摘要:近日,知策信息科技(上海)有限公司(以下简称「知策科技」)宣布完成数千万元种子轮融资,投资方为顺为资本。
近日,知策信息科技(上海)有限公司(以下简称「知策科技」)宣布完成数千万元种子轮融资,投资方为顺为资本。本轮投资资金主要用于产品研发与市场推广。
对于本轮独投「知策科技」,顺为合伙人李锐先生表示:“我国工业智能优化行业还处于早期发展阶段,渗透率低,未来的发展潜力巨大。现阶段,钢铁行业在数字化和自动化的投入已经比较完备,具备智能优化的先决条件,预算也在向智能优化倾斜。知策的创始团队在钢铁行业和 AI 领域具备较深的认知和丰富的经验,已在头部钢铁企业有成功落地案例。我们期待公司未来基于其底层的工业智能平台,在更多的客户和场景里实现优化提效,为我国的智能制造贡献一份力量。”
一、关于「知策科技」
「知策科技」成立于 2021 年,是一家专注于复杂制造业,开发基于人工智能技术的工业软件公司,主要关注人工智能在复杂制造业务场景中的落地应用,帮助工业企业改进生产工艺,快速提升质量、碳排、生产效率等核心指标。「知策科技」的核心产品是知策工业智能平台,基于平台的 AI 算法能力、数据集成能力,为不同的工业问题提供智能解决方案。
二、致力于提高工业企业效率
「知策科技」CEO 韩砚表示,工业企业有个最大的痛点是传统软件在解决工艺问题时,耗时非常长。传统的软件是基于经验的定性分析,通过“假设-验证”的试错方法解决,难度大,周期长、成本高,有时一个问题可能花费了几年时间和大量生产试验成本也无法找到解决方案。这也就意味着传统方法的适用性、敏捷性和经济性已经无法满足现代工业的需求。
“以钢铁行业的质量问题为例,我们有个客户的某产品合格率是 70%,他们想把合格率提高到 90%,如果解决了这个问题,每年该产品至少节省 1.5 亿的成本。由于钢铁行业的工艺非常复杂,涉及上万个参数,传统的基于机理模型的软件要从数以万计的参数中定位原因是极度困难的”,韩砚说,“用知策基于实际数据的人工智能质量解决方案,3 个月就可以给到工程师改进的方案,从过往项目经验来看,质量缺陷平均可以降低 20% 左右”。
三、用AI重新定义工业软件
「知策科技」基于新一代 AI 技术,利用真实环境下的生产数据进行训练,对机理尚待研究的复杂工业问题快速建立量化模型,并支持进行大规模的场景分析与仿真,使得模型在精度和适用性上大幅提高;从而解决传统工业软件无法解决的问题。“前几年大家提及的人工智能,更多的是在数据收集和展示层面,往往需要业务方自己去挖掘背后的数据价值。而我们关注的重点是,利用最新一代的人工智能技术,帮企业完成分析并做出决策,给出更直接的解决方案”,韩砚介绍。
「知策科技」的知策工业智能平台由通用算法引擎、低代码开发引擎和数据资产引擎三部分组成。基于知策工业智能平台,「知策科技」打造出首款工业 AI 应用——全流程质量分析与工艺优化。这款应用包含质量过程评估、工程量化模型、缺陷原因分析、工艺仿真优化等部分,实现工程师与 AI 交互式的质量工艺分析。
“市面上类似的工业软件主要有两类。一类是利用人工智能的平台型软件,这一类的优势是人工智能算法和基础设施都比较好,但他们最大的问题就是不懂工业”,韩砚介绍,“他们对通用人工智能技术有很多理解,但是工业人工智能和通用人工智能之间还有很大的鸿沟,需要根据对工业的业务理解进行大量的定制和适配。”另一类是专注于某一行业领域的软件供应商,他们对行业有很好的理解,但人工智能技术水平不足。“我们最大的优势就是,既懂人工智能,又懂工业,这也跟我们团队的基因有关系。”
CEO 韩砚曾在达索系统担任高级算法科学家,「知策科技」的创始团队都来自达索系统等工业软件的国际大型企业,在工业领域软件有 20 多年的经验,曾长期在欧洲做过很多大型工业人工智能业务落地项目。
「知策科技」目标客户是加工流程非常复杂的工业企业,目前主要聚焦在钢铁行业,已经服务于中国宝武、南京钢铁,并与其他多个细分领域领头羊客户确立了合作意向。除此之外,公司还在向锂电池、化工、制药、发电、石化等行业拓展,已经和部分行业龙头企业建立了深入沟通。
下一步,「知策科技」重点将在现有的质量分析的基础上,继续利用 AI 技术,拓展包括重点工序深度分析、重点设备智能化控制等多方面的的解决方案。
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