À mesure que les usines et les installations de fabrication sont devenues « plus intelligentes » grâce aux capteurs, à la robotique et à d’autres technologies connectées, cela a créé un trésor potentiel de données qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations sur les goulots d’étranglement et d’autres domaines à améliorer. Ou peut-être même simplement pour accélérer des processus qui autrement nécessiteraient un travail manuel important.
Mais une grande partie de ces données générées sont non structurées et difficiles à exploiter dès le départ. Même si l’analyse du Big Data constitue depuis des années un pilier de secteurs tels que la finance et la logistique, elle n’a pas encore pleinement fait son chemin dans le domaine manufacturier. Cela a créé une mine d’or inexploitée et, plus récemment, un marché naissant pour les technologies conçues à la fois pour capturer et donner du sens à une vaste gamme de données de fabrication.
Le mois dernier, la société britannique Oden Technologies, désormais basée à New York, a levé un tour de table de série B de 28,5 millions de dollars pour stimuler la croissance de sa plateforme d'analyse de données destinée aux fabricants. L'entreprise allemande Daedalus a levé 21 millions de dollars pour appliquer l'IA aux usines de fabrication de précision. Et la société belge Robovision a obtenu 42 millions de dollars pour apporter l'intelligence de vision par ordinateur aux machines industrielles.
C'est maintenant au tour d'EthonAI, puisque la startup suisse a annoncé jeudi avoir levé 15 millions de francs (16,5 millions de dollars) dans le cadre d'un cycle de financement de série A mené par Index Ventures, avec la participation de General Catalyst, Earlybird et Founderful.
EthonAI trouve les défauts des produits
Fondée à Zurich en 2021 par le PDG Julian Senoner et le CTO Bernhard Kratzwald, EthonAI peut former des modèles d'IA pour des cas d'utilisation spécifiques, par exemple dans la fabrication électronique où le client fournit des images de produits sans défauts et le logiciel Inspector d'EthonAI peut ensuite identifier les défauts de surface dans les produits pendant le processus de fabrication et d’assemblage. Apple a récemment acquis une société appelée DarwinAI qui poursuit un objectif similaire, en termes d'automatisation du processus de gestion visuelle de la qualité dans la fabrication de composants.
Plus largement, cependant, EthonAI peut combiner les données de l'ensemble de la configuration de fabrication d'une entreprise, des capteurs aux arrêts de ligne, et dresser un tableau de l'endroit où les choses se trouvent et ne fonctionnent pas bien – et même comparer les performances de plusieurs installations pour voir où elles pourraient se trouver. marge d'amélioration.
Au cours de ses trois années d'existence, EthonAI a rassemblé des clients assez prestigieux, notamment Siemens et le chocolatier Lindt.
L'analyse des marchés cibles d'EthonAI révèle que la fabrication de semi-conducteurs est un domaine d'intérêt particulier, bien que la société n'ait divulgué aucun client spécifique dans ce domaine. Cependant, le faible rendement est un problème connu dans le secteur des puces, où les défauts des tranches de silicium peuvent affecter le nombre de puces réellement utilisables après la production. Notamment, Apple aurait conclu un accord l'année dernière avec le fabricant de puces TSMC qui avait apparemment des taux de rendement particulièrement faibles (seulement 55 % à l'époque), Apple ayant conclu un accord pour ne payer que pour les bonnes tranches connues, économisant ainsi des milliards de dollars.
EthonAI, pour sa part, affirme travailler avec un « principal producteur de semi-conducteurs » qui utilise sa plate-forme pour fusionner plusieurs ensembles de données afin de mener des analyses et d'identifier des relations jusqu'alors inconnues entre les processus, les équipements et les taux de rendement.
« L’industrie manufacturière se trouve à un moment critique, et les entreprises qui ne parviennent pas à s’adapter à l’IA risquent de prendre du retard », a déclaré Senoner dans un communiqué de presse. « Les usines produisent des montagnes de données et l’IA est la clé pour obtenir des informations permettant d’atteindre l’excellence opérationnelle. »
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