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Tractian, que usa inteligencia artificial para monitorear equipos industriales, recauda $ 15 millones

Augury aprovecha $ 55 millones para tecnología que predice fallas de máquinas a partir de vibraciones, sonido y temperatura

tractiano, una startup que desarrolla un producto para monitorear el estado de las máquinas y la infraestructura eléctrica, anunció hoy que cerró una ronda de financiamiento Serie A de $ 15 millones liderada por Next47, con la participación de Y Combinator y otros. El dinero se destinará al desarrollo de productos y la expansión de la fuerza laboral y la huella geográfica de Tractian, según el cofundador y codirector ejecutivo Igor Marinelli, así como los esfuerzos continuos de adquisición de clientes.

Fundada en 2019, Tractian es una creación de los ex alumnos de Y Combinator Marinelli y Gabriel Lameirinhas. Antes de iniciar Tractian, trabajaron en un fabricante de papel, International Paper, como ingenieros de software, donde Marinelli dice que notaron lo atrasados ​​que estaban los sistemas para monitorear el estado de la maquinaria.

“Los gerentes industriales de cualquier tipo necesitan trazabilidad de las órdenes de trabajo y necesitan conocer el estado de sus máquinas a kilómetros de distancia de las operaciones”, dijo Marinelli. “[W]Sin la combinación adecuada de hardware y software, no se puede resolver el verdadero desafío de la industria”.

El producto insignia de Tractian, cuya patente según Marinelli está pendiente en los EE. UU., utiliza IA para identificar problemas mecánicos que podría tener una máquina mediante el análisis de sus “activos rotativos”, como motores, bombas y compresores. Tractian puede detectar signos de holgura, desequilibrio y desalineación debido a anomalías de vibración y temperatura medidas por sensores personalizados, afirma Marinelli, además de posibles fallas eléctricas.

“Básicamente, la plataforma utiliza datos de parámetros de vibración, temperatura y eléctricos, así como información sobre las especificaciones de los activos monitoreados, como información de potencia, rotación, fijación, montaje, entre otros. Los datos se pueden dividir en dos grupos: los que se refieren al análisis espectral y los que se refieren al análisis temporal”, explicó Marinelli. “Los datos del espectro se utilizan para un análisis más profundo para interpretar la máquina de manera más directa. A través del espectro, es posible reconocer cada uno de los componentes internos de una máquina y cómo están funcionando… En el caso de las máquinas, podemos saber qué componentes se están activando y cómo se están activando y así identificar fallas. ”

Tractian proporciona sensores que se conectan y envían datos sobre las máquinas a través de redes celulares 3G o 4G. El software de la empresa proporciona una lista de verificación y pasos de inspección para cada máquina, además de diagnósticos, recomendaciones, alertas y herramientas de programación e inventarios.

“Un modelo es tan preciso como la riqueza y la relevancia de sus datos de entrenamiento, por lo que le damos un gran valor a la información utilizada para el entrenamiento”, agregó Marinelli. “Los modelos en un principio son generalistas, estando preparados para una operación global y no siendo individualizados. Sin embargo, desde el momento en que asociamos una rama de este modelo a una máquina, comienza a aprender el patrón de falla para una máquina específica”.

Equipo de monitorización con Tractian. Créditos de imagen: tractiano

Marinelli reconoce fácilmente que Tractian no es el primero en el espacio de análisis de máquinas. Las tecnologías de mantenimiento predictivo se han utilizado durante décadas en motores a reacción y turbinas de gas, y compañías como Samsara, Augury, Upkeep ymaintainX ofrecen soluciones con capacidades similares a Tractian. En abril, Amazon se lanzó al ruedo con el lanzamiento general de Lookout for Equipment, un servicio que ingiere datos de sensores del equipo industrial de un cliente y luego entrena un modelo de aprendizaje automático para predecir señales de advertencia tempranas de fallas en las máquinas.

En una señal de la competitividad del segmento, Augury adquirió este mes Seebo, una startup que proporcionaba a los equipos de fabricación los conocimientos necesarios para optimizar sus procesos industriales. Augury es una de las startups mejor financiadas del sector, habiendo recaudado casi 300 millones de dólares en capital de riesgo hasta la fecha.

Pero tanto Marinelli como Lameirinhas perciben la oportunidad en un mercado que podría tener un valor de $ 12.3 mil millones para 2025. En 2018, Gartner predicho que para 2022, el gasto en mantenimiento predictivo habilitado para Internet de las cosas aumentaría a $ 12,9 mil millones, frente a $ 3,4 mil millones en 2018.

Mientras que Marinelli señaló que la base de clientes de Tractian de aproximadamente 200 empresas abarca marcas conocidas como John Deere, Bosch, Embraer y Hyundai.

De cara al futuro, la clave para Tractian será convencer a los posibles clientes de que su tecnología funciona mejor que el resto. en un encuesta por McKinsey, los analistas de la empresa destacan los peligros de un algoritmo de mantenimiento predictivo de bajo rendimiento, afirmando que una empresa ahorró más del 10 % en la avería de una pieza del equipo utilizando un algoritmo, pero gastó significativamente más como resultado del alto rendimiento falso del algoritmo. -tasa positiva.

“[O]Nuestra tecnología involucra el mismo concepto de Shazam, pero para máquinas”, dijo Marinelli. “[Our] los modelos son auditados por un equipo de calidad interno, donde probamos los resultados obtenidos con un enfoque científico en nuestro laboratorio, simulando fallas y trabajando con el equipo de desarrollo para garantizar la precisión. Además de la auditoría interna, todas las inferencias generadas en producción son validadas directamente por el cliente e indican la precisión y aplicación del modelo a través de un sistema de retroalimentación en tiempo real”.

En marzo, Tractian anunció su expansión a Norteamérica, abriendo una nueva oficina en México con un equipo dedicado a desarrollar las actividades de la compañía allí. Tractian planea continuar con la entrada al mercado en Atlanta, Georgia a finales de este año.

Cuando se le contactó para hacer comentarios, Debjit Mukerji, socio de Next47 que planea unirse a la junta directiva de Tractian, dijo: “Este es un espacio crítico, el corazón de nuestra economía. Next47 está encantado de unirse a Tractian en su misión de transformar la experiencia de mantenimiento para las empresas a nivel mundial. Después de haber seguido este espacio durante años, llegamos a la conclusión de que la implementación sin fricciones, las interfaces de usuario intuitivas y un enfoque móvil/nube primero son ingredientes esenciales del éxito, particularmente en el segmento de mediana empresa desatendido. Tractian los combina en su extraordinaria visión de producto y deleita constantemente a sus clientes”.

Tractian cuenta actualmente con 100 empleados y espera ampliar su plantilla a 200 en los próximos 18 meses. El capital total recaudado de la empresa asciende a 19 millones de dólares; Marinelli objetó cuando se le preguntó sobre la valoración.


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