沛元智造完成千萬級天使輪融資

訪問原網址

作者｜韋世瑋

36氪獲悉，近日工業智能解決方案供應商「沛元智造」宣布完成千萬級人民幣天使輪融資，由初心資本投資。本輪融資將主要用於研發投入，包括擴大算法平台研發團隊規模，以及加速雲端SaaS架構的搭建。

沛元智造成立於2021年7月，主要基於運籌學算法，通過AI數據協同、分析和決策工具，為機械製造業公司提供工業生產控制領域的全棧解決方案，幫助客戶簡化流程、降本增效，實現數據實時驅動決策。除此之外，公司還將逐步開發基於雲端的工業優化算法平台和數字工廠低代碼平台，構建針對製造業的優化求解器和數據中台系統。

近年來，我國對國產自主可控工業軟件的重視程度進一步提高，一系列政策的出台推動着工業軟件發展走向新拐點。其中，《“十四五”軟件和信息技術服務業發展規劃》在“工業技術軟件化推廣”方面提到，要求重點開展工業技術軟件化研發應用，培育高質量工業APP，進一步標誌着工業軟件正式成為國家科技領域最高級別的戰略部署。

相關數據顯示，2025年，我國工業互聯網核心產業市場規模預計達到1.24萬億元，各類大中小型企業都將積極提升工業互聯網透露，市場發展空間廣闊。其中，針對機械及電子製造行業相關領域的APS產品需求進行不完全測算，市場規模超過千億元。

沛元智造創始人、CEO曹凱華告訴36氪，工業物聯網中的工業軟件分類繁多，涵蓋工業設計、生產控制等多個方面，沛元智造切入的是生產控制類軟件中技術含量更高的APS（Advanced Planning and Scheduling，高級計劃與排程）賽道，推出了PREONE IPS（Intelligent Planning & Scheduling）智能計劃與排產系統，既能與客戶現有的ERP/MES兼容聯通，也可為客戶提供包含MES/WMS/SCADA在內的MOM系列產品。

PREONE MOM系列產品

具體來看，PREONE IPS擁有三大功能：

配置標準功能與針對具體場景的可選功能，核心模塊無需定製開發就能快速上線；
針對不同場景應用不同算法，對應多種生產模式，滿足客戶在生產現場的實際需求；
配置了基礎版本，小微客戶可選擇更低廉的成本進行部署。

曹凱華談道，PREONE IPS的核心特點是對智能工業的自動排產和求解。因為在離散製造業中，一個產品由數十個金屬零部件組成，每個零部件需要經過多道工序加工，每道工序的加工也由不同類型的機械設備完成，這就導致每一個產品的加工背後都涉及了數量眾多的生產資源，且資源之間彼此約束關聯，那麼如何在生產中選擇出最優的生產路徑就成了關鍵。

針對當前需求，PREONE IPS基於智能優化算法和微服務架構，將生產流程中所需的功能進行模塊化，可根據不同客戶的生產需求“量體裁衣”，輸出適配的解決方案，涵蓋計劃高速生成、約束關聯、資源負荷監控、生產進度管理、作業計劃精細制定等功能，整個部署周期從OT排查到IT開發為2個月。

曹凱華提到，PREONE IPS開發的難點在於運籌優化求解器的研發，這也是公司的核心壁壘所在。“運籌優化求解器就像是產品後端的一個大腦。”他解釋，簡單地說，優化求解器從底層來看就是一個算法平台，而行業中的這類優化算法有很多套，其難點在於如何去將算法組合得到自己的“獨家配方”。

沛元智造的PREONE IPS

從技術角度看，應用於生產中的運籌優化與學術研究有很大的不同，主要體現在三個方面：

1、實際應用是多維大規模的

在學術層面，運籌優化更多是在鎖定某些條件或不考慮某些因素的理想情況下，去深入研究單一或某些變量的影響，在研究的那一點上極盡其複雜度，這種模式更像做加法。

但實際應用通常不需要在某個點上極盡其複雜性，也不能鎖定任何條件，而是多維度立體地去建立模型，這種模式更像做乘法甚至指數計算，且數據和運算是大規模的。

2、實際數據殘缺，求解是病態的

一方面，客戶現場的數據往往是殘缺不全，甚至是稀奇古怪的，大量數據需要進行清洗和處理，對數學建模存在干擾會直接影響結果輸出，這種影響隱性卻巨大。

另一方面，實際場景的優化目標和約束條件常常“不按套路出牌”，造成目標函數的係數數量級差異過大，讓數學建模非常不舒服，導致求解過程非常“病態”。相比之下，學術研究的問題都比較理想化，基本會過濾掉病態問題，但這些問題在實際應用中會很普遍。

3、實際成果的驗證難量化

在實際使用基於運籌優化算法的智能調度排產系統時，很難找到一種標準化可量化的方式去驗證結果的正確性，特別是針對複雜條件大規模場景，常用的基準檢測很難構造。現階段，行業多以參考人工經驗來檢測，即找有經驗的老師傅來判斷算法輸出是否接近以往人工調度的結果。

但該方法有明顯局限性，“我們使用智能算法的目的就是要比人做的更好，而以往的人工經驗未必就是最優的。”曹凱華解釋，有可能算法輸出的結果比人工更優，但由於人的不習慣和不適應而被判定為無效。

要解決以上問題，需要團隊對製造業的核心痛點和微末細節都有着深入理解。這也是沛元智造的優勢所在，公司核心團隊來自清華大學、上海交通大學、哈爾濱工業大學，擁有西門子、夏普、IBM、阿里巴巴、鵬城實驗室等國內外知名企業及科研機構平均十年以上工作經驗，在工業製造及生產管理運營方面積累了大量的know-how。

從行業角度看，目前日本Asprova和i2、美國Planet Together、德國西門子等都是生產計劃軟件領域的龍頭玩家。其中，Asprova是日本最早研發生產計劃軟件的公司，其排程軟件長期佔據日本市場的半壁江山（50%-60%），在全球市場也處於壟斷地位。

“老牌企業有着深厚的行業積累，但其底層技術多是基於規則的，也就是一套專家系統，而非算法。”曹凱華認為，相比之下，沛元智造作為新玩家的差異化在於，公司能更快地基於新一代信息技術開發產品，從底層開始就能應用智能算法，將有着“青出於藍而勝於藍”的優勢機會。

落地方面，目前沛元智造的初代產品已研發完成，從去年底已陸續導入客戶。曹凱華談道，接下來一年，公司在技術和業務層面都提出了相應的發展規劃。