36氪获悉，Tulip 近期完成了1300万美元的A轮融资，领投方为 NEA，跟投方为 Pitango Venture Capital 以及上轮投资方。此次融资完成后 ，NEA 的 合伙人 Dayna Grayson 将获得一个董事会席位。

　　在工厂里，虽然机器与自动化大大提升了生产的效率，但在信息收集、监测、统计这方面，技术人员依然在使用最原始的工具去适配整个生产流程。包括手写的剪贴板、计时用的秒表以及统计时用的 Excel 表格，大量的非实时手动输出的流程与机器自动化格格不入。

　　Tulip的解决方案里，主要有三个核心功能：

　　创建物联网云平台，提供PC以及移动端的应用。

　　通过传感器、摄像头与传统 IT系统将机器全方位的运营数据与信息采集并传输到云平台上。

　　通过实时的数据采集与分析系统，将可视化的数据呈现给技术人员，以检测与管理生产。

　　举个例子，Tulip 部署之后，工厂经理不需要再频繁往返各个机器以及车间。只需在特定工作台上，便可了解所有机器在整个生产过程中发生的情况，整个过程，无需手动数据的收集和输入。

　　除此之外，Tulip 系统中也应用了游戏化的思维。动态排行榜的机制，能够让让员工了解自己的表现并起到激励的作用。

　　目前，Tulip应用平台将智能硬件传感器，计算机视觉，辅助用户界面和机器学习相结合。已在电子，航空航天、国防、医疗器械、制鞋、制药等多个行业，共计6个国家的数十家全球客户成功落地。

　　在效果提升方面，Tulip 对外宣传，他们的系统能够有效降低60%的质检隐患、降低56%的技术人员培训成本、提升65%的数据审核效率以及为每位工程师节省40%的时间。

　　A轮融资资金到账后，Tulip 将扩充其设计和研究团队，并建立客户支持的部门以服务购买其SaaS服务的企业客户。同时，也会将其解决方案衍生至更多的行业和领域。

　　36氪此前报道的大数点也是通过传感器与设备将机器数据上传至云端之后进行数据的处理。

　　目前“大数点”处理的数据量10PB以上。经过“大数点”对数据的处理，企业对整个工业流程了明确的认识：在哪些环节上有问题、哪些环节需要改进等。此外还能基于机器的数据、生产的质量及速度进行预测和预警。