CloudNC henter 20 millioner dollar for å utvide AI‑verktøy for presisjonsmaskinering

CloudNC har hentet 20 millioner dollar i ny finansiering ettersom de ser etter å utvide bruken av kunstig intelligens innen presisjonsproduksjon, og går utover CNC‑programmering til andre tidkrevende deler av maskineringsprosessen.

Runden ble ledet av det amerikanske Nimble Ventures, med deltakelse fra Calculus Venture Capital, Entrepreneur First og LM Ventures, risikokapitalarmen til Lockheed Martin. Den nye kapitalen vil støtte bredere adopsjon av CloudNCs eksisterende CAM Assist‑plattform, ekspansjon til flere markeder, og utviklingen av nye produkter, inkludert et AI‑drevet pristilbudssystem kalt Quote Agent.

Investeringen kommer i en periode hvor AI begynner å bevege seg fra eksperimentelle anvendelser i produksjon mot programvare som direkte kan bistå med ingeniør‑ og produksjonsbeslutninger. For CloudNC ligger muligheten i å automatisere deler av presisjonsmaskinering som tradisjonelt har krevd betydelige mengder dyktig manuelt arbeid.

AI beveger seg dypere inn i CNC‑programmering

CloudNCs kjerneprodukt, CAM Assist, er laget for å redusere mengden manuelt arbeid som er involvert i datastyrt produksjonsprogrammering (CAM).

Før en computer numerical control‑maskin (CNC) kan skjære en ny komponent, må en programmerer vanligvis fastslå hvordan delen skal maskineres, velge passende verktøy, definere maskineringsoperasjoner, etablere verktøybaner og konfigurere parametere som mate‑ og hastighetsverdier. For kompliserte deler kan denne prosessen ta timer eller betydelig lenger tid før maskinen i det hele tatt begynner å skjære i materialet.

CAM Assist forsøker å automatisere en betydelig del av denne prosessen. Brukere konfigurerer systemet rundt sine maskiner, materialer, verktøy og arbeidsstøtte før de leverer en deldesign. Programvaren analyserer deretter komponenten og genererer mulige maskineringsstrategier og operasjoner, som en programmerer kan gjennomgå og endre før verktøybanene overføres tilbake til deres eksisterende CAM‑programvare.

CloudNC oppgir at plattformen kan fullføre opptil 80 % av CAM‑programmeringsprosessen for egnede oppdrag. Viktig er at systemet er bygget som et verktøy med menneske‑i‑sløyfen‑tilnærming snarere enn en autonom erstatning for maskinisten. Genererte operasjoner kan inspiseres, omorganiseres, justeres eller avvises før koden sendes til en maskin.

Dette skillet er spesielt viktig i presisjonsproduksjon, hvor en dårlig valgt operasjon kan skade kostbart verktøy, kaste en komponent eller potensielt skade selve maskinen.

Kombinere AI med maskineringens fysikk

CloudNC har også utvidet det tekniske omfanget av CAM Assist utover bare å generere verktøybaner.

Deres Cutting Parameters AI‑system bruker en kombinasjon av maskinlæring og fysikkbasert modellering for å anbefale mate‑ og hastighetsverdier for individuelle maskineringsoperasjoner. Systemet tar hensyn til faktorer som den aktuelle maskinen, verktøygeometri, arbeidsstykke‑ og skjæreverktøymaterialer, overflatefinish‑krav og egenskaper ved skjæreprosessen.

CAM Assist støtter i dag både 3‑akset og 3 + 2‑akset maskinering og integreres med etablerte CAM‑miljøer som Autodesk Fusion, Mastercam, Siemens NX CAM, GibbsCAM og SolidCAM, med flere integrasjoner under utvikling. CloudNCs nyeste arkitektur gir også tilbakemelding om maskinbarhet før verktøybaner genereres, og gjør det mulig for programmerere å vedlikeholde egne verksted‑spesifikke verktøy‑ og maskinkonfigurasjoner.

Dette er en annen tilnærming enn å anvende en generell AI‑modell på produksjonsinstruksjoner. Det underliggende problemet er sterkt begrenset av geometri, materialegenskaper, maskinkapasitet, verktøy og fysiske grenser, noe som betyr at et effektivt system må ha domene‑spesifikk resonnering om hvordan en komponent faktisk kan produseres.

Quote Agent retter seg mot en annen flaskehals i produksjonen

Det neste store steget i CloudNCs strategi er å gå oppstrøms fra produksjonsprogrammering til den kommersielle prosessen som skjer før en jobb når fabrikkgulvet.

Quote Agent, planlagt for lansering senere i 2026, vil bruke AI til å hjelpe maskinverksteder med å vurdere innkommende jobber og utarbeide estimater.

Pristilbud kan være overraskende komplekst i presisjonsproduksjon. En produsent må undersøke en komponent, fastslå om den kan produseres med tilgjengelig utstyr, anslå maskinerings‑ og oppsettstid, beregne material‑ og verktøykostnader, og til slutt fastsette en pris som gir tilstrekkelig margin for at jobben skal lønne seg.

Responderer man for sakte, kan kunden tildele arbeidet til en annen leverandør. Beregnes produksjonskravene feil, kan en tilsynelatende attraktiv kontrakt bli ulønnsom når produksjonen starter.

CloudNC har allerede integrert estimat av syklustid i CAM Assist, så utvidelsen av teknologien til pristilbud representerer en logisk videreutvikling av plattformen. I stedet for kun å fokusere på å redusere tiden som kreves for å programmere en maskin, forsøker selskapet å automatisere mer av arbeidsflyten mellom mottak av en komponentdesign og å sette delen i produksjon.

Fra tidlig adopsjon til mer enn 1 000 maskinverksteder

CloudNC oppgir at programvaren nå brukes av mer enn 1 000 maskinverksteder globalt, inkludert flere hundre i USA.

Selskapet nådde dette milepælet da de introduserte CAM Assist 2.0, som flyttet plattformen mot en mer interaktiv arbeidsflyt. I stedet for kun å generere et resultat, gjør den nyere versjonen flere stadier av AI‑prosessen synlige for programmereren, slik at brukerne kan gjennomgå strategier og gripe inn før operasjoner blir forpliktet i deres CAM‑miljø.

Den 20 millioner‑dollars investeringen kommer dermed på et annet stadium i CloudNCs utvikling enn tidligere finansieringsrunder. I 2022 hentet selskapet inn en $45 million Series B ledet av Autodesk, med Lockheed Martin og British Patient Capital som deltakere sammen med eksisterende investorer Atomico og Episode 1 Ventures. På den tiden var hovedfokuset på å utvikle og kommersialisere den underliggende autonome produksjonsteknologien.

Den siste runden er i større grad sentrert rundt kommersiell utrulling, ekspansjon og anvendelse av teknologien i ytterligere produksjonsarbeidsflyter.

Utvidelse til regulert produksjon

CloudNC samarbeider også med Knox Systems om FedRAMP‑sertifisering for CAM Assist, noe som potensielt gjør plattformen mer tilgjengelig for amerikanske myndighetsorganer og forsvarsprodusenter som håndterer sensitive arbeidsoppgaver.

Dette arbeidet komplementerer et allerede eksisterende fokus på sikkerhet. CloudNC oppgir at de har oppnådd SOC 2 Type II‑ og Cyber Essentials Plus‑sertifiseringer, og tilbyr et AWS GovCloud‑alternativ for kunder med strengere krav.

Deltakelsen fra Lockheed Martins venture‑arm i den siste finansieringen er også bemerkelsesverdig med tanke på potensielle anvendelser av AI‑assistert maskinering innen luftfart og forsvarsproduksjon, hvor komplekse komponenter, begrenset fagarbeid, strenge toleranser og robust forsyningskjede er vedvarende utfordringer.

AI beveger seg nærmere fabrikkgulvet

Mye av den nåværende AI‑investeringssyklusen har vært sentrert rundt programvareutvikling, kunnskapsarbeid og generative applikasjoner. Produksjon representerer en annen utfordring fordi AI‑genererte beslutninger til slutt samhandler med kostbar fysisk maskinvare og virkelige materialer.

Det gjør presisjonsmaskinering til et interessant testtilfelle for mer spesialiserte former for industriell AI.

CloudNCs utviklingsbane antyder at den kortsiktige muligheten kanskje ikke krever fullstendig autonome fabrikker. I stedet kan betydelige produktivitetsgevinster oppnås ved å automatisere enkelte flaskehalser, samtidig som erfarne ingeniører og maskinister beholder ansvaret for de endelige beslutningene.

Med CAM Assist som håndterer programmering og maskineringsstrategi, Cutting Parameters AI som tar seg av mate‑ og hastighetsverdier, og Quote Agent som går inn i estimeringsfasen, bygger CloudNC gradvis et AI‑lag over en større del av presisjonsproduksjonens arbeidsflyt.

Den nye 20 millioner‑dollars runden vil teste om denne tilnærmingen kan gå utover den nåværende basen av tidlige brukere og bli en mer rutinemessig del av hvordan maskinverksteder lager pristilbud, programmerer og produserer presisjonskomponenter.