Fransız başlangıç Deepomatik 10,5 milyon $ (10 milyon €) B Serisi finansman turu topladı. Kuruluş aşaması nispeten küçük olsa da girişim, bazı büyük ölçekli müşterileri görsel otomasyon platformunu kullanmaya ikna etmeyi başardı. Örneğin telekom şirketleri, görevlerin başarıyla tamamlanıp tamamlanmadığını kontrol etmek için sahada Deepomatic kullanıyor.
EnBW New Ventures ve Orbia Ventures, Deepomatic’in Ekim ayında kapattığı yeni açıklanan finansman turuna liderlik ediyor. Mevcut yatırımcılar Alven, Hi-Inov Dentressangl ve Swisscom Ventures yeni bir tura bir kez daha katılıyor.
Deeepomatic’i ilk kez 2015’te ele aldığım için başlangıç birkaç yıldır ortalıkta dolaşıyor. Şirket her zaman bilgisayarla görme uygulamaları için derin öğrenmeye odaklandı. Asıl mesele, bu teknoloji için doğru müşterileri bulmanın uzun bir yolculuk olması.
Telekom endüstrisi ile birlikte, Deepomatic nihayet gerçek potansiyelini ortaya çıkarmış gibi görünüyor. Kurucu ortak ve CEO Augustin Marty bana “Üzerinde çalıştığımız şeye çok ihtiyaç duyan bir endüstri keşfettik – ve bu telekom şirketleriydi” dedi.
Bir saha çalışanı, fiber optik kabloları kurarken veya yeni bir 5G kulesi kurarken, bazı belirli süreçleri takip ettiklerinden emin olmak için karmaşık formlar doldurmaları gerekir. İşçiler müteahhit firmalarda çalışabileceği için oldukça sıkıcı olabiliyor. Ve bu şirketler, farklı gereksinimleri olan birden fazla telekom şirketiyle çalışıyor olabilir.
Bir formu doldururken hata yapmak da kolaydır. Bazen, saha çalışanları bir şeyin bir nevi işe yaradığında iyi çalıştığını da söyleyebilirler. Fiber konsantrasyon noktalarında gördüğümüz gibi, bazı QA sorunları yaratabilir.
Bu yüzden birçok saha servis şirketi de fotoğraflarla çalışıyor. Bir şeyin kurulumunu bitirdiklerinde, bazı yeni ekipmanların doğru parametrelerle çalışır durumda olduğunu kanıtlayan kurulumlarının ve cihazlarının bir fotoğrafını çekmeleri gerekir. Daha çok çalışmak demektir.
Deepomatic ile saha hizmeti şirketleri, karşılaştırma ölçütü olarak çoğunlukla fotoğrafları kullanır. Fotoğraflar, bazı bilgileri çıkarmak için otomatik olarak analiz edilir. Deepomatic daha sonra, bir şeyler ters giderse ve tekrar kontrol edilmesi gerekiyorsa bazı uyarılar gönderebilir.
Marty, “Hataları belirleme olan en karmaşık kısımla başladık” dedi. Bunun da ötesinde, Deepomatic artık uçtan uca bir platform satıyor, böylece saha çalışanlarının bir şeyi halletmek için yalnızca Deepomatic kullanması gerekiyor. Ayrıca ERP’ler gibi belirli kurumsal araçlarla da entegre olur.
Başlangıç yeni bir müşteri ile çalıştığında, Deepomatic’in tam olarak beklendiği gibi çalışması için bazı entegrasyon çalışmaları vardır. Kontrol noktaları eklemeyi, bilgisayarla görme kitaplığında mevcut görevlerden bazılarını yeniden kullanmayı veya algoritmasını yeni bir dizi fotoğraf üzerinde eğitmeyi içerir. Deepomatic algoritmaları, girişimin kendi altyapısında eğitilir. Ancak ürünü, müşterinin kendi bulut altyapısında ve bazı durumlarda şirket içinde çalışabilir.
Şirketin şu anda Bouygues Telecom, Swisscom ve Movistar gibi yaklaşık 20 büyük hesabı ve ayrıca bir grup küçük müşterisi var. Bu bir kurumsal yazılım olduğu için, müşteriler genellikle Deepomatic’i kullanmak için yılda yüzbinlerce Euro ödüyorlar.
Deepomatic her ay bir milyondan fazla saha operasyonunu izliyor. 20.000’den fazla saha çalışanı her gün telefonlarıyla fotoğraf çekiyor ve bunları bir Deepomatic arka ucuna yüklüyor.
Sırada, Deepomatic ve 70 kişilik ekibi yenilenebilir enerji, elektrikli mobilite, inşaat, sigorta vb. gibi yeni pazarlara ve yeni sektörlere girmek istiyor. Deepomatic Avrupa, ABD ve Güney Amerika’daki şirketlerle çalışmak istiyor.
Pek çok hükümet ve büyük şirket, önümüzdeki birkaç on yıl için altyapılarını elden geçirmek için şu anda büyük yatırımlar yapıyor. Aynı zamanda, saha çalışanları için bir yetenek açığı var. Görünüşe göre Deepomatic, bu altyapı revizyonu için önemli bir araç haline gelmek için doğru zamanda piyasaya çıkıyor.
