שת"פ אסטרטגי בין סימנס ופריסנסו מחיפה
13 מאי, 2019
היקף ההסכם נאמד בכ-10 מיליון דולר. החברה פיתחה מערכת האוספת מידע מאלפי חיישנים בקווי הייצור, לומדת את פרופיל התנהגות המכונות ומתריעה על תקלות לפני התרחשותן. החלה בהתקנות אצל לקוחות סימנס
בתמונה למעלה (מימין לשמאל): איתן וסלי, דדי לביד (בן לולו) וד"ר דוד אלמגור
חברת פריסנסו (Presenso) מחיפה נבחרה על-ידי Siemens להיות שותפה אסטרטגית בתחום הבינה המלאכותית ולמידה חישובית לתחזוקת מכונות. שתי החברות חתמו על הסכם שלפיו תתמוך פריסנסו בשירותי התפעול והתחזוקה של סימנס בעזרת ניתוח נתוני המכונות של סימנס ולקוחותיה בזמן אמת, באמצעות פתרון האנליטיקה התעשייתית שהיא פיתחה. פריסנסו משתמשת בלמידה חישובית אוטומטית (Automated Machine Learning) לניתוח ביג-דאטה תעשייתי בענן כדי לזהות דפוסי התנהגות חריגים עדינים בין סנסורים ובין רכיבים, המצביעים על התפתחות של כשל במכונות הייצור.
גיוס הון בחודשים הקרובים
ל-Techtime נודע שהיקף ההסכם עם סימנס נאמד בכ-10 מיליון דולר לאורך 4 שנים. מאז הקמתה בשנת 2016 החברה גייסה כ-3 מיליון דולר. נודע גם שכיום היא נערכת לסבב גיוס נוסף בהיקף של כמה מיליוני דולרים אשר צפוי להיסגר בחודשים הקרובים. לקראת הסבב הזה, היא קיבלה בחודש דצמבר 2018 השקעה אסטרטגית של חברת החשמל הפורטוגלית EDP, במסגרת הצהרת כוונות להשתתף בגיוס המתגבש.
פריסנסו וסימנס כבר החלו בהתקנת הפתרון המשותף באלפי מכונות הפועלות בתחנות כוח ובמתקני נפט וגז ברחבי העולם. בין לקוחות החברה כיום: ABB, חברת הנפט והגז הגרמנית DEA, חברת החשמל השוודית FORTUM וכאמור חברת החשמל הפורטוגלית EDP. סגן נשיא למו"פ בחברת פריסנסו, דדי לביד (בן לולו) אמר שלמידת מכונה אוטונומית (AutoML) מקבלת הכרה כפתרון מוביל לניתוח מידע וחילוץ תובנות תעשייתיות.
חברת Presenso הוקמה בשנת 2016 על-ידי איתן וסלי, דדי לביד וד"ר דוד אלמגור תחת השם DeepSense. המנכ"ל איתן וסלי התמחה בפיתוח מערכות בקרה והנעה בחברת אפלייד מטיריאלס. היו"ר דוד אלמגור הוא יזם סדרתי. בין השאר הוא הקים את חברת פנורמיק פאואר שפיתחה חיישנים לניהול ובקרת צריכת החשמל, אשר נמכרה לחברת סנטריקה תמורת כ-65 מיליון דולר. הטכנולוג הראשי דדי לביד הוא אלגוריתמאי מומחה בתחום הלמידה החישובית וארכיטקטורת ביג-דאטה. הוא בעל ניסיון של כ-8 שנים ברפאל, שם הוביל קבוצת תוכנה ואלגוריתם בפרויקטים גדולים, חלקם בעלי חשיבות לאומית.
חיזוי תקלות לפני התרחשותן
המערכת של החברה אוספת בענן כמויות גדולות של נתונים המגיעים בפורמטים שונים ממאות מכונות ומאלפי סנסורים בקווי הייצור התעשייתיים. היא מפעילה מערכת לימוד מכונה במתכונת של רשת נוירונים (deep learning) אשר לומדת בצורה אוטונומית לחלוטין את מאפייני ההתנהגות של קהילות דומות של מכונות. המנוע יוצר קישורים פנימיים בין מאורעות לרכיבים בתוך המכונה, ובין המכונות למערכות שונות באתר התעשייתי.
להערכת החברה, רוב קווי הייצור בעולם סובלים מזמני השבתה ארוכים (בממוצע 17 יום בשנה) עקב תקלות בקווי הייצור שניתן היה לגלות מראש. המערכת של החברה מזהה התפתחות של דפוסים חריגים ולהתריע מבעוד מועד על כשל קרב, ואפילו לספק הערכה על המועד הצפוי של הכשל והמלצה על הפתרון הטוב ביותר שנצפה עד כה בתקלות דומות מההיסטוריה של המכונה עצמה, או ממכונות שכנות. החברה פועלת מאזור התעשייה מת"ם בחברה ומעסיקה כ-30 עובדים.
פורסם בקטגוריות: ביג דאטה , בקרה וציוד תעשייתי , חדשות
פורסם בתגיות: Deep Learning , IIOT , בינה מלאכותית
כתבות נוספות העשויות לעניין אותך
