美 브라이트 머신즈, 소프트웨어정의 제조 기술로 5545억원 유치

 

▲미국 실리콘 밸리의 브라이트 머신즈는 자사의 풀 스택 시스템이 소프트웨어와 로봇공학을 통합해 고품질의 제품을 제공한다고 말한다. (사진=브라이트 머신즈)

 

미국 실리콘 밸리의 브라이트 머신즈가 전자제품 조립 소프트웨어(SW) 스택 확장용 자금 1억 2600만 달러(약 1748억원)를 투자받았다고 더로봇리포트가 5일(현지시각) 보도했다.

 

‘소프트웨어 정의 제조’ 분야의 선두주자임을 자처하는 브라이트 머신즈는 지난달 말 시리즈 C 투자행사에서 이같은 규모의 투자를 유치했다고 발표했다. 이로써 샌프란시스코에 본사를 둔 브라이트 머신즈의 총 유치 규모는 4억 달러(약 5545억원)에 이르렀다.

 

브라이트 머신즈는 투자금을 제품 혁신, 조립 유연성을 높여줄 SW 스택 확장 및 생태계 파트너들과 전략적 관계 성장에 사용할 것이라고 밝혔다.

 

리오르 수잔 브라이트 의장 겸 최고경영자(CEO)는 “생태계 전반에 SW 정의 제조 프로세스를 채택하면 숙련된 인력 부족, 고령화, 경직된 시스템, 이질적이고 파편화된 공급망, 가치 사슬 전반에 걸친 전반적 표준 부족을 포함한 업계가 직면한 거대 과제로 인해 증가하는 부담을 덜 수 있을 것”이라고 말했다.

 

◆브라이트 머신즈는 보다 효율적인 조립을 위한 기회를 제공한다

 

브라이트 머신즈는 “현재 전자제품 제조 방식은 구식이다. 통상적으로 분리되고 비효율적인 프로세스를 통해 수동으로 이뤄져 비용을 증가시킨다”고 주장하면서 “AI의 확산으로 컴퓨팅 파워와 AI HW 수요가 증가함에 따라 업계는 공급망 교통 체증을 유발하는 수십 개의 파편화된 공급업체에 걸쳐 병목 현상에 직면해 있다”고 말했다.

 

이 회사는 2018년에 이 병목 현상을 해결할 수 있는 독특한 기회를 본 업계 베테랑들에 의해 설립됐다. 브라이트 머신즈는 로봇 공학 및 SW를 사용하는 전자제품 생산에 데이터 중심 접근 방식을 취하고 있다고 말했다. 이 회사는 풀 스택 시스템이 중앙 집중식 데이터 가시성, 추적 가능성, 성능 벤치마킹 및 유연한 자동화를 제공한다고 말했다.

 

브라이트 머신즈는 자동화된 조립 생산을 위해 자사 AI 백본에 컴퓨터 비전, 기계 학습 및 SW를 사용한다고 밝혔다. 그러면서 이 AI HW 인프라가 제품 설계 및 제조 방식을 변화시킬 수 있다고 말했다.

 

◆디지털 생태계가 지속적 개선을 지원한다

 

브라이트 머신즈의 디지털 생태계에서는 끊임없이 가치있는 데이터가 생성돼 중앙 허브로 전달되면서 지속적 최적화를 위한 엔진을 생성한다. 제품 출시까지의 시간을 단축하기 위해 가상 설계 추천 사항을 제공하는 이 회사의 자동화조립설계(Design from Automated Assembly DFAA) 도구는 이 데이터 네트워크에 의존한다.

 

브라이트 머신즈는 이 데이터 네트워크를 민첩한 로봇공학, 모델링, 시뮬레이션과 통합함으로써 전통적 공장이 달성할 수 있는 것을 넘어서는 ‘마이크로 공장’과 현대적 공장을 지원할 수 있다고 밝혔다.

 

게다가 이 회사는 자사 로봇들이 조립 검사가 이뤄지는 동안 품질 관리와 추적 가능성을 보장하기 위해 알고리즘을 사용한다고 말했다. 제품이 수명을 마칠 시점에 이르면 유연한 제품해체 능력으로 부품을 거둬들이고 이를 재활용해 완전한 자원순환형 제조를 달성할 수 있다고 말했다.

 

◆브라이트 머신즈, 엔비디아·MS 투자 받아

 

이번 투자로 확보한 자금 가운데 1억 600만 달러(약 14790억 원)의 지분은 블랙록이 운용하는 투자 형태 펀드와 계좌가 이끌었다. 여기에는 엔비디아, 마이크로소프트(MS), 이클립스, 자빌, 신한증권 등도 참여했다. 나머지 2000만 달러(약 277억 원)는 JP모건의 벤처 부채 형태로 들어왔다.

 

브라이트 머신즈는 이번 투자 라운드가 자사의 비전을 뒷받침할 뿐만 아니라 “대규모 클라우드 컴퓨팅 제공업체가 증가하는 수요를 충족시키기 위해 컴퓨팅, 데이터 스토리지 및 관련 네트워크 기능 전반에 걸쳐 AI 인프라를 확장해야 한다는 강력한 압력에 직면해 있음을 강조해 보여준다”고 말했다

 

수잔 브라이트 머신즈 CEO는 “최적화된 제조 시스템이 수동 시스템보다 더 빠르고, 더 탄력적이며, 더 효율적이기 때문에, 우리의 고객들은 비용, 제품 출시 시간, 그리고 고객 만족도 측면에서 더 경쟁력이 있다”고 말했다. 그녀는 “이제 로봇 시스템에 전자 제품을 만드는 방법을 가르치기 위해 AI와 SW를 사용할 수 있게 된 세상에서 우리가 전자 제품을 어떻게 설계하고 만들 것인지 재정의할 기회는 무한하다”고 말했다.

 

전 세계에 200명 이상의 직원을 두고 있는 이 회사는 최근 MS 애저와의 통합 및 시장 진출 파트너십을 발표했다. 두 회사는 이것이 전자 제품 제조업체들에게 접근 가능하고 효율적이며 데이터 기반의 제조 프로세스를 가능하게 할 것이라고 말했다.

 

이성원 robot3@irobotnews.com

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