Inspirado por esta idea, el desarrollador de software Gal Shaul, junto con Saar Yoskovitz, un ingeniero de procesamiento de señales analógicas, fundó en 2011 Augury, una startup con sede en Israel y Nueva York que ambos describen como el "Shazam para máquinas". Sus sensores inalámbricos Halo - que se conectan a refrigeradores comerciales, calentadores a escala industrial y prácticamente todo lo demás - registran la vibración, la temperatura y los datos magnéticos y los cargan a la nube, donde son alimentados por algoritmos de inteligencia artificial que hacen predicciones sobre la salud de las máquinas.
Augury cuenta entre sus clientes a Johnson Controls, Brooklyn Navy Yard, el Departamento de Educación de la ciudad de Nueva York y Grundfos, junto con PSG Dover, Trane y Carrier. Y la puesta en marcha está bien financiada: Hoy ha anunciado que ha recaudado 25 millones de dólares en financiación aportada por Insight Venture Partners, con el apoyo de los actuales inversores Eclipse Ventures, Munich Re/HSB Ventures, Pritzker Group VC y Lerer Hippeau. La ronda de la Serie C eleva el total de Augury a 51 millones de dólares y se produce a medida que la empresa completa su compra de Alluvium, una startup de aprendizaje de máquinas con una plataforma que permite obtener información a partir de flujos de datos industriales.
Peter Sobiloff, director general de Insight Venture Partners, y Harley Miller, directora de Insight, se unirán a la junta directiva. El nuevo capital y la adquisición alimentarán la expansión global de Augury, dijo Yoskovitz, y le permitirán apoyar mejor a sus socios existentes. Afirma que tener Alluvium a bordo hará de Augury una de las primeras compañías de análisis industrial en proporcionar información mecánica y operativa en un solo paquete.
La tecnología de Augury está diseñada de tal manera que es generalizable y mejora con la escala, dijo Yoskovitz. Las grabaciones, que los técnicos toman en diferentes puntos de las máquinas, se utilizan para establecer las lecturas de referencia en la nube de Augury. Estos son comparados con los sonidos producidos por aparatos similares propiedad de otros clientes. De esta manera, Augury no necesita volver a entrenar sus modelos para cada nueva máquina - el sistema con el tiempo comienza a reconocer sonidos anormales y otros indicadores de fallas. Por ejemplo, el servicio de Augury podría aprender a detectar un actuador defectuoso en un robot elevador y aplicar ese conocimiento para detectar actuadores defectuosos en otros dispositivos.
Al principio, Augury trabajó directamente con compañías de servicios y gerentes de instalaciones para diagnosticar sistemas críticos, como bombas, ventiladores, enfriadores y sistemas de HVAC (calefacción, ventilación y aire acondicionado) dentro de edificios comerciales. Pero desde entonces ha ampliado el servicio a las máquinas no críticas, para lo cual proporciona una supervisión continua que se utiliza para proporcionar una visión en profundidad del estado de las máquinas, los problemas en desarrollo y las prácticas de mantenimiento sugeridas.
Augury afirma que es capaz de reducir las averías en un 75 por ciento, aumentar el tiempo de actividad en un 45 por ciento y reducir los costes de los activos en un 30 por ciento al detectar los primeros signos de rotura. Los técnicos han utilizado su aplicación para teléfonos inteligentes para ahorrar más de 3.000 máquinas, supervisar más de 60.000 aparatos industriales y comerciales y evitar más de 7.000 fallos. En un caso, Augury logró diagnosticar una grieta en una barra del rotor que, si no se hubiera controlado, habría necesitado reemplazar todo el motor.
Para ser claros, las soluciones de mantenimiento predictivo como las de Augury no son nuevas. Se han utilizado durante décadas en motores a reacción y turbinas de gas, y competidores como Predix y Petasense de GE Digital ofrecen sensores de vibración similares habilitados para Wi-Fi, de nube y de IA. Algunas empresas incluso realizan el servicio internamente, como Gogo, que registra la velocidad de los ventiladores de los servidores de los aviones - un indicador de su temperatura - para construir árboles de decisión para los operadores de servidores de Gogo sobre el terreno y ayudar a predecir las fallas de los equipos.
Es un mercado bien establecido - según un informe reciente de analistas del Instituto Global McKinsey, el mantenimiento predictivo de la fábrica podría ser de entre 1.200 y 3.700 millones de dólares para 2025. Pero Yoskovitz tiene grandes visiones para la tecnología de Augury, que espera que algún día se incorpore a los aparatos de consumo, como lavadoras y hornos eléctricos.
Sobiloff parece seguro de que sucederá. "Hemos visto un gran aumento en las tendencias de digitalización en toda la industria, y el importante crecimiento de Augury durante el año pasado ejemplifica este cambio en la adopción de tecnologías de IA para optimizar las operaciones de la cadena de suministro", dijo. "Esperamos con interés trabajar con Saar y su equipo para llevar esta tecnología que cambia la industria a más clientes e industrias en 2019".
Ver artículo original completo. Fuente: https://venturebeat.com/2019/01/31/augury-raises-25-million-for-ai-platform-that-predicts-equipment-failure-from-ultrasonic-vibrations/
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