全球不乏试图利用人工智能提升工业活动效率的初创企业，有些发明机器人以协助或替代人工，另一些则运用机器学习帮助企业发掘洞察，Synergies Intelligent Systems便属于后者。
Michael Chang于2016年在波士顿创立了Synergies，旨在为中型制造商提供易于使用的AI驱动分析工具；在2000年代末于深圳富士康工作期间，Chang曾通过数据分析帮助苹果供应商提高良率（即降低次品率），他由此意识到并非每家工厂都有财力花费数万美元进行数字化转型。
Synergies的愿景及近期增长赢得了投资者的支持，该公司早期主要依靠自筹资金运营，但最近接受了风险投资以加速招聘、市场扩张和产品开发，其A轮融资由NGP Capital领投，该机构前身为Nokia Growth Partners，正如其名所示，由诺基亚背书，私募股权公司New Future Capital也参与了此次投资。
Synergies目前在上海、台北、广州、新加坡和波士顿运营着一个约70人的团队。
这家初创公司拒绝披露其估值，但表示它已服务于近100家客户，其中80%位于大中华区，包括由富士康和福耀（全球最大的汽车玻璃生产商之一）运营的拥有数千名工人的中型工厂。Chang告诉TechCrunch，诺基亚和Synergies正在早期阶段合作一些项目，尽管双方尚未建立大规模合作伙伴关系。
据Chang所知，这家芬兰电信巨头一直在全球推广“工业5G”，旨在将下一代连接技术带入制造业。因此，未来看到这两家公司更紧密地合作并不令人意外。
Synergies的产品可以与通过云端不断收集和分析数据的5G驱动型工厂很好地配合。它提供了一个所谓的“增强分析”平台，帮助制造商在供应链、良率和生产能力三个方面优化效率。
通过分析运营数据，Synergies的软件可以向经理提出建议，例如推荐他们应该采购多少供应品，或者如何快速切换产品线以最低成本最大化产能。一旦建议付诸实践并收获新数据，Synergies的机器学习系统就可以进行分析并持续优化其算法，以帮助工厂提升绩效。
Chang是一位拥有电气工程和计算机科学博士学位的麻省理工学院毕业生，他指出：“对于AI专家来说，这种机器学习并非高深莫测的科学；但对于中国普通的中小型工厂而言，构建全面的‘数据中台’的成本过高，因为它需要IT部门、项目经理和AI专家之间的协调。”
“大多数中小型工厂只保留一小支IT人员团队，更不用说专门的AI科学家团队了。”
Chang继续说道：“与西方先进制造商相比，中国的工厂，即使是现在规模庞大的那些，也才成立四五年。它们对价格更加敏感，利润率较低，并且希望更快获得投资回报。因此，很难要求它们在构建数据平台上预先投入1000万美元。”
Chang解释说，利用数据分析和人工智能来完善商业决策，也解决了制造业高流失率的问题。随着中国人口增长放缓，工厂在招聘和留住工人方面面临困难，这意味着也很难保留工作场所的知识。
Chang坚持认为：“这不是一家像加密货币公司那样实现疯狂增长的企业。但我相信这是一项有意义的业务，因为我们在实地创造着真正的变革。”
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