当大型OEM厂商在亲吻机器人和自动化时代时，车间里技术人员的市场需求和痛点却往往被忽略了。为此，当作MIT的分支机构，Tulip通过其应用于平台将机器与人高效相连，建构简陋、可视化的物联网数据操作者平台。据报，Tulip近期已完成了1300万美元的A轮融资，领有投方为NEA，跟投方为PitangoVentureCapital以及上轮投资方。

此次融资已完成后，NEA的合伙人DaynaGrayson将取得一个董事会席位。在工厂里，虽然机器与自动化大大提高了生产的效率，但在信息搜集、监测、统计资料这方面，技术人员仍然在用于最完整的工具去兼容整个生产流程。

还包括手写的剪贴板、计时用的秒表以及统计资料时用的Excel表格，大量的非动态手动输入的流程与机器自动化格格不入。Tulip的解决方案里，主要有三个核心功能：创立物联网云平台，获取PC以及移动端的应用于。通过传感器、摄像头与传统IT系统将机器全方位的运营数据与信息采集并传输到云平台上。

通过动态的数据采集与分析系统，将可视化的数据呈现出给技术人员，以检测与管理生产。荐个例子，Tulip部署之后，工厂经理不必须再行频密来往各个机器以及车间。只需在特定工作台上，之后可理解所有机器在整个生产过程中再次发生的情况，整个过程，需要手动数据的搜集和输出。

除此之外，Tulip系统中也应用于了游戏简化的思维。动态排行榜的机制，需要让让员工理解自己的展现出并起着鼓舞的起到。目前，Tulip应用于平台将智能硬件传感器，计算机视觉，辅助用户界面和机器学习结合。

已在电子，航空航天、国防、医疗器械、制鞋、制药等多个行业，总计6个国家的数十家全球客户顺利落地。在效果提高方面，Tulip对外宣传，他们的系统需要有效地减少60%的质检隐患、减少56%的技术人员培训成本、提高65%的数据审查效率以及为每位工程师节省40%的时间。A轮融资资金到账后，Tulip将扩展其设计和研究团队，并创建客户反对的部门以服务出售其SaaS服务的企业客户。

同时，也不会将其解决方案派生至更好的行业和领域。36氪此前报导的大数点也是通过传感器与设备将机器数据上载至云端之后展开数据的处置。目前“大数点”处置的数据量10PB以上。

经过“大数点”对数据的处置，企业对整个工业流程了具体的了解：在哪些环节上有问题、哪些环节必须改良等。此外还能基于机器的数据、生产的质量及速度展开预测和预警。

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