| Detail | Jumlah / Entitas |
|---|---|
| Putaran Seri A+ | $9 juta (sekitar €7,7 juta / £6,7 juta) |
| Total pendanaan hingga saat ini | $25 juta (sekitar €21,6 juta) |
| Investor utama | Rank Ventures, Mangrove Capital Partners |
Edgify telah menuai kesuksesan di ritel bahan makanan (grocery), di mana model visi komputernya membantu peritel mendeteksi pencurian dan meningkatkan efisiensi operasional. Dengan modal baru ini, perusahaan awalnya menargetkan tiga sektor tambahan:
Kategori ritel fisik yang lebih luas — termasuk restoran cepat saji (QSR), pusat distribusi, dan pakaian jadi — juga direncanakan untuk ekspansi.
Platform Edgify adalah infrastruktur edge AI terdesentralisasi yang tidak terikat pada perangkat keras tertentu. Platform ini menjalankan model visi komputer dan pembelajaran mesin langsung di perangkat dalam toko — seperti mesin kasir mandiri, kamera, timbangan, dan sistem POS — alih-alih mengirim data ke cloud.
Pencegahan kehilangan: Platform ini mendeteksi penghindaran pemindaian, "skip-scanning" di konter kasir mandiri, kesalahan identifikasi barang, dan perilaku pencurian lainnya secara real-time dengan menganalisis video dan data transaksi secara lokal. Platform ini langsung menandai aktivitas mencurigakan, tanpa latensi atau masalah privasi yang biasa terjadi pada sistem yang bergantung pada cloud. Menurut perusahaan, lebih dari 8.000 perangkat sudah aktif di 12 negara.
Bantuan staf secara real-time: Karyawan menerima peringatan di perangkat tentang potensi pencurian atau kesalahan checkout saat terjadi, sehingga memungkinkan intervensi segera. Infrastruktur yang sama dapat mendukung fitur bantuan pelanggan, seperti pencarian barang atau panduan checkout, semuanya diproses di perangkat edge.
Pendekatan Edgify menjawab ketegangan yang berkembang di ritel fisik: tekanan untuk mengurangi penyusutan (shrink) dan meningkatkan efisiensi operasional versus biaya, latensi, dan masalah privasi dari sistem AI yang bergantung pada cloud. Dengan menjaga kecerdasan tetap di perangkat edge (lokal), perusahaan berargumen bahwa AI dapat beroperasi secepat ritel itu sendiri sambil tetap menghormati kedaulatan data — sebuah nilai jual yang tampaknya menarik minat investor saat perusahaan bersiap membawa platformnya dari lorong supermarket ke lantai pabrik dan pusat distribusi.
| Detail | Jumlah / Entitas |
|---|---|
| Putaran Seri A+ | $9 juta (sekitar €7,7 juta / £6,7 juta) |
| Total pendanaan hingga saat ini | $25 juta (sekitar €21,6 juta) |
| Investor utama | Rank Ventures, Mangrove Capital Partners |
Edgify telah menuai kesuksesan di ritel bahan makanan (grocery), di mana model visi komputernya membantu peritel mendeteksi pencurian dan meningkatkan efisiensi operasional. Dengan modal baru ini, perusahaan awalnya menargetkan tiga sektor tambahan:
Kategori ritel fisik yang lebih luas — termasuk restoran cepat saji (QSR), pusat distribusi, dan pakaian jadi — juga direncanakan untuk ekspansi.
Platform Edgify adalah infrastruktur edge AI terdesentralisasi yang tidak terikat pada perangkat keras tertentu. Platform ini menjalankan model visi komputer dan pembelajaran mesin langsung di perangkat dalam toko — seperti mesin kasir mandiri, kamera, timbangan, dan sistem POS — alih-alih mengirim data ke cloud.
Pencegahan kehilangan: Platform ini mendeteksi penghindaran pemindaian, "skip-scanning" di konter kasir mandiri, kesalahan identifikasi barang, dan perilaku pencurian lainnya secara real-time dengan menganalisis video dan data transaksi secara lokal. Platform ini langsung menandai aktivitas mencurigakan, tanpa latensi atau masalah privasi yang biasa terjadi pada sistem yang bergantung pada cloud. Menurut perusahaan, lebih dari 8.000 perangkat sudah aktif di 12 negara.
Bantuan staf secara real-time: Karyawan menerima peringatan di perangkat tentang potensi pencurian atau kesalahan checkout saat terjadi, sehingga memungkinkan intervensi segera. Infrastruktur yang sama dapat mendukung fitur bantuan pelanggan, seperti pencarian barang atau panduan checkout, semuanya diproses di perangkat edge.
Pendekatan Edgify menjawab ketegangan yang berkembang di ritel fisik: tekanan untuk mengurangi penyusutan (shrink) dan meningkatkan efisiensi operasional versus biaya, latensi, dan masalah privasi dari sistem AI yang bergantung pada cloud. Dengan menjaga kecerdasan tetap di perangkat edge (lokal), perusahaan berargumen bahwa AI dapat beroperasi secepat ritel itu sendiri sambil tetap menghormati kedaulatan data — sebuah nilai jual yang tampaknya menarik minat investor saat perusahaan bersiap membawa platformnya dari lorong supermarket ke lantai pabrik dan pusat distribusi.