Стартап Freeform привлёк $67 млн в раунде серии B, чтобы масштабировать свою платформу лазерной 3D-печати и перейти к промышленному массовому производству.
Компания разрабатывает систему печати компонентов, в которой сейчас используется платформа GoldenEye с 18 лазерами. Новая версия под кодовым именем Skyfall будет опираться уже на сотни лазеров и, по плану, сможет выпускать тысячи килограммов деталей в сутки — существенно увеличив пропускную способность по сравнению с традиционными промышленными установками.
Freeform основали два инженера, работавшие над ракетными двигателями в одном из аэрокосмических стартапов в 2018 году. Они пришли к выводу, что существующие машины для печати слишком дороги, сложны в эксплуатации и слабо приспособлены для серийного производства. Их цель — создать платформу с нуля, ориентированную на высокую производительность, гибкость и активное программное управление процессом.
Компания называет свою систему «AI-native»: на площадке установлены мощные графические процессоры для запуска в реальном времени физически точных симуляций и алгоритмов машинного обучения, которые отслеживают и оптимизируют все этапы производственного цикла. По словам руководства, это даёт им преимущество в накоплении и использовании данных о физике процессов порошковой печати .
В раунде, помимо прочих инвесторов, участвовали венчурные фонды и специализированные игроки рынка; по данным отраслевых сервисов, после финансирования оценка компании составила около $179 млн. Средства направят на доработку оборудования, расширение производственной площадки и найм до 100 сотрудников для выполнения накопившихся контрактов.
Freeform уже поставляет сотни «критичных для миссии» деталей клиентам, а теперь планирует масштабировать производство, чтобы удовлетворять более крупные промышленные заказы. Рост интереса к бизнес-модели manufacturing-as-a-service и вложения в компании, автоматизирующие производство и разрабатывающие новые методы печати , создаёт благоприятную среду для таких амбициозных проектов.
Если планы компании реализуются, сочетание масштабируемой многолазерной архитектуры и непрерывного обучения на данных может заметно снизить стоимость и время изготовления сложных компонентов, открыв новые возможности для авиакосмической, автомобильной и энергетической отраслей.
