위조 전자 제품은 전 세계적으로 수십억 달러 규모의 산업입니다. 문제는 그들을 찾는 것이며, 여기에서 이스라엘 신생 기업인 Cybord가 발판을 마련하기 위해 노력하고 있습니다.

이 회사는 제품 조립 중 위조 부품을 검사하는 AI 기반 솔루션을 개발했습니다. "전자 부품을 확인하는 것은 엄청난 작업입니다." Cybord CEO Zeev Efrat는 말했습니다. “커패시터만, 저항만, 칩만은 아닙니다. 그게 전부야.”

Efrat는 인공 지능(AI)이 이러한 가짜 부품을 식별할 수 있는 수준까지 발전했다고 말했습니다. Cybord의 시각적 소프트웨어는 측정, 날짜 코드, 로트 코드 및 배치를 통해 각 구성 요소의 진위를 확인합니다. 또한 리드 에이지, 재프로그래밍 및 외부 손상을 감지합니다.

"우리는 모든 구성 요소의 실제 이미지를 기반으로 추적성을 제공하고 있습니다."라고 Efrat가 말했습니다. "즉, 문제가 있는 경우 제품에 영향을 미치는 구성 요소를 정확히 추적할 수 있습니다."

재정적 관점에서 이것은 큰 문제입니다. 가짜 부품으로 인해 매년 약 7.5억 달러의 손실이 발생합니다. 이 문제는 제조업체와 제품 설계자뿐만 아니라 군대에게도 놀라운 일입니다. 그러나 과거에는 리콜 프로세스가 비효율적이었습니다.

Cybord는 이 프로세스를 단순화하고 속도를 높이는 가장 좋은 방법은 모든 구성 요소의 상태가 양호하고 기능적인지 확인하여 실패 확률을 크게 낮출 수 있다고 주장합니다.

“오늘날 불량 부품이 발견되지 않거나 제조 공정이 끝날 때만 발견되는 경우가 많기 때문에 스크랩이 많이 발생합니다. 우리는 외과적 추적성을 가능하게 하고 제조 과정에서 높은 생산성을 가능하게 합니다.”라고 Efrat가 말했습니다.

좋은 AI 알고리즘과 마찬가지로 문제는 충분한 좋은 데이터를 찾는 것입니다. Cybord는 데이터베이스에 수십억 개의 전자 부품에 대한 데이터를 수집하여 한 달에 약 250억 98.5천만 개의 구성 요소를 분석했다고 주장합니다. 그리고 이것은 여전히 ​​"업계의 일각"일 뿐이라고 Efrat는 말했습니다. 그는 시스템이 XNUMX% 정확하다고 말합니다.

Cybord는 이미 유료 고객과 협력하고 있습니다. 지금까지 두 차례의 자금 조달을 통해 5만 달러의 현금을 확보했다.