MachineMetricsが$20MシリーズBの資金調達ラウンドを発表

MachineMetricsが2,000万ドルのシリーズB資金調達ラウンドを発表

産業用データのスタートアップは、メーカーの自律加工の新時代の到来を告げる

ボストン—自律機械加工を通じて製造パフォーマンスを向上させる産業データスタートアップであるMachineMetricsは本日、シリーズBの資金調達で2,000万ドルを調達したと発表しました。同社はこの資金を使用して、プラットフォームをグローバルに拡張し、製造業務を強化するマシンインサイトへのアクセスを民主化します。

「製造業はデジタルルネッサンスの危機に瀕しています。ソフトウェア、ビッグデータ、物理機械の交差点は、製造業の次のフロンティアであり、現在私たちが経験している生産と労働力の不足を克服するための実証済みのソリューションです」と、MachineMetricsの共同創設者兼CEOであるBillBitherは述べています。 「今日の産業用機械は、動作するためにかなりの人間の介入を必要とするため、非効率的です。 MachineMetricsは、これらのマシンからのデータを簡単に利用できるようにし、マシンが自律的かつ予測可能に動作する未来の工場の基盤を築きます。」

産業自動化とロボット工学のマーケットリーダーであるテラダインは、RidgelineVenturesと既存の投資家であるTolaCapitalとHyperplaneの参加を得て、資金調達ラウンドを主導しました。

「MachineMetricsの急速な成長は、データ収集および分析ソリューションの価値と需要を反映しています。お客様は、使用率を向上させ、生産量を増やすために、生産機械のパフォーマンスを監視することをますます望んでいます。 MachineMetricsは、高速なROIを実現する革新的でシンプルなソリューションにより、これを容易にします」と、テラダインの産業用自動化グループのプレジデントであるグレッグスミスは述べています。 「チームのビジョンは、すべてのメーカーにアクセス可能で信頼性が高く、使いやすい自動化ソリューションを提供することに焦点を当てた、より大規模な産業用自動化戦略と強く一致しています。」

今日のグローバルな容量の課題は、製造の生産性を向上させる緊急性を強調しています。 MachineMetricsによる2020年のベンチマークレポートでは、平均マシン使用率はわずか24％であり、メーカーの需要を満たす能力を制限する驚くほど低いマークであることが明らかになりました。

MachineMetricsのIndustrialDataPlatformは、メーカーがマシンを追加することなくマシンの使用率を改善し、生産を増やすことを可能にすることで、この課題を解決します。数分でインストールできるIoTを活用したソリューションは、製造設備からのデータ収集を自動化し、工場労働者に実用的な機械データ主導の洞察を提供し、組織が廃棄物を即座に削減し、製造現場の生産性を最適化できるようにします。

MachineMetricsは現在、数百の顧客によって使用されており、世界中の数千のマシンに接続されています。小規模な契約メーカーから世界最大のOEMまで、これらのメーカーはMachineMetricsを活用して、リアルタイムの生産をリモートで可視化し、生産のボトルネックを特定し、機械の故障を予測し、品質を向上させ、機械の操作を自動化するワークフローを構築しています。 。

「私たちは、現在の製造およびサプライチェーンの運用に最大の混乱を経験しています。メーカーには、ゼロから再構築するための時間やリソースがありません。今すぐ結果が必要です」と、MachineMetricsの共同創設者兼最高顧客責任者であるEricFoggは述べています。 「当社のソリューションは、これまでで最も複雑な市場の1つで非常に効果的であることが引き続き証明されています。昨年、お客様はピボット、対応、適応、成長することができました。彼らの成功は運ではありませんでした。彼らは勝つために必要なデータ、ツール、考え方を備えていました。」

詳細については、www.machinemetrics.comにアクセスするか、CEOからの反応をお読みください。

MachineMetricsについて

MachineMetricsの直感的で柔軟な機械データプラットフォームは、あらゆる製造装置からデータを簡単に収集および分析して、工場労働者に数分で強力で実用的な洞察を提供し、世界中のどこからでもいつでも最下位まで意思決定を推進します初日からのライン。今日、何百ものメーカーが、ママやポップのジョブショップから世界最大の製造会社まで、世界中の工場で何千ものマシンをMachineMetricsに接続し、プラグアンドプレイマシンのデータ収集、監視、分析、自動化を活用して増加しています生産の可視性、マシンの問題の予測、およびデータ駆動型のワークフローを強化して、マシンの操作を自動化します。詳細については、www.machinemetrics.com