jeudi, 18 juillet 2024

Solvo.ai lève 3,5 millions de livres sterling pour un logiciel de chaîne d’approvisionnement automatisé

La startup d’intelligence artificielle basée à Londres, Solvo.ai, a en fait levé 4 millions de dollars (3,47 millions de livres sterling) lors d’un tour de table pour commercialiser son innovation en matière de chaîne d’approvisionnement automatisée.

Étant donné que Covid- 19, les problèmes de la chaîne d’approvisionnement mondiale ont en fait provoqué des pénuries dans tout, des semi-conducteurs à la sriracha. Solvo.ai a été créé par Gaurav Bajaj et Dongho Kim pour analyser les aspects financiers, politiques et écologiques qui affectent l’efficacité des chaînes d’approvisionnement.

Son produit phare est un moteur de tarification alimenté par l’IA pour les entreprises. L’entreprise déclare que la plate-forme de prise de décision automatisée influencée par l’homme peut aider les entreprises de logistique à s’adapter aux nouvelles conditions et à se remettre rapidement des interruptions.

« La logistique est une industrie de 5 milliards de dollars et le fondement du commerce mondial. La perturbation a déclenché par le Covid-19, les guerres commerciales et le différend en Ukraine ont simplement montré à quel point les chaînes d’approvisionnement sont sensibles », a déclaré le PDG et co-fondateur de Solvo.ai, Gaurav Bajaj.

« Avec l’impact accéléré du changement environnemental et les pressions autour du passage au net no et à la durabilité, l’avenir semble beaucoup plus incertain et complexe. »

Le tour de table a été mené par Speedinvest et Frontline efforts et ira à l’échelle de la commercialisation du très premier élément.

« Il existe un potentiel substantiel dans l’utilisation de la découverte automatique pour découvrir de nouveaux modèles dans les chaînes d’approvisionnement qui peuvent changer le service », a déclaré Rick Hao, partenaire chez Speedinvest

 » Les dernières avancées en matière de connaissance approfondie rendent possible e pour détecter ces modèles à l’aide d’algorithmes et reconnaître les environnements de chaîne d’approvisionnement les plus importants, tout en les découvrant constamment au cours du processus.

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