요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
센서, 로봇 공학 및 기타 연결된 기술을 통해 공장과 제조 시설이 “더 스마트해짐”에 따라 병목 현상 및 기타 개선 영역에 대한 인사이트를 얻기 위해 마이닝할 수 있는 잠재적인 데이터 보물 창고가 생겨났습니다. 또는 그렇지 않으면 상당한 수동 작업이 필요한 프로세스를 단순히 신속하게 처리할 수도 있습니다.
그러나 이렇게 생성된 데이터의 대부분은 구조화되지 않았으며 즉시 활용하기 쉽지 않습니다. 빅 데이터 분석은 수년 동안 금융 및 물류와 같은 산업의 주류였지만 제조 분야에는 완전히 진출하지 못했습니다. 이로 인해 아직 개발되지 않은 방대한 인사이트와 최근에는 방대한 제조 데이터를 포착하고 이해하도록 설계된 기술에 대한 새로운 시장이 생겨났습니다.
지난달, 현재 뉴욕에 본사를 둔 영국에서 설립된 Oden Technologies는 제조업체를 위한 데이터 분석 플랫폼의 성장을 촉진하기 위해 2,850만 달러 규모의 시리즈 B 라운드 투자를 유치했습니다. 독일의 Daedalus는 정밀 제조 공장에 AI를 적용하기 위해 2,100만 달러를 모금했습니다. 그리고 벨기에의 Robovision은 산업용 기계에 컴퓨터 비전 인텔리전스를 제공하기 위해 4,200만 달러를 확보했습니다.
이제는 EthonAI의 차례입니다. 이 스위스 스타트업은 목요일 General Catalyst, Earlybird, Founderful이 참여한 가운데 Index Ventures가 이끄는 시리즈 A 펀딩 라운드에서 1,500만 스위스 프랑(1,650만 달러)을 유치했다고 발표했습니다.
스위스 추크의 Siemens 공장에서 EthonAI 공동 설립자 Julian Senoner(CEO, 왼쪽)와 Bernhard Kratzwald(CTO). 이미지 출처: EthonAI
이미지 출처: EthonAI
EthonAI, 제품의 결함을 찾아내다
2021년 CEO Julian Senoner와 CTO Bernhard Kratzwald가 취리히에서 설립한 EthonAI는 특정 사용 사례에 맞게 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어 전자 제품 제조에서 고객이 결함 없는 제품의 이미지를 제공하면 EthonAI의 Inspector 소프트웨어가 제조 및 조립 과정에서 제품의 표면 결함을 식별할 수 있습니다. Apple은 최근 구성 요소 제조에서 시각적 품질 관리 프로세스를 자동화한다는 점에서 유사한 목적을 수행하는 DarwinAI라는 회사를 인수했습니다.
그러나 더 광범위하게 EthonAI는 센서부터 라인 중단까지 회사의 제조 설정 전반의 데이터를 결합하여 어떤 부분이 제대로 작동하고 어떤 부분이 제대로 작동하지 않는지 파악하고 여러 시설의 성능을 비교하여 개선의 여지가 있는지 확인할 수 있습니다.
3년의 역사를 가진 EthonAI는 Siemens, 초콜릿 제조업체 Lindt 등 상당히 유명한 고객을 확보했습니다.
EthonAI의 목표 시장을 자세히 살펴보면 반도체 제조가 특히 중점을 두는 분야라는 것을 알 수 있지만, 회사는 이 분야의 특정 고객을 공개하지 않았습니다. 그러나 낮은 수율은 칩 부문에서 알려진 문제이며, 실리콘 웨이퍼의 결함은 생산 후 실제 사용 가능한 칩 수에 영향을 미칠 수 있습니다. 특히 Apple은 지난해 특히 낮은 수율(당시 55%)을 기록한 것으로 알려진 칩 제조업체 TSMC와 계약을 체결했으며, Apple은 알려진 양호한 웨이퍼에 대해서만 비용을 지불하는 계약을 체결하여 그 과정에서 수십억 달러를 절약한 것으로 알려졌습니다.
EthonAI는 여러 데이터 세트를 병합하여 분석을 수행하고 프로세스, 장비 및 수율 간의 이전에 알려지지 않은 관계를 파악하기 위해 플랫폼을 사용하는 “선도적인 반도체 생산업체”와 협력한다고 밝혔습니다.
Senoner는 보도 자료에서 “제조업은 중대한 시점에 있으며 AI에 적응하지 못하는 기업은 뒤처질 위험이 있습니다.”라고 말했습니다. “공장은 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있으며 AI는 운영 우수성을 이끌어낼 인사이트를 얻는 데 중요합니다.”