CloudNC تجمع 20 مليون دولار لتوسيع أدوات الذكاء الاصطناعي للتصنيع الدقيق

CloudNC جمع 20 مليون دولار من تمويل جديد بينما يهدف إلى توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي عبر التصنيع الدقيق، متجاوزًا برمجة CNC إلى أجزاء أخرى مستهلكة للوقت من سير عمل التشغيل.

قادت جولة التمويل شركة Nimble Ventures الأمريكية، بمشاركة Calculus Venture Capital و Entrepreneur First و LM Ventures، ذراع رأس المال الاستثماري لشركة Lockheed Martin. سيساعد رأس المال الجديد على دعم تبني أوسع لمنصة CAM Assist الحالية من CloudNC، والتوسع إلى أسواق إضافية، وتطوير منتجات جديدة، بما في ذلك نظام تسعير مدعوم بالذكاء الاصطناعي يُدعى Quote Agent.

يأتي هذا الاستثمار في وقت يبدأ فيه الذكاء الاصطناعي بالتحول من التطبيقات التجريبية في التصنيع إلى برمجيات يمكنها المساعدة مباشرة في قرارات الهندسة والإنتاج. بالنسبة لـ CloudNC، تكمن الفرصة في أتمتة أجزاء من التصنيع الدقيق التي كانت تقليديًا تتطلب كميات كبيرة من العمل اليدوي الماهر.

الذكاء الاصطناعي يتعمق أكثر في برمجة CNC

المنتج الأساسي لشركة CloudNC، CAM Assist، صُمم لتقليل كمية العمل اليدوي المتضمن في برمجة التصنيع بمساعدة الحاسوب (CAM).

قبل أن تتمكن آلة التحكم الرقمي بالحاسوب (CNC) من قطع مكوّن جديد، يحتاج المبرمج عادةً إلى تحديد طريقة تشغيل الجزء، واختيار الأدوات المناسبة، وتعريف عمليات التشغيل، وإنشاء مسارات الأدوات، وضبط المعلمات مثل السرعات ومعدلات التقدم. بالنسبة للأجزاء المعقدة، قد تستغرق هذه العملية ساعات أو أكثر بكثير قبل أن تبدأ الآلة في قطع المادة.

يسعى CAM Assist إلى أتمتة جزء كبير من هذه العملية. يقوم المستخدمون بضبط النظام وفقًا لآلاتهم وموادهم وأدواتهم وتثبيت القطع قبل تقديم تصميم الجزء. ثم يحلل البرنامج المكوّن ويولد استراتيجيات تشغيل محتملة وعمليات، يمكن للمبرمج مراجعتها وتعديلها قبل نقل مسارات الأدوات إلى برنامج CAM الحالي لديهم.

تقول CloudNC إن المنصة يمكنها إكمال ما يصل إلى 80٪ من عملية برمجة CAM للوظائف المناسبة. والأهم من ذلك أن النظام مُصمم كأداة تتضمن تدخل الإنسان بدلاً من أن يكون بديلاً مستقلاً للماكينات. يمكن فحص العمليات المولدة وإعادة ترتيبها أو تعديلها أو رفضها قبل إرسال الشيفرة إلى الآلة.

هذا التمييز مهم بشكل خاص في التصنيع الدقيق، حيث يمكن لعملية مختارة بشكل سيء أن تتسبب في إتلاف أدوات مكلفة، أو إهدار مكوّن، أو حتى إلحاق ضرر بالآلة نفسها.

دمج الذكاء الاصطناعي مع فيزياء التشغيل

قامت CloudNC أيضًا بتوسيع النطاق التقني لـ CAM Assist إلى ما يتجاوز مجرد توليد مسارات الأدوات.

يستخدم نظام Cutting Parameters AI مزيجًا من التعلم الآلي والنمذجة القائمة على الفيزياء لتوصية معدلات التقدم والسرعات للعمليات الفردية. يأخذ النظام في الاعتبار عوامل تشمل الآلة المستخدمة، هندسة الأداة، مواد القطعة وأداة القطع، متطلبات تشطيب السطح، وخصائص عملية القطع.

يدعم CAM Assist حاليًا كلًا من التشغيل ثلاثي المحاور و3+2 محورًا ويتكامل مع بيئات CAM المعروفة بما فيها Autodesk Fusion وMastercam وSiemens NX CAM وGibbsCAM وSolidCAM، مع تطوير تكاملات إضافية. كما توفر البنية الأخيرة لـ CloudNC ملاحظات حول قابلية التشغيل قبل توليد مسارات الأدوات وتسمح للمبرمجين بالحفاظ على أدواتهم وتكوينات آلاتهم الخاصة بالمصنع.

هذا النهج يختلف عن تطبيق نموذج ذكاء اصطناعي عام على تعليمات التصنيع. المشكلة الأساسية مقيدة بشدة بالهندسة، خصائص المواد، قدرات الآلة، الأدوات، والحدود الفيزيائية، مما يعني أن النظام الفعّال يحتاج إلى استدلال متخصص في المجال حول كيفية إنتاج المكوّن فعليًا.

Quote Agent يستهدف عنق زجاجة آخر في التصنيع

الخطوة الرئيسية التالية في استراتيجية CloudNC هي الانتقال إلى المراحل السابقة من برمجة الإنتاج إلى العملية التجارية التي تحدث قبل وصول المهمة إلى أرضية المصنع.

سيستخدم Quote Agent، المقرر إصداره في أواخر عام 2026، الذكاء الاصطناعي لمساعدة ورش الآلات في تقييم الوظائف الواردة وإعداد التقديرات.

قد تكون عملية التسعير معقدة بشكل مفاجئ في التصنيع الدقيق. يحتاج المصنع إلى فحص المكوّن، وتحديد ما إذا كان يمكن إنتاجه بالمعدات المتاحة، وتقدير وقت التشغيل والإعداد، وحساب متطلبات المواد والأدوات، وفي النهاية تحديد سعر يضمن هامش ربح كافٍ لجعل المهمة مجدية.

إذا تم الرد ببطء قد يمنح العميل العمل لمنافس آخر. وإذا تم تقدير متطلبات التصنيع بشكل غير صحيح قد يتحول عقد يبدو جذابًا إلى غير مربح بمجرد بدء الإنتاج.

تدمج CloudNC بالفعل تقدير زمن الدورة في CAM Assist، لذا فإن توسيع التقنية لتشمل التسعير يمثل توسعًا منطقيًا للمنصة. بدلاً من التركيز فقط على تقليل الوقت اللازم لبرمجة الآلة، تحاول الشركة أتمتة مزيد من سير العمل بين استلام تصميم المكوّن وتحويله إلى إنتاج.

من التبني المبكر إلى أكثر من 1,000 ورشة آلات

تقول CloudNC إن برنامجها يُستخدم الآن من قبل أكثر من 1,000 ورشة آلات حول العالم، بما في ذلك مئاتها في الولايات المتحدة.

وصلت الشركة إلى هذا الإنجاز عندما قدمت CAM Assist 2.0، التي حولت المنصة إلى سير عمل أكثر تفاعلية. بدلاً من مجرد توليد نتيجة، يكشف النظام الأحدث عن مزيد من مراحل عملية الذكاء الاصطناعي للمبرمج، مما يسمح للمستخدمين بمراجعة الاستراتيجيات والتدخل قبل إلتزام العمليات ببيئة CAM الخاصة بهم.

لذا يأتي استثمار الـ 20 مليون دولار في مرحلة مختلفة من تطور CloudNC مقارنة بجولات التمويل السابقة. في عام 2022، جمعت الشركة 45 مليون دولار في السلسلة B بقيادة Autodesk، مع مشاركة Lockheed Martin وBritish Patient Capital إلى جانب المستثمرين الحاليين Atomico وEpisode 1 Ventures. في ذلك الوقت، كان التركيز الأكبر على تطوير وتسويق تقنية التصنيع المستقل الأساسية.

تركز الجولة الأخيرة بشكل أكبر على النشر التجاري، والتوسع، وتطبيق التقنية على سير عمل تصنيع إضافية.

التوسع في التصنيع الخاضع للرقابة

تعمل CloudNC أيضًا مع Knox Systems للحصول على شهادة FedRAMP لـ CAM Assist، مما قد يجعل المنصة أكثر إتاحة للوكالات الحكومية الأمريكية ومصنعي الدفاع الذين يتعاملون مع أحمال عمل حساسة.

يتكامل هذا الجهد مع التركيز الحالي على الأمان. تؤكد CloudNC أنها حصلت على شهادات SOC 2 Type II وCyber Essentials Plus وتوفر خيار AWS GovCloud للعملاء الذين لديهم متطلبات أكثر صرامة.

إن مشاركة ذراع رأس المال الاستثماري لشركة Lockheed Martin في التمويل الأخير ملحوظة أيضًا نظرًا للإمكانات المحتملة لتطبيقات التشغيل المدعوم بالذكاء الاصطناعي عبر تصنيع الطيران والدفاع، حيث تُعد المكوّنات المعقدة، نقص العمالة الماهرة، الت tolerances الصارمة، ومرونة سلاسل الإمداد من القضايا المستمرة.

الذكاء الاصطناعي يقترب من أرضية المصنع

تركز معظم دورة استثمارات الذكاء الاصطناعي الحالية على تطوير البرمجيات، والعمل المعرفي، والتطبيقات التوليدية. يمثل التصنيع تحديًا مختلفًا لأن القرارات التي يولدها الذكاء الاصطناعي تتفاعل في النهاية مع معدات مادية مكلفة ومواد واقعية.

وهذا يجعل التصنيع الدقيق حالة اختبار مثيرة للاهتمام لأشكال أكثر تخصصًا من الذكاء الاصطناعي الصناعي.

تشير مسار CloudNC إلى أن الفرصة القريبة قد لا تتطلب مصانع ذاتية بالكامل. بدلاً من ذلك، قد تتحقق مكاسب إنتاجية كبيرة من خلال أتمتة عنق زجاجة فردي مع الحفاظ على مهندسين وماكينات ذوي خبرة مسؤولين عن القرارات النهائية.

مع معالجة CAM Assist للبرمجة واستراتيجية التشغيل، وتناول Cutting Parameters AI لمعدلات التقدم والسرعات، وانتقال Quote Agent إلى التقدير، تقوم CloudNC تدريجيًا ببناء طبقة ذكاء اصطناعي عبر جزء أكبر من سير عمل التصنيع الدقيق.

ستختبر جولة التمويل الجديدة بقيمة 20 مليون دولار ما إذا كان هذا النهج يمكنه تجاوز قاعدة المتبنين الأوائل الحالية وأن يصبح جزءًا أكثر روتينية من طريقة قيام ورش الآلات بالتسعير والبرمجة وتصنيع المكوّنات الدقيقة.