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芯控智能完成千万美元 A 轮融资

发表日期:2021年10月19日

综述

10月19日,工业机器人产线规划软件提供商杭州芯控智能科技有限公司(以下简称“芯控智能”)宣布完成千万美元 A 轮融资,本轮融资由经纬创投独家领投。

 

本轮融资将用于团队扩建、AI专家库的丰富、软件的云化部署、芯控品牌的推广和新增行业的示范应用。

经纬观点

 

经纬创投合伙人肖敏认为:传统工业产线由大量非标自动化组成,存在开发周期长、个性化成本高的问题,效率和成本往往也非最优解。芯控创新性的软件系统将非标产线解耦,通过仿真及AI优化产线自动化并实现协同最优,以标准化的软硬件产品赋能集成商。经纬非常认同芯控的创新产品并且看好以陈立为首的团队的执行力和持续创新能力。

融资新闻

芯控智能结合人工智能专家库,设计了针对智能工厂自动生成产线的编程软件 - Factory Steam(以下简称为FSM),基于芯控智能AI、模块化机器人核心技术,辅助自动化设备集成商完成产线规划设计与优化,使机器人产线可以像乐高玩具一样自由拼接组合,大幅提高了产线的设计实施效率。

 

高玩具一样的机器人产线设计

 

FSM实现了算法层、显示层和控制层之间分离的真实仿真环境,使三者可以在仿真软件中完全模拟实际控制流程,配合芯控自主研发的运动控制器,能够做到仿真与现实的“无缝”切换,而无需再安装其它介器。

 

作为国内首款面向工业应用而非机器人教学的在线实施软件,FSM凭借与自家控制器、机器人三位一体的独特优势,在工业机器人虚拟仿真软件领域被国外垄断的环境下,填补了该领域的空白。

 

据芯控智能介绍,目前,工业机器人领域的设备集成商面临以下五方面问题:

 

1)客户与设备集成商之间采用3-3-3-1付款模式,使得自动化生产线项目周期长;

2)方案工程师与客户之间频繁交流,设计方案需要进行反复修改,导致产线落地实施遥遥无期;

3)方案部署难度高,实施效果取决于工程师的经验和能力;

4)项目尾款难以收回,实际调试过程中,时间节拍是否可控是个未知数,造成客户满意度差;

5)集成商的效益收入完全取决于员工的数量和质量。

工业机器人领域的行业痛点

 

“相对于智能制造几千亿的市场规模,全国工业机器人去年只有一百五十亿左右的产值,差距巨大。”芯控智能创始人CEO陈立向36氪介绍:“工业机器人的方向是没有任何错误的,如何把工业机器人在整个产线的占比提升上去,才是问题的核心。而难点其实不在硬件, 而是工业现场所能选择的智能工具太少了,芯控智能所做的就是丰富这个智能工具库。”

 

FSM从设计到实际部署主要经历:产线低代码输入、模块化安装与示教、设备数据回传与迭代这三部分。

 

1)产线低代码输入:FSM一键生成芯控数字化工厂机器人语言—ROCO指令(含架构),下发到集中控制器。这无疑是大大减轻了现场工程师代码编译工作,从而快速实现机器人产线的孪生动作。

产线低代码输入

 

2)产线模块化安装与示教:以FSM为蓝图,模块化机器人像lego一样快速将产线拼装完成。由于数据误差和制造、生产、装配的误差,系统需要进行校正。实现calibration的方法有多样,FSM既支持使用便宜的游戏手柄进行单步示教,也支持使用激光跟踪仪与多目示教系统

产线模块化安装与示教

 

3)设备数据回传与迭代:集中控制器收集产线系统数据,回传FSM,实时迭代,使机器人变得更智能。

设备数据回传与迭代

 

在传统制造业的数字化转型中,泵业是一个典型的产业案例,仅在浙江省产值约500亿,共有5家上市公司,受地方政府支持,在向千亿产值发展。其中20%,近百亿产值是智能制造,但原有设备存在占地空间比大、机器人价格高、调试困难,且维护人员成本高、非标公司方案落地困难。

 

作为标杆项目,芯控智能运用基于FSM技术研发的机器人群设备,实现了多台机器人在小空间内高速工作,设备占地面积小、生产节拍高、性价比高、将每个机器人轴利用到极致。仅2021年Q1,芯控智能从浙江的泵业即收获近两千万的订单。

 

机器人产线设计案例

 

并且,FSM在泵业的实践作为典型案例,开始被行业内的集成商从认识到接受。从2021年Q2开始,近20家集成商将芯控智能的FSM解决方案推广到汽车、电子、3C、生物医疗等多个产业领域的头部企业。

 

陈立告诉36氪,目前市场同类方案主要来自国际产业巨头如西门子、达索等,而且主要是和其硬件整体解决方案配套,本地化程度低、操作繁琐、技术支持周期长、且价格昂贵。FSM具有AI专家库,根据客户需求可自动生成百分之七十的产品布局,结合中国产业互联网的思路提供本地化的服务方案。

 

陈立进一步表示:芯控智能希望未来可以服务1000个集成商,控10000个黑灯工厂。中国作为智能制造的最大市场,还有非常大的应用前景值得拓展,工业机器人虚拟仿真软件的工具集类似于自动驾驶软件包,作为核心和大脑将逐步替代硬件的重要性。

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