İngiltere merkezli üretim yazılımı girişimi CloudNC, Çarşamba günü 20 milyon dolarlık B serisi genişletme turunu duyurdu. Şirketin kuruluşundan bu yana topladığı toplam fon miktarı böylece 128 milyon dolara ulaştı. Şirketin ortak kurucusu ve CEO'su Theo Saville, TechCrunch'a yaptığı açıklamada, şirketin son büyük yatırım turunun dört yıl önce gerçekleştiğini belirtti.
Saville, CloudNC'yi 2015 yılında, şu anda şirketin baş bilim sorumlusu olan Chris Emery ile birlikte kurdu. Şirket, Bilgisayar Sayısal Kontrol (CNC) işlemlerinin bazı kısımlarını otomatikleştiren yapay zeka destekli CAM Assist yazılımını sunuyor. CNC, bilgisayar kontrollü makineler kullanarak malzemeleri otomotiv, savunma veya tüketici donanımı sektörlerinde kullanılan parçalara hassas bir şekilde kesme veya şekil verme süreci olarak tanımlanıyor.
Saville, bir parça kesilmeden önce, bir tornacının veya bilgisayar destekli üretim programcısının parçanın nasıl tutulacağı veya hangi araçların kullanılacağı gibi konulara karar vermesi gerektiğini açıkladı.
Bu planlama aşamasında genellikle güçlü CAM yazılımlarından yararlanılıyor. Bu araçların bazıları kullanıcıların parça özellikleri veya bilinen parça desenleri oluşturmasına yardımcı olsa da, bu durum parçaya bakıp bir uzmanın gerçekten kullanmak isteyeceği bir uygulama stratejisi oluşturmakla aynı şey değil.
Saville, "Geleneksel CAM sistemleri güçlüdür, ancak çoğu iş akışında hala programcıların bir parçanın nasıl işleneceğini manuel olarak belirlemesine olanak tanıyan araçlar olmaya devam ediyor" dedi. İşte tam bu noktada CAM Assist devreye giriyor. Autodesk Fusion veya Mastercam gibi geleneksel CAM sistemlerine entegre olan bu yazılım, tornacıların ve programcıların daha verimli stratejik üretim kararları almasına yardımcı oluyor.
Saville, "Uygun araçları, yaklaşım yönlerini, kesme ilerlemelerini ve hızlarını seçiyor ve ardından CNC makinesine ne yapacağını söylemek için gereken kodu hazırlıyor" diye konuştu.
Görsel Kaynağı: CloudNCBunun ardından kullanıcı sonuçları inceliyor, düzenliyor ve onaylıyor. Saville, buradaki amacın uzman kararlarını süreçten çıkarmak değil, nitelikli çalışanların daha "verimli ve üretken" olmasını sağlamak olduğunu söyledi. "Geleneksel CAM güçlü bir araç setiyse, CAM Assist programcının yanında oturan ve insanın yaklaşımı inceleyip, geliştirip, onaylayabilmesi için ilk aşama düşünme ve tekrarlayan kurulum süreçlerinin çoğunu otomatikleştiren uzman bir asistan gibidir" ifadelerini kullandı.
Saville, dünya çapında 1.000'den fazla atölyenin CAM Assist'i kullandığını ve hem üreticilerden hem de şirketlerden oluşan müşteri tabanının yüzde 80'inin ABD'de bulunduğunu belirtti. 80 kişilik bir ekibe sahip olan şirketin en büyük hedefi, bu teknolojinin kullanımını yaygınlaştırmak.
"Bu durum, ek sermaye toplamak için doğru zaman olduğu anlamına geliyor" diyen Saville, tura Nimble Ventures'ın liderlik ettiğini, Calculus Venture Capital, Entrepreneur First ve Lockheed Martin'in girişim sermayesi kolu LM Capital'in de yatırımcılar arasında yer aldığını sözlerine ekledi. "Bu finansman, CAM Assist'in daha geniş çapta benimsenmesini desteklememize, pazara giriş operasyonlarımızı güçlendirmemize, mevcut ve yeni pazarlarda genişlememize ve Quote Agent gibi yeni ürünler geliştirmemize olanak tanıyor."
Üreticileri hedefleyen Quote Agent'ın temel mantığı CAM Assist'e benziyor. Atölyelerin yeni bir projenin tahmini maliyetini ve riskini değerlendirmesine yardımcı olarak yeni işleri kabul etme veya reddetme sürecini hızlandırıyor. Saville, bu durumu jeopolitik gelişmelerle de ilişkilendirerek, örneğin ABD'deki atölyelerin üretimi kendi ülkelerine geri taşıma çabalarına ve aynı anda üretim sektöründe nitelikli işçi açığı yaşandığına dikkat çekti.
"Atölyelerin halihazırda sahip oldukları insan ve makinelerle daha hızlı fiyat teklifi vermesi, daha hızlı programlama yapması ve daha fazla üretim gerçekleştirmesi gerekiyor" diyen Saville, Quote Agent'ın önümüzdeki ay piyasaya sürüleceğini açıkladı.
"Evrendeki atom sayısından daha fazla tipik bir CNC parçasını işleme yöntemi var" diyerek sözlerini sürdüren Saville, "Kendi fabrikamız, kendi yazılım ekibimiz ve gerçek işlemlerden çıkarılan çok sayıda zorlu dersle yıllardır bu spesifik sorunu çözmek için çalışıyoruz. Bugün bulunduğumuz yere gelmek uzun bir süreç oldu" şeklinde konuştu.
