Machina Labs, üretime esneklik kazandırmak için 32 milyon dolar yatırım aldı - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Machina Labs, üretime esneklik kazandırmak için 32 milyon dolar yatırım aldı - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri


“Esneklik” üretim süreci için sıklıkla kullanılan bir kelime değildir ”

Machina 2019’dan beri ortalıkta dolaşıyor ve sonunda 2021 TechCrunch gönderisi aracılığıyla gizlilikten çıkıyor Bugüne kadarki toplam finansmanı şu anda 45 milyon dolar

Innovation Endeavors’tan Sam Smith-Eppsteiner, “Son iki yılda Machina Labs, üretimde robotik ve yapay zekayı birleştirmenin etkisini ve ölçeklenebilirliğini gösterdi” dedi Montaj hattındaki şeyleri değiştirmek yoğun kaynak gerektiren bir faaliyettir, ancak otomasyon ve robot teknolojisi süreçteki bazı anlaşmazlıkları ortadan kaldırmanın bir yolunu bulabilir Şirket ayrıca bu fırsattan yararlanarak 14 milyon dolarlık A Serisi’ni duyurdu Firma özellikle sac şekillendirme gibi prosesleri içeren metal imalatına odaklanmıştır İki yıl sonra, Nvidia’nın NVentures ve Innovation Endeavors’ın (ikincisi zaten şirkete yatırım yapmıştı) ortak liderliğinde 32 milyon dolarlık bir B Serisi kayıtlara geçti

Los Angeles merkezli firma, işleri mümkün olan en basit dille özetlemektedir: “Machina Labs, robotları, farklı tasarımlar ve malzemeleri yaratıcı bir şekilde üretmek için bir demircinin çekiç kullandığı gibi kullanıyor ve imalat endüstrisine benzeri görülmemiş bir esneklik ve çeviklik kazandırıyor “Gösterilen uygulama, teknoloji kazanımları ve ticari çekiş gücü sayesinde Machina’ya yaptığımız yatırımı ikiye katlamaktan heyecan duyuyoruz



genel-24

Fon, Ar-Ge’nin artırılmasına ve Machina’nın üretim çözümleri pazarına aktarılacak Machina’nın önümüzdeki on yılın bir dizi önemli endüstriyel trendinde önemli bir rol oynamasını bekliyoruz: yurtiçinde yeniden sanayileşme, savunma inovasyonu, elektrifikasyon ve ticari alan Bu aslında Machina Labs’ın arkasındaki tez ifadesidir

Buradaki itici güç, bu esnekliğin bir kısmını üretim tarafına kazandıran daha yazılım tabanlı bir yaklaşımdır