前线运营软件初创公司Tulip Interfaces今日宣布在后期融资轮中筹集了1.2亿美元,使其估值超过13亿美元,跻身科技独角兽行列。
这轮D系列融资由三菱电机领投,该公司去年与Tulip签署了战略联盟协议,以推动其数字化转型。
Tulip是一个面向制造企业的云托管无代码前线运营平台的创建者。该平台让客户能够数字化转型其生产流程,连接工人与机器、设备和系统。通过其用户友好的界面,员工可以快速轻松地构建定制化应用程序,即使不具备任何编程技能。
这家初创公司将自己定位为传统制造执行系统的替代方案。其软件充当"参与系统",提供各种能力来帮助管理车间的制造运营。
其无代码应用构建器使用各种模板和拖拽界面来简化应用创建,并内置数据收集和分析工具,自动捕获来自人工交互、联网机器、传感器和智能工具(如条形码扫描器或秤)的信息。这些信息经过分析后为客户提供有关性能和生产瓶颈的洞察。
Tulip平台通过一系列连接器和应用程序编程接口与现有的企业资源规划和产品生命周期管理系统集成。它提供"自动化"工具,让用户在这些平台之间构建可视化工作流程以促进信息交换。
另一个有用的功能涉及其集成的质量保证流程,包括数字检查清单、不合规追踪和自动数据捕获。此外,Tulip还提供人工智能工具,如用于质量检测的计算机视觉和用于创建文档的生成式AI。
根据Tulip的说法,其平台为制造商提供巨大优势。Forrester Research在2023年委托进行的一项研究声称,其客户在短短三年内平均投资回报率达到448%。同一份报告还声称操作员效率提高15%,用于管理任务的间接劳动时间减少50%。
Tulip认为,在制造企业面临供应链波动和劳动力短缺等挑战时,其前线运营平台比以往任何时候都更有用。它表示传统系统和基于纸张的流程太低效,无法帮助制造商克服这些问题。
该公司提供了大量数据点来支持其主张,强调客户对其生成式AI能力和自动化工具的采用在过去两年中分别增长了364%和519%。与此同时,公司一直快速发展,员工人数在过去三年中增长了135%,并在布达佩斯、慕尼黑、新加坡、特拉维夫和东京设立了新办事处。
Tulip首席执行官Natan Linder表示,他的公司与三菱电机的合作关系将使这家日本制造业巨头能够数字化其运营,并推出可扩展的AI自动化和应用程序,通过敏捷的、以人为中心的创新来提高生产力。"我们的合作关系巩固了对以人为先的数字化转型的共同承诺,"他说。"我们正在构建现代的、可组合的架构,不是为了让人自动化消失,而是为了通过AI的实际应用为他们提供超能力。"
Q&A
Q1:Tulip的无代码平台是如何工作的?
A:Tulip的无代码应用构建器使用各种模板和拖拽界面来简化应用创建,员工无需编程技能就能快速构建定制化应用程序。平台内置数据收集和分析工具,能自动捕获来自人工交互、联网机器、传感器等信息,并分析提供性能和生产瓶颈的洞察。
Q2:使用Tulip平台能带来什么效益?
A:根据Forrester Research在2023年的委托研究,Tulip客户在三年内平均投资回报率达到448%,操作员效率提高15%,用于管理任务的间接劳动时间减少50%。同时客户对生成式AI能力和自动化工具的采用在过去两年中分别增长了364%和519%。
Q3:Tulip与传统制造执行系统有什么区别?
A:Tulip将自己定位为传统制造执行系统的替代方案,其软件充当"参与系统"。它通过无代码界面让普通员工也能构建应用,集成了质量保证流程、人工智能工具如计算机视觉和生成式AI,并能与现有企业资源规划系统集成,提供更现代化的数字转型解决方案。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。