根据最近的一份报告，工业制造商每年平均面临约800小时的非计划停机时间，相当于每周超过15小时。预计每年意外故障排除的成本高达500亿美元，导致生产率降低和收入损失。大多数公司仍在手动排除故障，但总部位于德克萨斯州奥斯汀的初创公司ControlRooms.ai想要改变这一现状。
该公司开发了一款基于人工智能的分析应用程序，以自动化工业故障排除过程。今天，这家初创公司宣布已筹集到了一笔超额认购的1000万美元A轮融资，由Origin Ventures领导，Amity Ventures、Tokio Marine Future Fund、S3 Ventures、GTM Fund、Alpha Square Group和FJ Labs参与。它现在已经筹集了1375万美元。
ControlRooms.ai的联合创始人兼总裁Omar A. Talib告诉TechCrunch，像化工和能源工厂这样的重工业故障排除“实际上与1980年相同”，“传统警报不能提供关于可能导致问题的具体见解，因此往往会导致长时间和低效的搜索潜在的错误‘趋势’。这些传统的排除故障练习 - 在排除故障的精神下进行 - 既耗时又低效。”
该初创公司声称，其即插即用的排除故障平台使用户能够在“一周内无需更改其当前系统”即可运行，以最小化停机时间。其人工智能预测制造工厂的行为，并在工程师或控制室操作员注意到之前检测到潜在问题。
ControlRooms.ai由CEO Monte Zweben和曾在一家为能源生产商提供人工智能解决方案的公司工作的Talib于2021年共同创立。ControlRoom.ai去年推出了其第一个产品，并有五个客户使用它。
Talib表示：“一家化学客户使用ControlRooms实时跟踪超过10,000个资产参数，例如压力、体积和温度，以减少降低资产健康状况的可靠性违规。”
他认为ControlRooms之所以与竞争对手不同，是因为它的应用程序不仅仅是基于人工智能。根据Talib的说法，它是“专门为在这些重工业设施中工作的过程工程师、操作工程师和操作主管而构建的”，而不是通用人工智能平台。
该公司计划利用新资本加速其在重工业领域（包括化学、石油化学、能源和材料设施）的产品开发和市场推广，包括美国、亚洲（中国、日本和韩国）、德国和中东地区。
该初创公司目前有15名全职员工，并正在进行广泛的研发，以便在不久的将来将生成式人工智能能力纳入其平台中。该公司CEO表示：“想象一下，如果ChatGPT-4及其竞争对手所提供的会话智能技术可以应用于工业时间序列数据，那将会产生什么样的效果。”他补充说，这将允许前所未有的预测应用程序，例如让操作人员看到角落并避免惊喜。
