A empresa britânica CloudNC conseguiu captar 20 milhões de dólares em uma rodada de extensão da série B, elevando o total de recursos levantados ao longo de sua história para 128 milhões de dólares. O anúncio foi feito nesta quarta-feira, e representa a primeira grande captação da companhia em quatro anos, conforme informou o fundador e diretor executivo Theo Saville em entrevista à publicação especializada.
Fundada em 2015 por Saville e Chris Emery, que hoje ocupa o cargo de diretor científico, a CloudNC desenvolveu o software CAM Assist, alimentado por inteligência artificial. A ferramenta automatiza etapas fundamentais do processo de usinagem por comando numérico computadorizado, tecnologia amplamente empregada nas indústrias automotiva, de defesa e de bens de consumo. O procedimento consiste em utilizar máquinas controladas por computador para cortar ou moldar materiais com alta precisão, transformando-os em componentes utilizados em diversos setores.
Segundo Saville, antes de qualquer peça ser usinada, um operador ou programador precisa definir questões cruciais como a forma de fixação da peça e quais ferramentas serão empregadas. Embora existam sistemas de manufatura assistida por computador que auxiliam nessa etapa de concepção, a maioria ainda exige que o profissional especifique manualmente cada etapa do processo. "Os sistemas tradicionais são poderosos, mas na maioria dos fluxos de trabalho permanecem como ferramentas que permitem aos programadores especificar manualmente como uma peça deve ser usinada", explicou o executivo.
É justamente nesse ponto que entra o CAM Assist, desenvolvido pela CloudNC. O software se integra a sistemas tradicionais de manufatura assistida, como o Autodesk Fusion e o Mastercam, e auxilia operadores e programadores a tomar decisões estratégicas mais eficientes. A solução seleciona ferramentas adequadas, direções de aproximação, além de parâmetros de corte como velocidades e avanços, gerando automaticamente o código que instrui a máquina sobre as operações a serem realizadas. O usuário então analisa, faz ajustes e aprova o resultado final.
O objetivo declarado é aumentar a eficiência e a produtividade dos trabalhadores qualificados, sem substituir o julgamento especializado. "Se os sistemas tradicionais de manufatura assistida são um conjunto poderoso de ferramentas, o CAM Assist funciona mais como um assistente especialista sentado ao lado do programador, automatizando grande parte do pensamento inicial e da configuração repetitiva para que o humano possa revisar, aprimorar e aprovar a abordagem", comparou Saville.
Atualmente, mais de mil oficinas de usinagem ao redor do mundo utilizam o CAM Assist, sendo que oitenta por cento da base de clientes da empresa está localizada nos Estados Unidos. Com uma equipe de oitenta colaboradores, a maior meta da companhia agora é expandir a adoção da tecnologia. "Este é o momento certo para captar capital adicional", afirmou o fundador.
A rodada foi liderada pela venture capital Nimble Ventures, com participação da Calculus Venture Capital, da Entrepreneur First e do braço de investimentos da Lockheed Martin, a LM Capital. Os recursos permitirão ampliar o alcance do CAM Assist, fortalecer as operações de mercado, expandir para mercados existentes e novos, além de desenvolver novos produtos, como o Quote Agent.
O Quote Agent, voltado para fabricantes, segue premissa semelhante ao CAM Assist. A ferramenta auxilia oficinas a avaliar o custo estimado e os riscos de novos projetos, permitindo decisões mais rápidas sobre aceitar ou recusar trabalhos. Saville relacionou essa necessidade ao cenário geopolítico atual, destacando a tendência de retorno da produção para território americano e a escassez de trabalhadores qualificados no setor industrial.
"As oficinas precisam orçamentar mais rapidamente, programar mais rapidamente e entregar mais com as pessoas e máquinas que já possuem", completou o executivo, informando que o Quote Agent tem lançamento previsto para o próximo mês. "Existem mais formas de usinar uma peça típica do que átomos no universo", ilustrou Saville. "Investimos anos atacando esse problema específico, com nossa própria fábrica, nossa própria equipe de software e muitas lições aprendidas com usinagem real. Foi um longo processo para chegarmos onde estamos hoje."
Fonte: TechCrunch
