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大規模なOEMの工場内ではロボットと自動化の時代が始まっているが、こうした工場の中で働く実際の人間たちは、ほとんどテクノロジーから忘れられて来た。しかし、工場エンジニア、オペレーター、そしてマネージャーたちのためのソフトウェアプラットフォームのTulipが、すべてを変えようとしている。

その目的を達成するために、TulipはNEAの主導したシリーズAで1300万ドルを調達した。ラウンドにはPitango Venture Capitalやその他の既存投資家たちも名を連ねている。また契約の一部として、NEAパートナーのDayna Graysonが、同社の取締役会に加わる予定だ。

ロボットやオートメーションの登場によってメーカーが製品を作る方法が変わったとしても、こうした工場で働く人たちが、工場内プロセスを詳細化したりデバッグしたりするために使っているのは、原始的なツールである場合が多い。例えばクリップボードやストップウォッチ、そしてExcelのスプレッドシートなども使われているが、こうしたものはリアルタイムとは言い難く、洞察を自動的に引き出すこともなく、単に手動で貴重なデータを集めているだけだ。

そこがTulipの狙う場所だ。

Tulipは、プロトコルに関係なく、センサー、カメラ、およびその他のIoTハードウェアたちが、中心的なバックエンドシステムの中で相互に通信できるようにするソフトウェアプラットフォームを提供する。このタイプのソフトウェアに慣れていない人びと（工場のオペレータやエンジニアたちなど）は、様々な”If/Then”（もし〜ならば〜する）部品を、プラグアンドプレイすることができる。こうすることで工場フロア内の問題になっているエリアに関する鳥瞰イメージを得て、課題を素早く修正することが可能になる。

Tulipを通じて、メーカーはインタラクティブな作業指示、自動データ収集、品質管理、監査、マシン監視、トレーニングを実装することができる。

たとえば、Tulipを使えば、フロアマネージャーたちは、フロアを見回りつつオペレーターやエンジニアたちの肩越しに覗き込むことなしに、データ収集と洞察に集中することができる。特定のワークベンチや特定のツールに取り付けられたセンサーや、組立ライン上のカメラが、全体プロセスの中で何が起きているかを自動的に検知することが可能だ。このことによりマネージャーたちは、手作業によるデータ収集/入力なしに、プロセスを洗練する作業が助けられる。

CEO兼創業者のNatan Linder（MITでのインターフェイスの研究からスピンアウトしてTulipを構築した）はこう語る「私たちはこうしたオペレーター、エンジニア、マネージャーたちが、情報に基づく合理的な動きをすることができるようにしているのです」。「そして更には、Tulipはリーダーボード（順位表）の仕組みを使って、従業員たちが自分のパフォーマンスについて動的に知ることができるようにしています、このことが仕事を一種のゲームに変えるのです」。

Tulipによれば、グローバルメーカーのJabilに於ける最初の4週間の導入実績値で、生産性は10%以上上がり、手動の組み立て作業による品質問題は60%減少したとのことだ（なおこの分析はDeloitteによって行われたものである）。

同社は完全な価格表を公開していないが、作業台単位のSaaSモデルで顧客に課金する。

Tulipは、新しい調達資金を利用して、プロダクト、デザイン、そして研究チームを成長させ、顧客サポートを強化する予定だ。

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（翻訳：Sako）