공장 및 제조 시설이 센서, 로보틱스 및 기타 연결 기술을 통해 점차 '스마트'해지면서, 이는 병목 현상 분석이나 기타 개선 영역에 대한 통찰력을 얻을 수 있는 거대한 데이터 보고를 창출했습니다. 나아가 그 데이터를 활용하여 상당한 수작업을 수반하던 프로세스 자체를 가속화하는 데 사용될 수도 있습니다.
하지만 생성된 이 방대한 데이터의 상당 부분은 비정형적(unstructured)이어서 당장 활용하기 어렵습니다. 빅데이터 분석이 오랫동안 금융, 물류와 같은 산업의 주류였음에도 불구하고, 제조 분야에 완전히 깊숙이 자리 잡지는 못했습니다. 이로 인해 막대한 통찰력이 잠재된 미개발 자원(gold mine)이 되었으며, 최근에는 방대한 제조 데이터를 포착하고 의미를 부여하도록 설계된 기술을 위한 신생 시장이 형성되고 있습니다.
지난달, 영국을 기반으로 설립된 오덴 테크놀로지스(Oden Technologies)는 뉴욕에 본사를 두고 제조업체 데이터 분석 플랫폼 성장을 촉진하기 위해 2,850만 달러 규모의 시리즈 B 라운드 투자를 유치했습니다. 독일의 다이다로스(Daedalus)는 정밀 제조 공장에 AI를 적용하는 데 2,100만 달러를, 벨기에의 로보비전(Robovision)은 산업 기계에 컴퓨터 비전 지능을 도입하기 위해 4,200만 달러를 모금했습니다.
이제 스위스 스타트업인 에톤에이(EthonAI) 차례입니다. 에톤에이는 목요일에 Index Ventures가 주도하고 General Catalyst, Earlybird, Founderful이 참여한 시리즈 A 라운드에서 1,500만 스위스 프랑(약 1,650만 달러)를 유치했다고 발표했습니다.
(사진 설명: 에톤에이 공동 창업자 줄리앙 세노네르(Julian Senoner)(CEO, 왼쪽)와 베른하르트 크라츠발트(Bernhard Kratzwald)(CTO)가 스위스 추크에 있는 지멘스 공장에서 포즈를 취하고 있다.)
에톤에이(EthonAI)
제품 결함 검출을 통한 AI 솔루션 제공
2021년 취리히에서 CEO 줄리앙 세노네르와 CTO 베른하르트 크라츠발트에 의해 설립된 에톤에이는 특정 사용 사례에 맞는 AI 모델을 훈련할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 결함이 없는 제품 이미지를 공급하는 전자제품 제조 공정의 경우, 에톤에이의 소프트웨어는 제조 및 조립 과정 중 발생한 제품 표면 결함을 정확하게 식별할 수 있습니다. 최근 애플은 컴포넌트 제조의 시각적 품질 관리 프로세스 자동화와 유사한 목적을 가진 다윈에이(DarwinAI)라는 회사를 인수하기도 했습니다.
하지만 더 넓은 관점에서 에톤에이는 센서부터 라인 정지 지점(line stops)에 이르기까지 기업 전반의 제조 환경에서 데이터를 종합하여 현재 상황과 문제점을 파악하고, 나아가 여러 시설 간의 성능을 비교 분석하여 개선할 수 있는 개선 여지를 도출해냅니다.
에톤에이는 설립 후 3년 동안 지멘스 및 초콜릿 제조사 린트(Lindt)를 포함하여 다수의 유명 고객사를 확보했습니다.
에톤에이의 주력 시장을 살펴보면 반도체 제조 분야가 핵심 초점 영역 중 하나임이 분명하지만, 회사는 이 특정 분야의 고객사는 공개하지 않았습니다. 다만, 칩 산업에서 '낮은 수율(low yield)'은 공통된 우려 사항으로, 실리콘 웨이퍼의 결함은 생산된 칩의 실제 사용 가능한 수에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히 애플은 작년에 칩 제조업체 TSMC와 협의를 진행한 것으로 알려졌는데, 당시 '특히 낮은 수율(단 55%)'을 기록했던 TSMC와 애플은 알려진 양품 웨이퍼에 대해서만 비용을 지불하는 거래를 체결하며 막대한 비용 절감 효과를 거두었습니다.
에톤에이 측은 "선도적인 반도체 생산 업체"와 협력하며, 이 업체가 플랫폼을 활용해 여러 데이터 세트를 통합 분석함으로써 공정, 장비 및 수율률 사이에 이전에 알려지지 않았던 관계를 발견하고 있다고 밝혔습니다.
세노네르 CEO는 보도자료를 통해 "산업 전반에 걸쳐 변화의 바람이 불고 있다"며, "저희의 목표는 고객사들이 얻을 수 있는 가치를 최대화하는 것"이라고 강조했습니다.