Dos sistemas de glaciares en un MRF en Chicago. Los robots pueden clasificar hasta 45 artículos por minuto. | Fuente: Areeb Malik, cofundador de Glacier, ON LinkedIn
Glacier, que utiliza inteligencia synthetic y robótica para clasificar eficientemente materiales reciclables, anunció hoy que ha recaudado $ 16 millones en fondos de la Serie A. La compañía también dijo que el Centro de Recuperación de Materiales del Condado de Rey de Recology, o MRF, en Seattle ha desplegado una flota de sus robots de reciclaje de IA.
Glacier, con sede en San Francisco, dijo que esta inversión limita un período de avance durante el cual amplió su presencia a mercados, incluidos San Francisco, Los Ángeles, Chicago, Detroit y Phoenix.
“La financiación no solo es un testimonio increíble de esta trayectoria de crecimiento en la que estamos, en nuestra búsqueda para permitir la fabricación round; pero estamos utilizando la financiación de un par de maneras notables”, dijo Rebecca Hu-Thrams, cofundadora y directora ejecutiva de Glacier, dijo El informe del robotic. “El primero es hacer nuestro {hardware}, incluidos nuestro robotic y nuestros sistemas de visión, cada vez más escalables y más rápido para implementar”.
Glacier ha reunido robots para abordar la naturaleza impredecible de las corrientes de reciclaje. Su visión por computadora y AI tecnología Debe identificar y ordenar más de 30 tipos diferentes de materiales, que pueden variar desde artículos comunes, como latas de plástico para PET y aluminio hasta tipos de envasado específicos como tubos de pasta de dientes, latas de comida para gatos.
Glacier construye el volante de datos
Hu-Thrams dijo que Glacier ha estado mirando cada vez más su reciclaje Robots y datos de IA como dos partes del mismo volante. Los datos hacen que los robots sean mejores y más precisos, mientras que los robots recopilan más datos con cada selección que hacen.
“En lo que estamos realmente enfocados ahora es desarrollar ese volante y también comprender cómo podemos aprovechar esos datos para resolver problemas que incluso pueden ser agnósticos de lo que el robotic debe tratar de inmediato”, dijo Thrams. “Nuestra visión last es que el glaciar se convierta en una herramienta que puede ser un sistema operativo para estas instalaciones de reciclaje”.
El Fondo de Integridad del Ecosistema (EIF) lideró la ronda. También incluyó la participación de inversores existentes, incluidos New Enterprise Associates (NEA), AlleyCorp, Overture Local weather VC, Amazon Local weather Promedge Fund y VSC Ventures.
Los nuevos inversores en Glacier incluyeron Elysium, superposición de Holdings, Cox Exponencial, Alumni Ventures, One Small Planet y Working Capital Fund.
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Cerrar el circuito de fabricación round
Para comprender los objetivos a largo plazo del glaciar, primero debe comprender cómo funciona la cadena de valor de reciclaje. Comienza con poner contenedores de reciclaje en la acera. Una vez que está allí, los reciclables son recogidos por un camión y llevados a un MRF, dijo Hu-Thrams.
“El trabajo de eso MRF es básicamente tomar esa pila gigante de reciclaje modificado, gran parte de los cuales también es basura, y ordenarlo en productos constituyentes de la manera más efectiva posible”, explicó. “Entonces, si el proceso de clasificación fuera perfecto, terminaría con estas hermosas balas de papel, cartón, plásticos, latas de aluminio, y así sucesivamente, estos MRF podrían vender para terminar con los fabricantes del mercado para convertirse en cosas nuevas. Ahora, el proceso de clasificación, como probablemente pueda imaginar, es extremadamente pesado. Es muy costoso, porque gran parte de esto aún está hecho con mano de obra guide”.
Los MRF experimentan niveles de rotación extremadamente altos, y si la mayoría de los MRF no pueden encontrar la fuerza laboral, no pueden clasificar los desechos en materiales utilizables. Hu-Thrams dijo que el glaciar está tratando de cerrar el bucle en la fabricación round.
Idealmente, los materiales de los contenedores de reciclaje van a una instalación, donde se descomponen en sus componentes individuales, se vuelven a empaquetar y se entregan a una planta de fabricación para convertirse en otra cosa. En este momento, sin embargo, hay un enlace roto en este círculo: el MRFS.
“Piense en lo que están haciendo estos MRF: están tomando materia prima, y luego su trabajo es producir un cierto rendimiento a una cierta tasa de calidad, y hacer toda la inspección de calidad que espera fuera de una planta de fabricación típica”, dijo Hu-Thrams. “Y sin embargo, tienen muchas menos herramientas que algo como una planta de embotellado de plástico”.
“Todavía tienen una gran dependencia del trabajo guide”, agregó. “Todavía tienen pocos datos a escala para ayudarlos a auditar sus procesos y mejorar la eficiencia. Esa es realmente la brecha que Glacier está buscando llenarlos”.
El reciclaje plantea desafíos de clasificación
Glacier dijo que su robotic cuesta la mitad de las opciones convencionales y requiere solo 3 pies de espacio transportador. | Fuente: Glacier
Los MRF están lidiando con una corriente de materiales increíblemente heterogénea que están sucias y muy difíciles de clasificar. Esto ha presentado muchos desafíos para las empresas que esperan automatizar el proceso. Primero, antes del glaciar, otros sistemas de clasificación de reciclaje usaban robots listos para usar, que generalmente eran demasiado caros para el MRF, señaló Hu-Thrams.
“En segundo lugar, muchas de estas unidades eran físicamente grandes y que requieren mucho espacio en un entorno muy limitado”, agregó. “Think about un robotic que ocupa el espacio de tres a cuatro clasificadores en una línea de clasificación y hace el trabajo de uno”.
Finalmente, MRFS, como las plantas de fabricación, vive o muere en función de su río arriba “, dijo Hu-Thrams.” Esto significa que requieren sistemas muy confiables que pueden permanecer en funcionamiento a pesar de la corriente de materials altamente variable.
“No solo procesan botellas, latas y papel, sino que también ven cosas como luces de Navidad y tablas de surf y microondas y motores de automóviles e incluso cosas como armas y granadas de manos”, dijo. “¿Cómo se diseña un sistema que sea lo suficientemente versátil como para trabajar de manera efectiva con ese tipo de flujo de materials? Es por eso que decidimos que el camino fue el camino a seguir”.
Glacier utiliza componentes listos para usar de OEM confiables, dijo Hu-Thrams. El compañía obtuvo estas partes de forma independiente para armar un robotic compacto, tiene un alto tiempo de actividad y un retorno de inversión (ROI) más rápido. De hecho, Hu-Thrams dijo que varios clientes de Glacier han obtenido su ROI en menos de un año. Para el reciclaje, un cambio de tres años se consideraría rápido, dijo.
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El glaciar ayuda a los MRF a aprovechar al máximo los datos que reúne
A lo largo de nuestra conversación, Hu-Thrams enfatizó el compromiso de Glacier de poner primero las necesidades de sus clientes. Esto es cierto cuando se trata de costos, tiempo de actividad, modelos de pago, derechos de los clientes para atender a sus robots y, quizás lo más importante, la IA.
“Iremos a nuestros clientes de la instalación de reciclaje y les preguntaremos, ¿cuáles son los productos o los tipos de cosas que más le importan?” Hu-Thrams dijo. “De hecho, hemos utilizado ese enfoque para desarrollar la forma en que estamos construyendo nuestra taxonomía de IA”.
Por ejemplo, Glacier trabaja para encontrar formas para que sus clientes usen sus datos para mejorar la eficiencia common de la planta. “A medida que hemos crecido nuestra base de datos y a medida que hemos crecido las capacidades de la IA, en realidad estamos viendo a una gran cantidad de clientes que usan los datos como un producto independiente, como una planta de fabricación típica”, dijo Hu-Thrams.
“En realidad, hemos ayudado a numerosos clientes a identificar y cuantificar hasta un millón de dólares en ingresos incrementales que están enviando actualmente al vertedero cada año, y luego podemos ayudarlos a ajustar su plan y ver en tiempo actual donde esos cambios tuvieron un impacto en su tasa de recuperación common”, continuó.
Mirando hacia el futuro, Hu-Thrams dijo que espera que Glacier no sea solo una robótica o un AI Compañía de datos, pero también un socio para ayudar a las instalaciones de reciclaje a resolver problemas de primera línea. Por ejemplo, si un cliente tenía problemas con la contaminación en su flujo de papel, entonces el glaciar podría instalar sistemas de visión y robots en ubicaciones estratégicas para ayudar a mejorar su tasa de pureza.
“Ahora, tal vez por primera vez, realmente podemos ayudar a estas instalaciones a comprender en tiempo actual, a nivel de artículo, lo que está pasando, lo que sale en sus fardos y lo que se está expulsando al vertedero”, dijo Hu-Thrams. “Les damos esta herramienta de recuperación para asegurarnos de que estén eligiendo de una manera explicit”.
