CloudNC залучає $20 млн для розширення інструментів ШІ у прецизійному машинобудуванні

CloudNC залучила $20 мільйонів нових інвестицій, оскільки планує розширити використання штучного інтелекту у прецизійному виробництві, виходячи за межі програмування CNC та охоплюючи інші трудомісткі етапи процесу обробки.

Раунд очолювали американські Nimble Ventures, за участю Calculus Venture Capital, Entrepreneur First та LM Ventures, венчурного підрозділу Lockheed Martin. Новий капітал підтримає більш широке впровадження існуючої платформи CAM Assist від CloudNC, розширення на додаткові ринки та розробку нових продуктів, серед яких система розрахунку кошторису на базі ШІ під назвою Quote Agent.

Інвестиція відбувається в той час, коли ШІ переходить від експериментальних застосувань у виробництві до програмного забезпечення, яке може безпосередньо допомагати у інженерних та виробничих рішеннях. Для CloudNC можливість полягає в автоматизації частин прецизійного машинобудування, які традиційно вимагали значних обсягів кваліфікованої ручної праці.

AI проникає глибше у програмування CNC

Основний продукт CloudNC, CAM Assist, розроблений для зменшення обсягу ручної роботи, пов’язаної з програмуванням комп’ютерного виробництва (CAM).

Перш ніж верстат з числовим програмним управлінням (CNC) зможе різати новий елемент, програміст зазвичай має визначити, як деталь слід обробляти, обрати відповідні інструменти, задати операції обробки, встановити траєкторії інструменту та налаштувати параметри, такі як подачі та швидкості. Для складних деталей цей процес може займати години або значно довше, перш ніж верстат розпочне різання матеріалу.

CAM Assist намагається автоматизувати значну частину цього процесу. Користувачі налаштовують систему під свої верстати, матеріали, інструменти та тримання заготовки перед подачею дизайну деталі. Після цього програмне забезпечення аналізує компонент і генерує можливі стратегії та операції обробки, які програміст може переглянути та змінити перед передачею траєкторій інструменту назад у їхнє існуюче ПЗ CAM.

CloudNC стверджує, що платформа може виконати до 80 % процесу програмування CAM для підходящих завдань. Важливо, що система розроблена як інструмент з участю людини, а не як автономна заміна майстра. Згенеровані операції можна перевіряти, переупорядковувати, коригувати або відхиляти перед тим, як код буде відправлений на верстат.

Ця різниця особливо важлива у прецизійному виробництві, де неправильно обрана операція може пошкодити дорогі інструменти, зіпсувати деталь або навіть пошкодити сам верстат.

Поєднання ШІ з фізикою обробки

CloudNC також розширює технічний спектр CAM Assist, виходячи за межі простого генерування траєкторій інструменту.

Її система Cutting Parameters AI використовує поєднання машинного навчання та фізично‑обґрунтованого моделювання, щоб рекомендувати подачі та швидкості для окремих операцій обробки. Система враховує такі фактори, як використовуваний верстат, геометрія інструменту, матеріали заготовки та різального інструменту, вимоги до поверхневої обробки та характеристики процесу різання.

CAM Assist наразі підтримує як 3‑осьове, так і 3+2‑осьове оброблення та інтегрується з усталеними середовищами CAM, включаючи Autodesk Fusion, Mastercam, Siemens NX CAM, GibbsCAM та SolidCAM, при цьому розробляються додаткові інтеграції. Остання архітектура CloudNC також забезпечує зворотний зв’язок щодо оброблюваності перед генерацією траєкторій та дозволяє програмістам зберігати власні налаштування інструментів і верстатів, специфічних для їхньої майстерні.

Такий підхід відрізняється від застосування універсальної моделі ШІ до виробничих інструкцій. Основна задача сильно обмежується геометрією, властивостями матеріалів, можливостями верстатів, інструментами та фізичними обмеженнями, отже ефективна система потребує предметно‑специфічного міркування про те, як деталь може бути фактично виготовлена.

Quote Agent вирішує інший вузол у виробництві

Наступний важливий крок у стратегії CloudNC – перейти від програмування виробництва до комерційного процесу, який відбувається до того, як замовлення потрапить на виробничий майданчик.

Quote Agent, запланований до випуску у другій половині 2026 року, буде використовувати ШІ, щоб допомагати майстерням оцінювати вхідні замовлення та готувати кошториси.

Розрахунок вартості може бути надзвичайно складним у прецизійному виробництві. Виробнику потрібно проаналізувати деталь, визначити, чи можна її виготовити на наявному обладнанні, оцінити час обробки та налаштування, розрахувати потреби у матеріалах та інструментах, і в кінцевому підсумку встановити ціну, яка залишає достатню маржу, щоб замовлення було вигідним.

Якщо реагувати занадто повільно, клієнт може передати роботу іншим. Якщо неправильно оцінити виробничі вимоги, здавалось би привабливий контракт може стати збитковим після початку виробництва.

CloudNC вже включила оцінку часу циклу в CAM Assist, тому розширення технології на розрахунок кошторису є логічним розвитком платформи. Замість того, щоб зосереджуватись лише на скороченні часу, необхідного для програмування верстата, компанія намагається автоматизувати більшу частину робочого процесу між отриманням дизайну деталі та її запуском у виробництво.

Від раннього впровадження до понад 1 000 майстерень

CloudNC повідомляє, що її програмне забезпечення зараз використовується більш ніж 1 000 майстерень по всьому світу, включаючи сотні у Сполучених Штатах.

Компанія досягла цього етапу, представивши CAM Assist 2.0, який перевів платформу до більш інтерактивного робочого процесу. Замість простого генерування результату новіша система відкриває більше етапів процесу ШІ програмісту, дозволяючи користувачам переглядати стратегії та втручатися перед тим, як операції будуть зафіксовані у їхньому середовищі CAM.

Отже, інвестиція у $20 мільйонів надходить на іншій стадії розвитку CloudNC, ніж її попередні раунди фінансування. У 2022 році компанія залучила $45 мільйонів у раунді Series B, очолюваний Autodesk, за участі Lockheed Martin та British Patient Capital разом із існуючими інвесторами Atomico та Episode 1 Ventures. Тоді основна увага була зосереджена на розробці та комерціалізації базової технології автономного виробництва.

Останній раунд більше орієнтований на комерційне впровадження, розширення та застосування технології до додаткових виробничих робочих процесів.

Розширення у регульоване виробництво

CloudNC також співпрацює з Knox Systems над отриманням сертифікації FedRAMP для CAM Assist, що потенційно зробить платформу більш доступною для урядових агентств США та оборонних виробників, які працюють із чутливими навантаженнями.

Ця ініціатива доповнює вже існуючий акцент на безпеку. CloudNC заявляє, що отримала сертифікати SOC 2 Type II та Cyber Essentials Plus і пропонує варіант AWS GovCloud для клієнтів з жорсткішими вимогами.

Участь венчурного підрозділу Lockheed Martin у останньому фінансуванні також заслуговує на увагу, враховуючи потенційні застосування ШІ‑підтримуваного машинобудування у авіаційній та оборонній промисловості, де складні компоненти, обмежений кваліфікований персонал, суворі допуски та стійкість ланцюгів постачання залишаються постійними проблемами.

ШІ наближається до виробничого підлоги

Більша частина поточного циклу інвестицій у ШІ зосереджена на розробці програмного забезпечення, інтелектуальній праці та генеративних застосуваннях. Виробництво становить інший виклик, оскільки рішення, згенеровані ШІ, зрештою взаємодіють з дорогим фізичним обладнанням та реальними матеріалами.

Тому прецизійне машинобудування є цікавим тестовим випадком для більш спеціалізованих форм промислового ШІ.

Тенденція CloudNC вказує на те, що найближчі можливості можуть не потребувати повністю автономних фабрик. Натомість значне підвищення продуктивності може бути досягнуто шляхом автоматизації окремих вузлів, залишаючи досвідчених інженерів та майстрів відповідальними за остаточні рішення.

З CAM Assist, що вирішує питання програмування та стратегії обробки, Cutting Parameters AI, що відповідає за подачі та швидкості, і Quote Agent, що переходить до оцінки, CloudNC поступово створює шар ШІ у більшій частині робочого процесу прецизійного виробництва.

Новий раунд у $20 мільйонів перевірить, чи зможе цей підхід вийти за межі поточної бази ранніх користувачів і стати більш звичним елементом того, як майстерні розраховують, програмують і виготовляють прецизійні компоненти.