Los fabricantes se enfrentan a una vertiginosa variedad de problemas potenciales en torno a los productos que producen, y es un desafío rastrear los problemas. Esto no solo es bueno saberlo. Es información crucial, a menudo rastreada manualmente hoy por auditores humanos en hojas de cálculo. En algunos casos, no entender cuándo hay una pieza defectuosa podría resultar en retiros del mercado costosos y, en los casos más extremos, muertes y demandas.
Ingresar Rayo Axion, una startup en etapa inicial que utiliza el aprendizaje automático para rastrear estos problemas en datos no estructurados para crear una imagen de los problemas potenciales antes de que se salgan de control. Hoy, la compañía anunció una saludable ronda inicial de $ 7,5 millones.
“Lo que hemos hecho es construir una nueva plataforma de inteligencia artificial que ayuda a los fabricantes a adelantarse a sus principales riesgos, como los retiros del mercado, al aprovechar y sintetizar datos no estructurados en nuevas formas que hasta este momento no se habían tocado”, dijo el fundador de Axion Ray. y el CEO Daniel First le dijo a TechCrunch.
Dice que los datos no estructurados provienen de usuarios humanos y separan a su empresa de las que le precedieron.
“En el aprendizaje automático tradicional, y en muchas de las empresas que nos han precedido, gran parte del enfoque en la fabricación se ha centrado en conjuntos de datos altamente estructurados, como la instalación de cámaras en la línea de fabricación o la observación de datos de sensores para predecir una falla del motor”.
“Pero lo emocionante de Axion es que podemos aprovechar grandes cantidades de datos no estructurados, cosas como [chatter] provenientes de redes de servicio o concesionarios, donde la mayoría de los datos son observaciones de técnicos y se encuentran en comentarios y problemas y datos de resolución de problemas provenientes de humanos”.
Trabajó primero como consultor de McKinsey durante varios años antes de lanzar la empresa y vio de primera mano cómo los fabricantes luchaban por reconocer los problemas potenciales antes de que realmente los explotaran. También observó que los técnicos que trabajaban en estos productos estaban viendo problemas meses antes de que las empresas se dieran cuenta de que había un problema más amplio, y la idea de Axion Ray comenzó a tomar forma.
“Se hizo evidente que había una gran oportunidad para permitir la detección y el marcado de los primeros indicadores de advertencia, y eso podría ayudar a las personas a detectar meses antes que existen riesgos”.
La empresa se fundó en 2021 y ya está trabajando con clientes como Boeing, Penn Engineering y Cummins. Primero no quería compartir la cantidad de clientes todavía, pero está claro que algunos jugadores importantes están interesados en lo que está haciendo su empresa.
Con casi 20 empleados, la startup está contratando, especialmente, ingenieros y empleados con especialidad en aprendizaje automático. First dice que construir una fuerza laboral diversa ha sido una prioridad desde el principio.
“Aunque somos un equipo pequeño, tenemos colegas dedicados a tiempo completo que son responsables de garantizar que estemos construyendo diversas fuentes de candidatos y prácticas de contratación desde el primer día. También nos emocionó poder asociarnos con Inspired Capital como nuestro inversionista co-líder, que es uno de los fondos de riesgo liderados por mujeres más grandes del país”, dijo.
La inversión de 7,5 millones de dólares de hoy fue codirigida por Inspired y Amplo junto con Boeing, Tinicum Venture Partners y otros expertos de la industria.
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