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致力工業機器人智慧化柔性生産「摩馬智慧」完成數千萬元Pre-A輪

发布时间: 2022-05-10 点击数:

  36氪獲悉,上海摩馬智慧科技有限公司(以下簡稱“摩馬智慧”)近日完成數千萬元人民幣的Pre-A輪融資,由綠洲資本獨家投資。佳境資本擔任獨家財務顧問。本輪融資將主要用於工業機器人認知智慧演算法技術研發等方面。

  摩馬智慧是36氪持續關注的初創企業,公司主要針對工業機器人部署難點痛點,為企業提供工業機器人智慧化解決方案,幫助製造業企業實現柔性化生産。

  對於製造業企業來説,工業機器人部署一直是一個老大難問題,軌跡規劃是其中的核心環節。軌跡規劃通常需要富有經驗的機器人工藝工程師先在虛擬倣真軟體上進行調試,例如ABB的RobotStudio和西門子的Process Simulate等。

  由於倣真軟體不可能和現場環境完全一致,工程師需要根據現場環境情況對工業機器人的工作軌跡進行反覆調試。調試過程通常要耗費幾百到甚至上千小時,如果是一個大型産線,部署週期甚至可達到半年之久。

  對此,摩馬智慧推出了公司自主研發的認知智慧演算法訓練平臺,該平臺內嵌了基於AI的自適應軌跡規划算法,可以針對生産環境實時調整機器人工作軌跡,最終迭代訓練出最優工作軌跡,減少人工參與。如此一來,摩馬智慧可以將工業機械臂的部署時間從幾百到上千小時縮短到十幾小時甚至是幾個小時,幫助企業在個性化市場需求下實現智慧柔性生産。

  在實際部署上要達成自動産出自適應軌跡的目標,需要形成一個實時閉環系統。AI包從訓練平台下發到輕量級的“機器人大腦”TCU上,通過現場感測器將數據實時上傳TCU, TCU做毫秒級的自主路徑判斷和決策,並將指令下發到機器人控制器,使得機械臂具備自主適應性。

  從需求上來看,工業機器人部署調試是一個高頻剛需的事情。而供給上,機器人調試部署主要依賴於經驗豐富的工程師,這類工程師數量較少,加上現場調試耗時長,人工成本也很高。

  如果是針對高精度工藝場景的軌跡規劃,目前市場上調試軟體內嵌的規划算法通常對算力性能要求較高,這又會進一步增加企業負擔成本。

  面對市場個性化需求的涌現,企業需要以更低成本、更快速度實現多品種小批量的柔性化生産。以汽車行業為例,過去一條産線主要大規模生産單一車型,但現在需要生産多種車型,企業就會頻繁增加機器人動作以滿足換線生産的要求,而換線和部署一條新産線的耗時和人工成本相差無幾。

  摩馬智慧通過人工智慧平臺,讓機械臂“先學習,再落地”,可實時生成最優避障軌跡。從而減少約90%的部署時間,縮短産能爬坡週期並提高穩定性,讓企業機器人部署得更快,部署花的錢更少,有效解決機械臂部署耗時費力的行業痛點。

  另一方面,摩馬智慧也可以幫助企業將生産相關的工藝數據和經驗線上沉澱下來,不斷優化演算法來提升生産效率,進一步減少企業對機器人調試工程師的依賴。

  應用場景方面,摩馬智慧柔性上下料技術已經實現半導體和3C行業中的應用,摩馬智慧也向36氪表示柔性上下料技術不僅僅能在IC晶片、航空航太等具有多品種小批量特徵的行業應用,也能夠在機加工、物流、組裝等柔性化要求越來越高的行業快速延展,摩馬智慧正在拓展客戶。

  此外,摩馬智慧還將針對汽車焊接、柔性組裝等工藝場景提供機器人柔性化智慧化解決方案。

  面對工業機器人巨大的存量市場,摩馬智慧科技也可以幫助傳統機械臂實現迭代升級成柔性生産系統。

  摩馬智慧目前客戶分為三類,第一類客戶為工業機器人終端使用者,第二類是機器人整合商,第三類是包括本體廠商等在內的生態合作夥伴。摩馬智慧的演算法訓練平臺將相容若干本體廠商的機械臂,幫助他們提升智慧化水準。

  目前,公司的客戶包括世界500強、上市公司等頭部工業客戶,涉及積體電路、汽車製造、航空航太、軍工、快消品等行業。

  摩馬智慧團隊現有40多人,其中60%以上員工具有碩士以上學歷,團隊內有國家千人專家,成員主要來自清華大學、紐約州立大學、柏林自由大學、日本九州大學、上海交通大學、西北工業大學、哈爾濱工業大學等國內外知名高校的科技人才。公司在上海與柏林設有人工智慧及機械臂技術研發中心,在寧波設有工程應用中心。

  綠洲資本投資負責人表示:機器人智慧化、柔性化是供應鏈升級的必然要求,摩馬致力於用AI技術降低機器人的使用門檻,解決機器人作業過程中的智慧化問題,是製造業升級探索的重要方向。高總在博世集團德國總部以及多個國家工作多年,評估和管理過全球幾百家工廠,清晰的了解製造業痛點,也一直不斷嘗試通過新的技術對製造業做升級,讓製造業更好的面對個性化時代的挑戰,是摩馬創立的初衷。

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