Zinier融资9000万美元，将现场服务工作嵌入AI和机器学习

 
预计在未来几年中，工作场所自动化工具的采用率将会上升。领先的公司之一是总部位于旧金山的Zinier，该公司由安德鲁·沃尔夫(Andrew Wolf)和前TripAdvisor市场开发经理Arka Dhar于2015年10月成立。这家初创公司是智能现场服务自动化的开发商，提供了一个平台-智能服务自动化和控制或ISAC-旨在在机器出现故障之前对其进行修复并维护关键任务客户服务。
Zinier在三轮融资中筹集了3000万美元(第一轮融资于2016年1月关闭)之后，正准备进行新的大规模扩张。今天，这家初创公司宣布，它已经筹集了9000万美元的C轮融资，几乎是B轮融资的四倍，由新投资者Iconiq Capital领投，Tiger Global Management和回报投资者Accel，Founders Fund，诺基亚支持的NGP Capital，法国参与的Newfund Capital和Qualcomm Ventures。这一轮融资使Zinier的融资总额超过了1.2亿美元，首席执行官Dhar说，它将支持该公司的客户获取策略，并加速其在电信，能源，公用事业及其他领域的服务扩展。
具体而言，Zinier计划在亚太地区，欧洲和拉丁美洲进行扩张，尤其是在澳大利亚和新西兰。在研发方面，它将在平台级别构建其AI技术，并与全球系统集成商合作。
Dhar补充说：“我们每天所依赖的服务-电力，交通，通讯-都已经使用了数百年的基础设施，而基础设施需要对下一代用户进行重大升级。” “由人员和自动化共同推动的现场服务人员对于执行不仅维护[此]关键人力基础设施而且为增长做准备所需要的大量工作是必要的。我们的团队致力于通过智能的现场服务自动化实现跨行业的转型。”
Zinier的同名套件通过专有的AI和机器学习算法运行操作指标，从而提供见解，一般建议和特定任务。对于ISAC，它会在预测库存转移的同时根据设备健康状况触发预防措施，并且会扫描技术人员的日历以帮助定义当前和潜在的问题。 Zinier的AI配置器是一个单独的组件，它使用户能够定义用于训练推荐系统的语料库并设置所使用的算法，从而对建议进行控制。
互补的工作流构建器可通过自定义工作流自动执行例行任务，使用户无需编写自定义代码即可构建，部署和更新这些工作流以适应他们的内心需求。他们还可以访问应用程序构建器，该构建器支持针对特定现场服务问题的自定义解决方案的构建，以及将关键功能分组到一个可以跨团队部署的捆绑包中(取决于角色和权限) 。
协调员可以即时接受或拒绝建议-前者会引发一系列自动操作。管理人员可以构建自定义的仪表板，团队可以从中查看历史趋势分析所产生的见解，还可以选择接收主动警报，这些警报被配置为解决特定的痛点，例如当任务有落后的风险时。
齐尼尔
Zinier支持调度和调度，因此技术人员可以提前数月知道他们的工作订单，并且可以根据运输时间，技术人员的可用性和任务优先级自动确定总体能力。在其他地方，Zinier使用AI通过根据历史趋势权衡实时物联网数据来预测系统故障，并跟踪和管理库存以确保技术人员始终拥有所需的零件。
在等式的移动方面，Zinier的应用程序通过确保准确完成工作来努力提高生产力和工作满意度，部分是通过为现场技术人员提供上下文和后台数据。服务人员不仅可以访问相关文档，还可以访问详细的现场记录以及物联网设备的读数。
正如我的同事Paul Sawers所指出的那样，现场服务组织正在以更快的速度拥抱AI和机器学习-并且新兴企业正在崛起以满足需求。有一个资金雄厚的ServiceMax，几年前被GE Digital以9.15亿美元的价格收购，然后又于2018年12月将多数股权卖给了SilverLake。Salesforce还提供了一种名为Field Service Lightning的产品，而微软收购了FieldOne Systems在2015年推出，现在提供了称为Dynamics 365 for Field Service的现场服务管理平台。就其本身而言，甲骨文在2014年收购了据说利润丰厚的TOA Technologies，并在2018年SAP收购了AI驱动的现场服务管理公司Coresystems。
Zinier的表面优势是它的AI平台是完全由内部开发的，并且不受其他商业利益的干扰。 “对于Zinier来说，现场服务是我们唯一的重点，” Dhar在先前的采访中对VentureBeat表示。 “该平台使我们能够快速构建端到端现场服务自动化产品现场服务元素。随着我们继续在不同行业中积累专业知识，我们可以为客户快速配置特定的用例解决方案。”