今天小編分享的互聯網經驗：用AI技術為工廠實現智能制造更新，懿晗科技完成3000萬元Pre-A輪融資，歡迎閱讀。
作者 | 張子怡
編輯 | 袁斯來
36 氪獲悉，為工業行業提供智能解決方案的懿晗科技于近期完成 3000 萬元的 Pre-A 輪融資，投資方為中南創投和合鼎共資本。本輪資金将用產品研發、國内及海外團隊擴充和產能建設。
懿晗科技成立于 2022 年，公司通過整合生產制造、大數據、人工智能以及工業互聯網解決方案應用籌建成項目，覆蓋銷售、設計、供應鏈、生產、物流、管理等多個環節，目前重點產品包括工業領網域智能制造 IOT&AI 解決方案、PCB 領網域智能鑽孔設備及智能刀庫產品解決方案。
全球制造業轉型更新是大趨勢，對工業互聯網及智能設備有巨大需求；尤其對于離散型制造而言，降本增效是剛性需求。
受到國家政策支持以及數字化的不斷推行，中國智能制造業產值規模一直保持增長趨勢。數據顯示，2022 年我國智能制造產值規模破 3 萬億元，同比增長 14.9%。中商產業研究院預測，2023 年我國智能制造產值規模将進一步增長至 3.92 萬億元。
智能制造產業擁有廣闊的市場空間，然而，想象很美好，在企業實現智能制造轉型的過程中，技術實現容易，業務應用難；系統上線容易，後期運營難，智能制造的落地往往會卡在後續的運營管理。
智能制造包含感知、決策和執行三個要素，通過工業物聯網、邊緣計算等技術收集系統内產品、設備、車間和企業的運行狀态，這些數據經過處理後匯總到工業數據平台。傳統智能制造公司的數據智能主要呈現單個流程中的某些基礎數據，但工業制造中流程和數據的關聯性強，單一數據的呈現難以給企業帶來實際效益。
懿晗科技的核心產品優勢即體現在數據采集和數據應用方面，公司董事長兼 CTO 劉懿表示，公司團隊基于工業行業出身的背景，積累了豐富的產品及流程經驗，能夠從產品、流程等環節提煉關鍵數據和有效數據，數據應用則能将算法同客戶的數據相結合，分析出生產過程中無論是人、機、料、法、環的問題，并能夠提供優化的方案。
以懿晗科技的智能維保系統為例，該系統使用工業數據建模和分析來進行設備故障診斷，預判設備的狀态發展趨勢和可能的故障模式，提前制定維護計劃，降低計劃外停機時間，對設備運行狀态和耗材使用壽命的實時監測，智能派單，維修響應時間短，設備使用狀況，維修，耗材更換可以全流程追溯，同時通過 AI 算法，完成工程師經驗的累積，能夠将核心技術留在企業，降低企業人員流動對制造能力的波動影響。
" 我們這套系統導入之後，因為在實時采集數據，設備實時狀态的時候會告訴工程師，；第二，我們會通過 AI 把異常分析出來，是哪些地方有可能有問題，輔助工程師完成維修及保養，減少檢測和維修的時間；第三，在維修的過程，後台的 AI 也一直在深度學習，随着維修經驗的增加，後續預測會越來越準。維修的經驗也會被 AI 保留下來。" 劉懿告訴 36 氪。
制造業企業向智能工廠轉型的過程中，能源管理、節能減排也是重要的一環。懿晗科技的 E 節能智控系統使用第四代節能技術，将眾多空調，冰水站控制算法模塊化、AI 化，實現空調系統的按需供應、動态調節，在能耗上降低 20-50%。
劉懿告訴 36 氪：" 有頭部客戶使用後 E-SMART 系列產品後，人力成本、工程效率和設備保養等指标明顯改善。去年公司完成 3000 萬元的訂單。"
目前，懿晗科技的客戶以國内為主，同時布局海外，主要為消費電子和 PCB 行業。
團隊方面，核心團隊擁有近 20 年的制造業行業經驗，董事長兼 CTO 劉懿就職于富士康科技 18 年，曾任工業互聯網執行總監、制造運營及工程經理等職位；CEO 薛轶曾就職于 TDK、Justech 共計 17 年，全權負責對接電子行業 Top5 的客戶，并管理公司的戰略規劃、内部運營。CSO 邱志剛曾就職于英偉達、Motorola，領導亞洲技術運營團隊管理亞洲 EMS 或 ODM 制造合作夥伴，提供具有成本效益的解決方案。
