工业视觉公司「平方和」于近日宣布完成千万美元级 A 轮融资,由云晖资本领投,资金将主要用于团队扩张、业务范围拓展及制造加工中心的建设。
平方和于 2018 年 6 月开始正式运营,业务范围涵盖机器视觉及工业数据平台软件的定制、行业智能视觉设备的定制与开发、光学成像系统设计和视觉生产数据整合等,为工业制造企业提供全栈式视觉服务及企业级解决方案。
平方和聚焦于不规则形态产品的瑕疵检测,自有品牌 Insvis 的主要应用行业为医药和医疗器械领域的透明材质产品(隐形眼镜、光学镜片、医疗耗材、导光材质、玻璃制品等)的缺陷检测。
目前,平方和的眼镜光学镜片检测设备已进入包括东南亚、中国大陆及台湾地区在内的多家世界知名隐形眼镜生产制造商和代工厂、多家知名光学镜片生产商及知名医疗器械生产企业中,并且做到了多条产线的产品复制。
“随着彩色印刷的眼镜镜片(美瞳)行业的火热,隐形眼镜开始跳出传统医疗器械范畴,进入到了消费品的范畴中,亚洲的隐形眼镜厂商均已大规模扩产,而疫情的影响也让厂商们更认识到自动化、智能化设备需求的重要性。这对于我们这类提供智能检测解决方案的科技公司来说是大利好。” 平方和 CEO 蔡仲伦博士说,“我们的目标就是通过视觉检测系统将智能制造体系扩展到工业生产企业的全流程中去,让视觉检测与生产制造工艺结合从而提高整体的生产效率和品质。” 平方和业务较前一年增长了近 3 倍。
相对传统检测方式,平方和视觉设备在检测效率上,也实现了大幅提升。以隐形眼镜检测为例,目前平方和标准隐形眼镜检测设备可完成每小时 3000 片左右的检测,更高级设备可达到每小时 6000 片以上。通常来说,一条使用平方和解决方案的产线,可轻松替代 10~20 个工人。而人工替代只是使用智能设备的其中一个优势,更大的益处在于设备的检测标准相较人工检测更为统一、重复性更高。
“这些方案都能根据客户的需求而定,目前我们的方案已经做到了 80% 的标准化,仍有用户定制的空间。” 蔡仲伦说。
经过 2 年多的业务落地,该公司发现在检测端之外,很多生产企业工业生产数据的自动采集能力相对较弱,且有数据不兼容不连续的情况,产线的整体智能化水平都有很大的提升空间。
为解决这一问题,平方和决定将原本点状布局智能检测设备和智能系统的方案,逐步向生产环节的各个工艺段扩展,通过视觉检测对每个工艺段进行质量控制,覆盖整条生产线,再复制到多条产线。比如,从眼镜生产最后的物理瑕疵或表面瑕疵检测,逐步做到整个产业链的全流程检测,包括印刷、注模、分模、清洗环节及检测后期包装等。
“我们认为只有部署了足够多的硬件终端,才能采集到足够的数据,从而使软件和数据发挥最大作用,譬如利用可视化技术将产业整体数据呈现给顾客,再通过人工智能等数据分析方法,给企业一个具有指导性的预警或反馈,帮助他们改进工艺,提升产能,达到更高效的工厂运转效率。” 蔡仲伦说,“这也符合我们希望在云端形成中心化数据采集和反馈的最初设想。过去三年多以来,我们也一直在实践这一过程。”
未来,平方和还将继续拓展医药和医疗器械行业中的更多场景,并逐步探索其他更多的工业场景。
注:具体融资金额由投资方或企业方提供,动点科技不做任何背书。
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