今天早上，Instrumental是一家使用视觉驱动的AI检测制造异常的初创公司，宣布已完成由Canaan Partners牵头的2,000万美元B 轮融资。该公司此前在两轮融资中筹集了1,030万美元，其中包括2017年中期的750万美元的A 轮融资。

根据一份新闻稿，B系列还参加了其他风投组织，包括A系列投资者Root Ventures，Eclipse Ventures和First Round Capital，后者也领导了种子轮融资。斯坦福StartX也参与了这项新投资。

TechCrunch与公司的创始人兼首席执行官Anna-Katrina Shedletsky保持了联系，以更好地了解其技术和商业模式。然后，我们询问了参与该项目的迦南合伙人赫拉克·西蒙尼安(Hrach Simonian)有关导致他领导该交易的业务指标和里程碑。

科技类

Instrumental的技术结合了摄像头和代码。这家初创公司将其硬件安装在生产线上，使用学习软件使用小样本集中的数据找出异常。该公司的目标是帮助其他制造实物产品的企业提高产量并节省时间。

Shedletsky在给TechCrunch的电子邮件中说：“我们的客户比竞争对手更快地发现了设计，质量和工艺问题，并采用可以用更少的钱制造的更高质量的产品开始量产。”

根据曾在Apple从事设计和制造能力工作的Shedletsky所说，Instrumental使用商品硬件。初创公司的软件很重要，它的摄像头单元最多可以训练30个单元，并可以简单地进行标签训练。值得注意的是，鉴于公司经常在中国许多制造工厂使用的容量减少的互联网，其硬件可以处理现场数据处理，以防止上载/下载延迟。

该公司告诉TechCrunch，将技术安装到生产线上并不容易，因为停止生产运行很容易被解雇。这可能会使Instrumental这样的公司难以涉足。

仪器通过在生产线上进行预生产开发时安装其技术来解决该问题。如果初创公司可以在那里证明自己的价值，那么当生产线从开发阶段转移到生产阶段时，它的技术就可以推出。而且，如果Instrumental的技术可以使用初始生产线，则可以将其扩展到其他已启动的生产线中，这称为“复制生产线”。