AIを活用して機械の故障を予測する産業用資産モニタリングする"Tractian"がSeries Bで$45Mを調達

Tractianは、General CatalystとNext47(SiemensのCVC)がリードするSeries Bで$45Mを調達した。2022年の$15MのSeries Aに続くもので、Tractianのさらなる成長に向けた位置づけとなる。

2019年に設立されたAIを活用して機械の故障を予測する産業用資産モニタリング企業のTractianは、センサー、エッジコンピューティング・ハードウェア、AIモデルを使用して産業機械を監視し、振動や周波数パターンに基づいて潜在的な故障を特定する。同社のAIは機械の「指紋」を分析し、摩耗、不均衡、ミスアライメントといった特定の機械的問題を検出する。

「このモーターが紙パルプ工場にあるものであろうと、自動車工場にあるものであろうと、私たちが識別できる特定の波動と周波数を持っています。そのメーカー、そのOEMのモーターがあれば、その特定の周波数を持っているはずです」とTractianの創業者は説明した。彼は工業メンテナンスの経歴を持ち、企業がダウンタイムをなくし、故障を予測し、資産の寿命を延ばすのを支援するためにTractianを設立したといいます。

Tractianは、過酷な産業環境で高い稼働率と信頼性を確保するために、センサーとハードウェアを自社製造しています。同社は現在、食品・飲料、自動車、石油・ガス、設備管理などの業界にわたり、およそ1,000の製造工場を代表する500社以上の顧客を抱えています。

「自社工場を持ち、自社でハードウェアを製造し、100％垂直化しています。ハードウェアの特許も、モデルの特許も持っています。メンテナンス・ソリューションを評価するのは比較的簡単で、私たちの平均的な節約は......マシン1台あたり年間6000ドルです」と説明します。同社は、その顧客基盤に基づき、同社の技術が現在世界の産業GDPの約5％に影響を及ぼしていると推定しています。

新たな資金調達により、Tractianはさまざまな業種に進出し、AIモデルの改良を続けるだけでなく、研究開発にも強力に注力する計画です。同社は現在、データサイエンス、データエンジニアリング、ハードウェアエンジニアリング、ファームウェア開発に注力する200人近い研究開発エンジニアを抱えています。

TractianのAIモデルは、さまざまな機械タイプや産業分野に特化してカスタマイズされています。同社によると、業界特化型のAIは、故障予測で高い精度を達成するための鍵だといいます。すでに3,000のモデルが導入され、さまざまなタイプの故障を検出できるようになったが、Tractianプラットフォームはユーザーからのフィードバックを利用して新しいシステムに適応し続けています。

Tractianは、接続にモバイル・ネットワークを活用しているが、アップタイムを確保するためにWiFiに依存しているわけではありません。Tractianは、利用可能な最良のキャリアを自動的に選択するセンサーに独自の接続性を組み込んでいます。Tractianによると、同社のAIの主な課題のひとつは、モデルを改善するために顧客から正確なフィードバックを得ることだといいます。故障を回避できる場合、顧客はAIが指摘した故障を無視することもあります。

今回のSeries Bの資金調達は、世界中の産業企業の資産稼働時間を最適化するというTractianの使命における重要な一歩となります。今回の資金調達により、TractianはAIベースの資産監視ソリューションを大幅に拡大し、より多くの企業のダウンタイムとメンテナンスコストの削減を支援できるようになります。