根据最近的一份报告，工业制造商平均每年面临约800小时的计划外停机时间，即每周超过15小时。预计每年成本为500亿美元的意外故障排查导致生产力下降和收入损失。大多数公司仍在手动进行故障排查，但ControlRooms.ai这家位于德克萨斯州奥斯汀的初创公司希望改变这一现状。
该公司开发了一款由人工智能驱动的分析应用程序，以自动化工业故障排除流程。今天，这家初创公司宣布已完成一轮超额认购的1000万美元A轮融资，由Origin Ventures领投，Amity Ventures、Tokio Marine Future Fund、S3 Ventures、GTM Fund、Alpha Square Group和FJ Labs参与投资。截至目前，其累计融资额已达1375万美元。
ControlRooms.ai联合创始人兼总裁Omar A. Talib向TechCrunch表示：“如今，化工和能源工厂等重工业领域的故障排除流程与1980年相比几乎没有任何变化。”他指出：“传统的报警系统无法提供关于问题根源的具体洞察，因此往往导致漫长且低效地搜寻潜在异常‘趋势’。这些以故障排除为目的的传统操作既令人疲惫又效率低下。”
据该公司称，其初创公司的即插即用式故障排除平台使用户能够在“不更改现有系统的情况下”在一周内快速上线运行，从而最大限度地减少停机时间。其人工智能能够预测制造工厂的行为，并在工程师或控制室操作员察觉之前检测到潜在问题。
ControlRooms.ai于2021年由首席执行官Monte Zweben（一位人工智能专家和连续创业者）与Talib联合创立，后者此前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。ControlRoom.ai去年推出了其首款产品，目前已有五家客户在使用。
Talib表示：“一家化工客户使用ControlRooms实时跟踪超过10,000个资产参数，如压力、体积和温度，以减少降低资产可靠性的违规情况，从而维护资产健康。”
他认为，ControlRooms之所以能在竞争中脱颖而出，是因为其应用不仅仅依靠人工智能驱动。据Talib介绍，它“专为在这些重工业设施中工作的工艺工程师、运营工程师和运营主管量身定制”，这与通用型人工智能平台不同。
该公司计划利用新资金加速其在重工业领域的产品开发和市场推广，目标市场包括美国、亚洲（中国、日本和韩国）、德国以及中东地区的化工、石化、能源和材料设施。
这家拥有15名全职员工的初创公司目前正在就如何在不久的将来将生成式人工智能能力整合到其平台中进行广泛的研发。首席执行官表示：“试想一下，如果能够实现ChatGPT-4及其竞争对手对话智能的技术被应用于工业时间序列数据，将会怎样？”他补充道，这将带来前所未有的预测性应用，例如让操作人员能够‘预见盲区’并避免意外发生。”
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