Augury获800万美元A轮融资 用AI预测机械故障

发布时间:2019-12-26 11:43:11 【来源:

是否可以从它们单独发出的声音中推断出内燃机,风扇或气压机的机械异常?事实证明,是的,而且精度很高。嵌入噪声中的模式传达有价值的信息,其中一些预示了麻烦。

受这一想法的启发,软件开发商Gal Shaul和模拟信号处理工程师Saar Yoskovitz于2011年共同创立了Augury。这两家公司将这家位于以色列和纽约的初创公司描述为“机器的Shazam”。其无线Halo传感器-附有到商用冰箱,工业规模的加热器,以及几乎两者之间的所有内容-记录诸如振动,温度和磁力之类的读数,并将其上传到云中,然后由AI算法将其摄取到云中以预测机器的运行状况。

奥古里将江森自控,布鲁克林海军船坞,纽约市教育局,格兰富,PSG多佛,特灵和开利作为客户,无疑给早期投资者留下了深刻的印象。案例分析:今天早上,高通风险投资公司宣布已向Augury的2500万美元C轮融资追加了800万美元,该轮融资由Insight Venture Partners领投,并得到了现有投资者Eclipse Ventures,Munich Re / HSB Ventures,Pritzker Group的支持VC和Lerer Hippeau。扩大后的一轮融资使Augury的总融资额达到了5,900万美元,紧随该公司完成对Alluvium的收购之后,Alluvium是一家机器学习初创公司,其平台可显示来自工业数据流的见解。

高通公司副总裁卡洛斯·科克隆说:“奥古丽已经成为IIoT的领导者,它利用人工智能使世界领先的制造商能够通过更好的机器健康状况监控来改善其运营。”高通公司副总裁卡洛斯·科克隆说,他将以观察员身份加入奥古丽董事会。“我们对他们的远见和牵引力感到兴奋,并期待与他们合作在工业环境中推进5G和边缘计算。”

Yoskovitz说,Augury的技术经过精心设计,可以推广并可以自我完善。技术人员在机器的不同位置处捕获的记录用于在Augury的云中建立基准读数。然后将它们与其他客户拥有的类似设备产生的声音进行比较,从而消除了Augury为每台新机器重新训练其模型的需求。随着时间的流逝,系统开始识别异常声音和其他故障指示器,例如,学会在举升机器人中发现有故障的执行器,并将这些知识应用于检测其他设备中损坏的执行器。

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