CloudNC rejser $20 millioner for at udvide AI‑værktøjer til præcisionsbearbejdning

CloudNC har rejst $20 millioner i ny finansiering, da de ønsker at udvide brugen af kunstig intelligens inden for præcisionsfremstilling og gå ud over CNC-programmering til andre tidskrævende dele af bearbejdningsprocessen.

Runden blev ledet af det amerikanske Nimble Ventures, med deltagelse fra Calculus Venture Capital, Entrepreneur First og LM Ventures, venturekapitalafdelingen i Lockheed Martin. Den nye kapital vil understøtte en bredere adoption af CloudNC’s eksisterende CAM Assist‑platform, udvidelse til yderligere markeder og udvikling af nye produkter, herunder et AI‑drevet tilbudssystem kaldet Quote Agent.

Investeringen kommer på et tidspunkt, hvor AI begynder at bevæge sig fra eksperimentelle anvendelser i fremstillingen til software, der direkte kan bistå med ingeniør‑ og produktionsbeslutninger. For CloudNC ligger muligheden i at automatisere dele af præcisionsbearbejdning, som traditionelt har krævet betydelige mængder af dygtigt manuelt arbejde.

AI går dybere ind i CNC-programmering

CloudNC’s kerneprodukt, CAM Assist, er designet til at reducere den manuelle arbejdsindsats, der er forbundet med computer‑assisteret fremstillingsprogrammering (CAM).

Før en computer‑numerisk styring (CNC)‑maskine kan skære et nyt komponent, skal en programmør typisk bestemme, hvordan delen skal bearbejdes, vælge passende værktøjer, definere bearbejdningsoperationer, etablere værktøjsbaner og konfigurere parametre såsom fremføring og hastigheder. For komplicerede dele kan denne proces tage timer eller væsentligt længere, før maskinen overhovedet begynder at skære i materialet.

CAM Assist forsøger at automatisere en betydelig del af denne proces. Brugerne konfigurerer systemet omkring deres maskiner, materialer, værktøj og arbejdsstøtte, før de leverer en dele‑design. Softwaren analyserer derefter komponenten og genererer mulige bearbejdningsstrategier og -operationer, som en programmør kan gennemgå og justere, inden værktøjsbanerne overføres til deres eksisterende CAM‑software.

CloudNC siger, at platformen kan fuldføre op til 80 % af CAM‑programmeringsprocessen for egnede opgaver. Vigtigt er, at systemet er struktureret som et menneske‑i‑sløjfen‑værktøj snarere end en autonom erstatning for maskinisten. Genererede operationer kan inspiceres, omarrangeres, justeres eller afvises, før koden sendes til en maskine.

Den sondring er særlig vigtig i præcisionsfremstilling, hvor en dårligt valgt operation kan beskadige dyrt værktøj, skrotte en komponent eller potentielt skade selve maskinen.

Kombination af AI med bearbejdningens fysik

CloudNC har også udvidet det tekniske omfang af CAM Assist ud over blot at generere værktøjsbaner.

Dets Cutting Parameters AI‑system bruger en kombination af maskinlæring og fysikbaseret modellering til at anbefale fremføring og hastigheder for enkelte bearbejdningsoperationer. Systemet tager højde for faktorer såsom den anvendte maskine, værktøjets geometri, arbejdsstykkets og skæreværktøjets materialer, overfladefinish‑krav samt egenskaber ved skæringsprocessen.

CAM Assist understøtter i øjeblikket både 3‑akset og 3+2‑akset bearbejdning og integreres med etablerede CAM‑miljøer inklusive Autodesk Fusion, Mastercam, Siemens NX CAM, GibbsCAM og SolidCAM, med yderligere integrationer under udvikling. CloudNC’s seneste arkitektur leverer også maskinbarhed‑feedback, før værktøjsbaner genereres, og giver programmører mulighed for at vedligeholde deres egne værksteds‑specifikke værktøjer og maskinkonfigurationer.

Dette tilgang adskiller sig fra at anvende en generel AI‑model på fremstillingsinstruktioner. Det underliggende problem er stærkt begrænset af geometri, materialegenskaber, maskinens kapaciteter, værktøj og fysiske grænser, hvilket betyder, at et effektivt system kræver domænespecifik ræsonnement om, hvordan en komponent faktisk kan fremstilles.

Quote Agent adresserer en anden flaskehals i fremstillingen

Det næste store skridt i CloudNC’s strategi er at bevæge sig opstrøms fra produktionsprogrammering til den kommercielle proces, der finder sted, før en opgave når fabriksgulvet.

Quote Agent, planlagt til lancering senere i 2026, vil bruge AI til at hjælpe maskinfabrikker med at vurdere indkommende opgaver og udarbejde estimater.

Tilbudsgivning kan være overraskende kompleks i præcisionsfremstilling. En producent skal undersøge en komponent, afgøre om den kan fremstilles med tilgængeligt udstyr, estimere bearbejdnings‑ og opsætningstid, beregne material‑ og værktøjsbehov og til sidst fastsætte en pris, der giver tilstrækkelig margen til, at opgaven er rentabel.

Responderer man for langsomt, kan kunden tildele arbejdet andre steder. Estimeres fremstillingskravene forkert, kan en tilsyneladende attraktiv kontrakt blive urentabel, når produktionen starter.

CloudNC har allerede indarbejdet cyklustidsestimering i CAM Assist, så udvidelsen af teknologien til tilbudsgivning udgør en logisk udvidelse af platformen. I stedet for kun at fokusere på at reducere den tid, der kræves for at programmere en maskine, forsøger virksomheden at automatisere mere af arbejdsgangen mellem modtagelse af et komponentdesign og at bringe delen i produktion.

Fra tidlig adoption til mere end 1.000 maskinfabrikker

CloudNC siger, at deres software nu anvendes af mere end 1.000 maskinfabrikker globalt, herunder flere hundrede i USA.

Virksomheden nåede dette milepæl, da de introducerede CAM Assist 2.0, som flyttede platformen mod en mere interaktiv arbejdsgang. I stedet for blot at generere et resultat, eksponerer det nyere system flere faser af AI‑processen for programmøren, så brugerne kan gennemgå strategier og gribe ind, før operationerne forpligtes i deres CAM‑miljø.

Den $20 millioner investering kommer derfor på et andet stadium i CloudNC’s udvikling end de tidligere finansieringsrunder. I 2022 rejste virksomheden en $45 millioner Series B ledet af Autodesk, med Lockheed Martin og British Patient Capital som deltagere sammen med de eksisterende investorer Atomico og Episode 1 Ventures. På det tidspunkt var fokus i høj grad på at udvikle og kommercialisere den underliggende autonome fremstillingsteknologi.

Den seneste runde er mere fokuseret på kommerciel udrulning, ekspansion og anvendelse af teknologien i yderligere fremstillingsarbejdsgange.

Udvidelse til reguleret fremstilling

CloudNC arbejder også sammen med Knox Systems om FedRAMP‑certificering for CAM Assist, hvilket potentielt kan gøre platformen mere tilgængelig for amerikanske regeringsagenturer og forsvarsproducenter, der håndterer følsomme arbejdsbelastninger.

Den indsats supplerer et allerede eksisterende fokus på sikkerhed. CloudNC oplyser, at de har opnået SOC 2 Type II‑ og Cyber Essentials Plus‑certificeringer og tilbyder en AWS GovCloud‑mulighed for kunder med strengere krav.

Deltagelsen fra Lockheed Martin’s venture‑arm i den seneste finansiering er også bemærkelsesværdig i lyset af de potentielle anvendelser af AI‑assisteret bearbejdning inden for luftfart og forsvarsfremstilling, hvor komplekse komponenter, begrænset faglært arbejdskraft, strenge tolerancer og forsyningskæde‑modstandsdygtighed er vedvarende udfordringer.

AI bevæger sig tættere på fabriksgulvet

Mere af den nuværende AI‑investeringscyklus har centreret sig om softwareudvikling, vidensarbejde og generative anvendelser. Fremstilling udgør en anden udfordring, fordi AI‑genererede beslutninger i sidste ende interagerer med dyrt fysisk udstyr og materialer i den virkelige verden.

Det gør præcisionsbearbejdning til et interessant testtilfælde for mere specialiserede former for industriel AI.

CloudNC’s udviklingsforløb antyder, at den kortsigtede mulighed måske ikke kræver fuldt autonome fabrikker. I stedet kan betydelige produktivitetsgevinster opnås ved at automatisere enkelte flaskehalse, mens erfarne ingeniører og maskinister bevarer ansvaret for de endelige beslutninger.

Med CAM Assist, der håndterer programmering og bearbejdningsstrategi, Cutting Parameters AI, der adresserer fremføring og hastigheder, og Quote Agent, der bevæger sig ind i estimering, CloudNC bygger gradvist et AI‑lag på en større del af præcisionsfremstillingsarbejdsgangen.

Den nye $20 millioner runde vil teste, om denne tilgang kan bevæge sig ud over den nuværende base af tidlige adoptører og blive en mere rutinemæssig del af, hvordan maskinfabrikker giver tilbud, programmerer og fremstiller præcisionskomponenter.