Отзыв продукции — дело серьёзное. Примером может служить ситуация с электромобилями Chevy Bolt, выпущенными с 2017 по 2022 год: из-за ошибки на заводе LG по производству батарей некоторые компоненты внутри ячеек были установлены неправильно. В итоге LG пришлось потратить на устранение проблемы 1,9 миллиарда долларов.
Практически каждому крупному производителю приходится сталкиваться с отзывом продукции. Только в сегменте электромобилей через это прошли Volkswagen, Stellantis, Hyundai, Toyota и другие компании. Как рассказал TechCrunch соучредитель и генеральный директор Glimpse Эрик Мох, большинство подобных серьёзных проблем с качеством можно было бы выявить с помощью компьютерной томографии (CT-сканирования), однако это слишком медленный процесс для проведения статистически значимой выборки.
Чтобы помочь компаниям находить больше дефектов, Glimpse разработала способ проверки аккумуляторных ячеек в 10–30 раз быстрее за счёт значительного увеличения пропускной способности существующих CT-сканеров. По словам Моха, с использованием программного обеспечения Glimpse производители смогут сканировать десятки тысяч ячеек в день вместо нынешних нескольких штук. Кроме того, компания совместно с партнёрами создаёт «суперсканер» для заказчиков, который сможет выполнять сканирование за одну-две секунды.
Проблема дорогостоящих дефектов касается не только батарей, поэтому Glimpse выпускает новый продукт под названием Explore, о чём компания эксклюзивно сообщила TechCrunch. Этот продукт позволит заказчикам из таких отраслей, как аэрокосмическая промышленность, автомобилестроение, электроника и производство медицинского оборудования, использовать программное обеспечение стартапа для обработки изображений, чтобы ускорить проверку качества с помощью CT-сканеров в лабораториях и на этапе разработки.
В настоящее время у Glimpse более 100 клиентов, включая Anker, Lucid и Военно-морские силы США, а выручка компании исчисляется «в среднем семизначном» диапазоне, отметил Мох. Среди заказчиков есть как покупатели, так и продавцы аккумуляторов. Чтобы повысить скорость традиционно медленных CT-сканеров, стартап разработал собственный конвейер обработки изображений, который сжимает и очищает снимки. Он построен на алгоритмах глубокого обучения, и значительная часть первичной обработки происходит на периферийных компьютерах, установленных у заказчика. «Вся тяжёлая работа выполняется до отправки результата в облако», — пояснил Мох.
По утверждению компании, сочетание улучшения качества и сжатия позволяет получать чёткие изображения, которые загружаются в веб-браузере за считанные секунды. «Вам не нужно ждать минуты или даже иногда часы, пока загрузятся эти данные», — сказал он. Помимо отсканированных изображений, панель управления Glimpse будет показывать заказчикам заданные ими измерения деталей. В случае с батареями это может быть расстояние между слоями в ячейке. Если показатели начинают отклоняться от нормы, программное обеспечение Glimpse подаст сигнал и выделит это на снимках. «Они могут своими глазами увидеть дефекты, которые для них важны», — отметил Мох. Алгоритмы глубокого обучения также учитывают вводные данные от заказчика и дообучаются в процессе. Клиенты, у которых нет собственных CT-сканеров, могут отправлять детали в Glimpse, которая использует свой сканер в районе Бостона. Компания сообщила, что открывает второй центр Scan On Demand в районе Сан-Франциско.
«Мы ожидаем, что эта услуга сканирования окажется на самом деле более крупным рынком. Вы можете потратить пару сотен долларов или несколько тысяч долларов на Glimpse и не покупать очень дорогое оборудование, — сказал Мох. — А однажды, когда это будет иметь смысл для вас, вы покупаете сканер и запускаете на нём наше программное обеспечение».