安徽,开始抢师生创业团队
06-18
投资社区(ID:pedaily)领投 6月28日消息,APS厂商“清智优化”近日宣布完成数十轮融资本轮天使轮融资由英诺天使基金领投,启迪之星创投、水木清华校友种子基金跟投。
本轮资金将主要用于产品研发和市场拓展。
清智优化成立于今年4月。
核心团队由清华大学运筹与数据科学研究所的校友和香港大学的校友组成。
公司主要基于运营优化智能决策技术,为制造企业提供APS、WMS、TMS等智能决策服务,覆盖生产、运输、采购、库存等供应链环节,从而实现降本增效增加,各个业务层面的收入都增加。
可广泛应用于航空航天、新能源、新材料等行业。
值得一提的是,清智优化成立一个月后就正式入选用友YonBIP“黄金合作伙伴”,预计今年实现营收数千万元。

清智优化创始人博士毕业于清华大学工程系,师从沈佐军、邓天虎老师。
两位老师被评选为美国运筹与管理科学研究所(INFORMS)颁发的2019年弗兰兹厄德曼奖获得者(Franz Edelman Laureate)。
)是管理科学领域的最高奖项,被誉为工业工程领域的“诺贝尔奖”。
蒙绎泽表示,公司成立前,她在用友软件工作了三年,期间担任用友智能制造事业部工业脑运算算法团队负责人,负责多个工业智能项目的算法设计和代码实现和工业大脑产品。
在这个过程中,她发现市场存在结构性机会。
首先,随着Z世代成为主流消费群体,个性化需求日益增多,这对工厂多品种、小批量的柔性生产能力提出了要求;其次,目前人工决策缺乏科学理论的支持,决策效率和质量还有很大的提升空间。
三是我国数字经济快速发展。
数字化自动化逐步完成后,人们开始关注智能决策对于企业发展的推动。
“在整个经济L型增长的背景下,企业不再像过去那样粗放式增长,而是更加注重精益管理、精细化控制成本。
因此,决策优化的效果将直接影响企业竞争。
”蒙绎泽说。
具体来说,清智优化后的APS产品可以与ERP或MES系统集成,也可以轻量级地独立提供服务。
企业在提供技术服务时,首先需要用数学语言描述客户面临的决策过程,并明确这个决策过程中需要考虑的设备、人员、工艺、产能等约束条件,然后根据客户需求进行设置。
最终基于操作优化理论高效计算出设备利用率、效益优化等优化目标的最优解或近最优解,将原来复杂的决策过程转化为求解的数学优化模型。
整个平均部署时间为两周。
英诺天使基金投资副总裁李红艳表示:“智能决策是制造企业从信息化、自动化向智能化转型的关键环节。
传统的MOM系统更注重人决策的准确执行,而基于运筹学的智能决策系统,往往能做出超越人脑计算能力的更好决策,提高企业效率上限,清智优化同时是国内领先的运筹学团队。
“当时,工业工程系的背景让他们对实施场景有了更深入的了解,希望清智优化能够为中国制造业的智能化升级过程提供帮助。
”启迪之星投资总监唐科说。
创投表示:“市场的激烈竞争导致企业降本增效的愿望日益强烈。
数据的爆炸式增长导致传统手工方法的强化。
这些都使得智能决策的需求变得迫切而广泛。
公司定位为决策优化服务商。
通过将各种复杂的企业问题转化为数学模型,基于运筹学优化理论进行高效、高质量的解决方案,解决企业物质流、信息流和决策流的有效控制和协调,实现企业内部和外部的有效控制和协调。
整合企业供应链,实现整体动态最优目标。
创始团队来自清华大学,拥有丰富的产业化经验和行业资源。
研究成果已在能源、制造等领域得到应用,并在该领域龙头企业的项目中完成了技术验证。
当前,中国正在经历大规模数字化转型升级浪潮,清智的优化潜力巨大。
”水木清华校友种子基金合伙人、执行董事王学辉表示:“随着中国经济从高速增长阶段转型,清智的优化潜力巨大。
” 。
转向高质量发展阶段,未来智能决策整体市场足够大。
蒙绎泽领导的团队学术起点较高,在业务场景上非常实用。
公司将首先聚焦主流行业的主流应用,然后以SAAS的形式惠及更多长尾中小企业。
投资清智的优化符合水木清华校友种子基金的一贯风格,该基金专注于投资在实验室积累了十几年的校友早期项目,由具有创业精神的学生主导,共同投资。
-由教师和学生共同创作,具有广阔的未来应用场景。
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