Tractian, qui utilise l'IA pour surveiller les équipements industriels, lève 15 millions de dollars – TechCrunch

Tractian, qui utilise l’IA pour surveiller les équipements industriels, lève 15 millions de dollars – TechCrunch

Tractian, une startup développant un produit pour surveiller l’état des machines et des infrastructures électriques, a annoncé aujourd’hui qu’elle a clôturé un cycle de financement de série A de 15 millions de dollars dirigé par Next47, avec la participation de Y Combinator et d’autres. L’argent sera investi dans le développement de produits et l’expansion de la main-d’œuvre et de l’empreinte géographique de Tractian, selon le co-fondateur et co-PDG Igor Marinelli, ainsi que dans les efforts d’acquisition de clients en cours.

Fondée en 2019, Tractian est une idée originale des anciens de Y Combinator, Marinelli et Gabriel Lameirinhas. Avant de créer Tractian, ils ont travaillé chez un fabricant de papier, International Paper, en tant qu’ingénieurs en logiciel, où Marinelli dit avoir remarqué à quel point les systèmes de surveillance de l’état des machines étaient rétrogrades.

“Les responsables industriels de tout type ont besoin d’une traçabilité des ordres de travail et doivent connaître l’état de leurs machines à des kilomètres des opérations”, a déclaré Marinelli. “[W]Sans la bonne combinaison de matériel et de logiciel, vous ne pouvez pas résoudre le véritable défi de l’industrie.

Le produit phare de Tractian, qui, selon Marinelli, est en instance de brevet aux États-Unis, utilise l’IA pour identifier les problèmes mécaniques qu’une machine pourrait rencontrer en analysant ses « actifs de rotation », comme les moteurs, les pompes et les compresseurs. Tractian peut détecter des signes de relâchement, de déséquilibre et de désalignement à partir d’anomalies de vibration et de température mesurées par des capteurs personnalisés, selon Marinelli, en plus des pannes électriques potentielles.

« Fondamentalement, la plate-forme utilise des données de vibration, de température et de paramètres électriques ainsi que des informations sur les spécifications des actifs surveillés, telles que la puissance, la rotation, la fixation, les informations d’assemblage, entre autres. Les données peuvent être divisées en deux groupes : celles se référant à l’analyse spectrale et celles se référant à l’analyse temporelle », a expliqué Marinelli. “Les données du spectre sont utilisées pour une analyse plus approfondie afin d’interpréter la machine plus directement. A travers le spectre, il est possible de reconnaître chacun des composants internes d’une machine et comment ils fonctionnent… Dans le cas des machines, on est capable de savoir quels composants sont activés et comment ils sont activés et ainsi identifier les pannes. ”

Tractian fournit des capteurs qui se connectent aux machines et envoient des données sur celles-ci via des réseaux cellulaires 3G ou 4G. Le logiciel de l’entreprise fournit une liste de contrôle et des étapes d’inspection pour chaque machine, ainsi que des diagnostics, des recommandations, des alertes, des outils de planification et des inventaires.

“Un modèle est seulement aussi précis que la richesse et la pertinence de ses données de formation, nous accordons donc une grande valeur aux informations utilisées pour la formation”, a ajouté Marinelli. « Les modèles sont d’abord généralistes, préparés pour une opération globale et non individualisés. Cependant, à partir du moment où nous associons une branche de ce modèle à une machine, elle commence à apprendre le schéma de défaillance d’une machine spécifique. »

Surveillance des équipements avec Tractian. Crédits image : Tractien

Marinelli reconnaît volontiers que Tractian n’est pas le premier dans le domaine de l’analyse automatique. Les technologies de maintenance prédictive sont utilisées depuis des décennies dans les moteurs à réaction et les turbines à gaz, et des sociétés telles que Samsara, Augury, Upkeep et MaintainX proposent des solutions avec des capacités similaires à Tractian. En avril, Amazon a jeté son chapeau sur le ring avec le lancement général de Lookout for Equipment, un service qui ingère les données des capteurs de l’équipement industriel d’un client, puis forme un modèle d’apprentissage automatique pour prédire les signes avant-coureurs d’une défaillance de la machine.

Signe de la compétitivité du segment, Augury a acquis ce mois-ci Seebo, une startup qui a fourni aux équipes de fabrication les informations nécessaires pour optimiser leurs processus industriels. Augury est l’une des startups les mieux financées du secteur, ayant levé près de 300 millions de dollars en capital-risque à ce jour.

Mais Marinelli et Lameirin ont tous deux perçu une opportunité sur un marché qui pourrait valoir 12,3 milliards de dollars d’ici 2025. En 2018, Gartner a prédit que d’ici 2022, les dépenses consacrées à la maintenance prédictive basée sur l’Internet des objets passeraient à 12,9 milliards de dollars, contre 3,4 milliards de dollars en 2018.

Alors que Marinelli a noté que la clientèle de Tractian d’environ 200 entreprises couvre des marques bien connues comme John Deere, Bosch, Embraer et Hyundai.

À l’avenir, la clé pour Tractian sera de convaincre les clients potentiels que sa technologie est plus performante que les autres. Dans une enquête réalisée par McKinsey, les analystes de la société soulignent les dangers d’un algorithme de maintenance prédictive sous-performant, affirmant qu’une entreprise a économisé plus de 10 % sur la panne d’un équipement à l’aide d’un algorithme, mais a dépensé beaucoup plus grâce à la taux élevé de faux positifs de l’algorithme.

“[O]Notre technologie implique le même concept de Shazam, mais pour les machines », a déclaré Marinelli. “[Our] les modèles sont audités par une équipe de qualité interne, où nous testons les résultats obtenus dans une approche scientifique dans notre laboratoire, en simulant les défaillances et en travaillant avec l’équipe de développement pour garantir l’exactitude. En plus de l’audit interne, toutes les inférences générées en production sont validées directement par le client et elles indiquent l’exactitude et l’application du modèle grâce à un système de rétroaction en temps réel.

En mars, Tractian a annoncé son expansion en Amérique du Nord, ouvrant un nouveau bureau au Mexique avec une équipe dédiée au développement des activités de l’entreprise là-bas. Tractian prévoit de poursuivre son entrée sur le marché à Atlanta, en Géorgie, plus tard cette année.

Lorsqu’elle est contactée pour commenter, Debjit Mukerji, une partenaire de Next47 qui envisage de rejoindre Le conseil d’administration de Tractian, a déclaré : « C’est un espace critique, le cœur de notre économie. Next47 est ravi de rejoindre Tractian dans sa mission de transformer l’expérience de maintenance pour les entreprises du monde entier. Après avoir suivi cet espace pendant des années, nous avons conclu qu’un déploiement sans friction, des interfaces utilisateur intuitives et une approche mobile/cloud d’abord sont des ingrédients essentiels du succès, en particulier dans le segment des moyennes entreprises mal desservies. Tractian les combine dans sa vision produit extraordinaire et ravit constamment ses clients.

Tractian compte actuellement 100 employés et prévoit de porter ses effectifs à 200 au cours des 18 prochains mois. Le capital total levé par la société s’élève à 19 millions de dollars; Marinelli a hésité lorsqu’on lui a posé des questions sur l’évaluation.

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