligencia artificial que permite a las empresas y operadores de robótica desarrollar, implementar y orquestar robots autónomos a escala global. Según InOrbit, su plataforma proporciona herramientas para la observación efectiva de la gestión de flotas, el análisis de datos y las operaciones de robots a escala. El objetivo de InOrbit es ayudar a las empresas a administrar y optimizar su flota de robots, ya sea un puñado de robots en un solo sitio o miles de robots de varios proveedores en múltiples ubicaciones.
Cerruti trabajó con robótica en Willow Garage, Savioke y Clearpath, mientras que Pestoni es un ingeniero de software que pasó a ser responsable de productos en Microsoft y Facebook. Pestoni también es el organizador del Grupo de trabajo de operaciones de robots, un grupo comunitario sin fines de lucro impulsado por expertos dedicado a promover operaciones efectivas de robots.
La última ronda de financiación de la empresa de 2,6 millones de dólares estuvo a cargo de Animo Ventures, con la participación de Yamaha Motor Ventures & Laboratory Silicon Valley y Kärcher New Venture.
Pestoni dijo que InOrbit tiene “numerosos clientes hasta la fecha y sirve a una variedad de industrias en el espacio de la robótica emergente, que van desde la cadena de suministro y la logística hasta los servicios de limpieza, venta minorista, agricultura y alimentos.
Los datos industriales digitalizados son extremadamente valiosos. El problema es que hay demasiados datos que recopilar y limpiar para digitalizarlos rápidamente y permitir su potencial de creación de valor. La creación de un motor de búsqueda empresarial para datos de máquinas para agilizar este proceso es lo que está haciendo la detección. La idea de una plataforma de intercambio de datos tuvo lugar en 2016 después de la tesis para su PhD del fundador de Senseering, el Dr. Daniel Trauth, quien exploró los límites de un algoritmo de IA desarrollado en una máquina. En 2018, Trauth creó Senseering, una empresa dedicada a capturar los datos faltantes de la máquina necesarios para realizar análisis de datos efectivos.
“Hemos desarrollado una plataforma para datos de IoT (Internet de las cosas) de alta frecuencia basada en Gaia-X e IOTA”, explicó Trauth. Gaia-X es un proyecto iniciado por representantes europeos de negocios, ciencia y política para crear la infraestructura de datos de próxima generación. La Fundación IOTA es una organización sin fines de lucro que desarrolla la capa de protocolo seguro de próxima generación para IoT.
La plataforma de Senseering mira los datos de IoT como un motor de búsqueda. Está diseñado para encontrar y acceder a los datos de IoT correctos en el momento adecuado. “Nuestra plataforma de IoT permite que los datos se encuentren, compartan, agreguen y moneticen en todo el mundo para que todos los científicos de datos tengan acceso a los mejores datos en cualquier momento”, dijo Trauth.
Según Trauth, las raíces de Senseering se encuentran en empresas de fabricación B2B de tamaño medio. Sin embargo, recientemente, las empresas de los sectores de ciudades inteligentes, construcción inteligente, cadena de suministro, química y alimentos también se han interesado en el intercambio de datos entre silos y la colaboración global en datos compartidos. Con ese fin, senseering ha procesado más de 100 mil millones de conjuntos de datos de alta frecuencia de más de 15 clientes industriales.
En 2020, la competencia de innovación de IA más grande y primera del gobierno federal alemán otorgó a Senseering una financiación de más de $ 910.000.
Noodle.ai se lanzó con la visión de combinar la inteligencia artificial avanzada de las máquinas con lo mejor de la inteligencia humana para crear un mundo sin desperdicios. Aproximadamente $ 2 billones de dólares se pierden cada año en la cadena de suministro y el 94% de los desechos del mundo proviene de la industria en forma de exceso de inventario, defectos de productos, tiempo de inactividad no planificado y pedidos sin completar. La compañía ha dedicado cinco años a I + D e invirtió $ 110 millones en el desarrollo de su portafolio de software de inteligencia artificial para permitir que las cadenas de suministro y los fabricantes eliminen el desperdicio antes de que suceda mediante el uso de predicciones y recomendaciones impulsadas por IA.
La tecnología FlowOps de Noodle.ai consta de cinco aplicaciones: flujo de activos, flujo de calidad, flujo de demanda, flujo de inventario y flujo de producción. Las aplicaciones buscan patrones en las operaciones de una empresa, predicen posibles escenarios, aprenden continuamente y hacen recomendaciones que mejoran el flujo de mercancías desde las materias primas hasta las fábricas y las estanterías. La tecnología está diseñada para abordar el problema del desperdicio causado por la ineficiencia operativa, también conocido como entropía de operaciones.
FlowOps ayuda a los usuarios a ver y comprender los patrones ocultos más peligrosos que pueden interrumpir sus operaciones. El software proporciona una visión de los riesgos a corto plazo con el contexto para comprender el impacto en el negocio medido en dólares. El software predice problemas antes de que sucedan y proporciona acciones recomendadas sobre cómo corregir y evitar que el problema vuelva a ocurrir. También explica cada una de las acciones recomendadas y simula escenarios para ayudar a los tomadores de decisiones a medida que aprende y mejora continuamente con cada decisión que se toma.
"Esta nueva categoría de software es un tango entre la máquina y la inteligencia humana, cada uno haciendo lo que mejor sabe hacer", dijo Stephen Pratt, fundador y director ejecutivo de Noodle.ai. "Las aplicaciones FlowOps sintetizan datos, identifican patrones y brindan recomendaciones que aumentan la cadena de suministro y la capacidad del profesional de fabricación para analizar la información y tomar las mejores decisiones basadas en datos".
Pratt fundó Noodle.ai en 2016 después de trabajar en IBM como líder global de IBM Watson Services. La empresa ha recibido financiación de TPG Growth y de Dell Technologies.
Noodle.ai tiene clientes en las industrias de alimentos y bebidas, artículos para el hogar, cosméticos, productos químicos, acero, metales especiales y automotriz.
Reconociendo que los motores eléctricos son una de las máquinas más comunes e ineficientes que consumen más electricidad a nivel mundial, el objetivo de Turntide es la modernización de los motores eléctricos del mundo para reducir nuestra huella de carbono global y evitar lo peor del cambio climático.
El fundador de Turntide LogoTurntide, Mark Johnson, dijo: “Más del 90% de los motores del mundo son motores de inducción de CA desconectados. Estos motores representan más del 50% del consumo mundial de electricidad, más que la iluminación, la calefacción y la electrónica combinados. La modernización de los motores del mundo es esencial para reducir nuestra demanda de energía y, en última instancia, reducir nuestra huella de carbono, la contaminación y los gastos energéticos comerciales ".
“El sistema de motor inteligente de Turntide tiene una arquitectura fundamentalmente diferente”, dijo Johnson, “solo usa energía cuando es necesario. Al incorporar un software de control patentado, el motor optimiza la eficiencia a todas las velocidades. Y un tablero en la nube ofrece datos en tiempo real sobre las condiciones operativas y el uso de energía para predecir los problemas de mantenimiento antes de que ocurran ".
Piyush Desai es el actual vicepresidente de diseño de motores de Turntide, a quien se le ocurrió la idea de usar un rotor de interruptor posicionado hacia atrás para hacerlo más denso y eficiente. Por supuesto, esta idea no es del todo nueva, ya que la tecnología de reluctancia conmutada se desarrolló en el siglo XIX. El problema es que los motores de reluctancia conmutada (SRM) no son conocidos por tener mucha precisión de control.
El desarrollo de Turntide de HR-SRM (SRM de polo de rotor alto), combinado con capacidades de control y software, llevó a la creación de lo que Turntide llama "el motor inteligente más eficiente y altamente confiable del mundo".
En 2021, Turntide anunció una financiación de 80 millones de dólares de Breakthrough Energy Ventures, Footprint Coalition Ventures de Robert Downey Jr., Amazon Climate Pledge Fund, Keyframe Capital, Fifth Wall’s Climate Technology Fund y Captain Planet LP. También en 2021, la compañía recibió otros $ 225 millones en financiamiento de notas convertibles, con inversiones de la Junta de Inversiones del Plan de Pensiones de Canadá (CPP Investments), Monashee Investment Management, JLL Spark, Breakthrough Energy Ventures, Captain Planet LP y Suvretta Capital Management. Esta segunda inversión en 2021 llevó el financiamiento total de Turntide a $ 400 millones.
La creciente base de clientes de Turntide incluye más de 600 empresas, incluida Amazon, que utiliza millones de motores en sus centros de distribución y edificios corporativos, y BMW, que está probando el Smart Motor System de Turntide en su planta de Spartanburg, SC, para impulsar la eficiencia y reducir significativamente el costo de la electricidad.
Ware, con sede en San Francisco, se formó para reducir el laborioso trabajo manual asociado con la gestión del inventario del almacén. La empresa fue fundada en 2019 por Ian Smith, director ejecutivo, y Joseph Moster, director de tecnología. Los dos tienen más de 20 años de experiencia combinada en el uso de drones en la empresa y han reunido un equipo de profesionales en logística y tecnología.
Ware Logo BlackWare es una plataforma de digitalización de la cadena de suministro a nivel empresarial ubicada en la intersección de la robótica y el aprendizaje automático. El primer producto de la compañía utiliza drones para transformar la forma en que el mercado global de centros de distribución y almacenamiento (de $ 1,9 billones) rastrea el inventario. Ware despliega flotas de drones inteligentes y autónomos del socio Skydio dentro de las instalaciones de los clientes para ayudarlos a rastrear su inventario hasta 40 veces más rápido, con un 50% menos de personas dedicadas.
“Les ayudamos a obtener ahorros de $ 1 millón o más por año al ayudar a reducir las pérdidas y el deterioro”, dijo Smith.
Según Smith y Moster, la automatización del ciclo de almacén con Ware es un proceso de 3 pasos:
· Captura de datos: los drones auto-piloteados y autónomos operan dentro del almacén, evitando obstáculos y capturando imágenes del inventario.
· Procesamiento de datos: las imágenes se cargan desde las instalaciones a Ware para su análisis, se escanean los códigos de barras y se identifican las ubicaciones del inventario.
· Entrega de informes: los informes de inventario se entregan en Ware Cloud. El panel del software muestra un registro de auditoría visual asistido por inteligencia artificial del inventario del almacén, priorizando los problemas que requieren atención.
La ronda de financiación de riesgo más reciente de Ware fue de 2,5 millones de dólares liderada por los socios de UP, incluida la participación de Bloomberg Beta, 2048 Ventures y Adam Bry, director ejecutivo de Skydio.
Centrándose en proveedores de automatización, fabricantes de máquinas y usuarios finales industriales, Zededa ofrece lo que llama una "solución de orquestación basada en la nube simple y escalable que brinda visibilidad, control y seguridad para la computación periférica distribuida". La compañía dice que esto les da a "los clientes la libertad de implementar y administrar cualquier aplicación en cualquier hardware a hiperescala mientras se conectan a cualquier nube o sistemas locales".
El sistema de Zededa utiliza el sistema operativo EVE-OS de código abierto de la organización LF Edge de la Fundación Linux para proporcionar una base abierta, flexible y segura y eliminar el bloqueo del proveedor. La compañía dice que su base de infraestructura brinda una “experiencia consistente al implementar aplicaciones de borde para casos de uso como OEE, mantenimiento predictivo, control de calidad y logística. Su soporte para aplicaciones implementadas en máquinas virtuales les permite a los operadores consolidar cargas de trabajo mediante la ejecución de aplicaciones heredadas basadas en Windows (por ejemplo, SCADA, HMI, historiador) junto con aplicaciones modernas (por ejemplo, inteligencia artificial / aprendizaje automático) en contenedores".
Un aspecto clave de la tecnología de punta de Zededa es el uso del modelo de seguridad de confianza cero para segmentar las redes de control de OT (tecnología de operaciones) en capas de los sistemas de TI con capacidades de firewall distribuidas. Según se informa, la tecnología admite cualquier formato de aplicación y hardware de borde, en comparación con otros que normalmente solo admiten contenedores Docker. El modelo de seguridad de confianza cero presenta una raíz de confianza basada en silicio, una identificación basada en criptografía que elimina las credenciales de inicio de sesión del dispositivo local, el arranque medido, la atestación remota y el cifrado de disco completo. Se dice que esta combinación de capacidades asegura la integridad del dispositivo, detecta anomalías en la pila de software y gobierna el flujo de datos desde el borde hasta la nube con un firewall distribuido basado en políticas. Los requisitos de cumplimiento se cumplen mediante una gestión centralizada con control de acceso basado en roles.
Los fundadores de Zededa, Said Ouissal, Roman Shaposhnik y Erik Nordmark, crearon la empresa para ayudarles a los usuarios a lidiar con la cantidad sin precedentes de datos que ahora se generan en el borde de la red y a través de Internet. Determinaron que la única forma en que las empresas podrían lidiar razonablemente con todos estos datos sería mover el análisis y la inferencia al borde donde se generan los datos, ya que sería demasiado costoso y llevaría mucho tiempo cargar todos estos datos en la nube y analizarlo allí.
Hasta la fecha, Zededa ha recaudado 31,5 millones de dólares de inversores principales como Lux Capital, Energize Ventures, Almaz Capital, Rockwell Automation, Juniper Networks, EDF North America Ventures y HBAM. Zededa tiene actualmente más de 20 clientes en las industrias de manufactura, petróleo y gas, y energía.
