募資細節：投資方與累計資金

本輪 A 輪募資於 2026 年 6 月完成，使 Almetra 累計募資金額達到約 2,080 萬歐元，此前曾於 2024 年 4 月完成 450 萬歐元種子輪 。本輪由 blisce/ 領投，並獲 NAP、Merantix Capital、Robin Capital、Underline Ventures、Critical Ventures 及多位商業天使跟投 。

Almetra 於 2022 年自柏林 AI 創業工作室 Merantix 獨立成立，原名 Deltia，於 2026 年更名為 Almetra，反映其從分析手動生產步驟，擴展為整合全工廠數據與控制層的更大野心 。團隊目前約有 40 人 。

平台運作原理：三層數據融合

Almetra 在產線上方安裝 AI 攝影機，即時捕捉手動與半自動化流程（如組裝、包裝、機台調整）的影片 。其系統並非單純監控，而是融合三層數據，建立統一的生產模型：

• AI 影像分析 — 電腦視覺演算法即時分析人員手部動作、作業週期時間與操作行為，將原始影像轉化為產能、停機時間、設備利用率、產出率等結構化營運指標 。
• 機器數據 — 平台可整合既有製造執行系統（MES）、可程式邏輯控制器（PLC）與企業資源規劃系統（ERP），將設備數據疊加在影像分析結果之上 。
• 作業員經驗 — 系統納入人員提供的背景知識，幫助 AI 判讀哪些是正常的流程變異，哪些是真正的效率瓶頸 。

Almetra 表示，最終產出是即時掌握產線真實運作樣貌的單一模型，團隊能根據客觀數據而非臆測，快速定位瓶頸與浪費 。

實際成果：Bosch、西門子能源、ABB 客戶實證生產力提升 20%

Almetra 指出，導入其平台的工廠平均可實現約 20% 的生產力提升。目前客戶涵蓋 Bosch、ABB、西門子能源、Viessmann 等國際工業巨頭 。

生產力提升的關鍵，在於以連續、客觀的數據取代過去的人工觀測與猜測。廠長不再依賴定期測時或作業員報告，而是透過即時儀表板，清楚知道時間浪費在哪個環節、哪些步驟超出預期時間、哪些是不增值活動 。

隱私優先：避免「老大哥」疑慮

在產線安裝攝影機必然引發員工隱私顧慮。Almetra 採用隱私優先架構，核心原則如下：

• 現場影片匿名化 — 影片在工廠端就地處理與匿名化，可辨識人臉與身體特徵的影像完全不離開廠區 。
• 原始影片不外傳 — 僅有匿名化的營運指標（如週期時間、設備利用率）傳送至外部，原始影片保留在客戶端的基礎設施內 。

此設計旨在符合歐盟 GDPR 的嚴格資料保護規範，同時讓 AI 能分析最佳化所需的詳細動作與流程模式 。

1,630 萬歐元的運用：產品開發、美國擴張與機器人願景

Almetra 計劃將 A 輪資金投入三大策略方向：

• 產品開發 — 加速 AI 平台功能，包括深化與工廠自動化系統的整合，並強化在邊緣硬體上分析影片的大型時間序列模型 。
• 美國市場擴張 — 在美國建立直銷團隊與客戶基礎，該市場對產線智慧化解決方案需求強勁 。
• 未來機器人應用 — 長遠願景是將平台對人類作業流程的深度理解，從「分析」推進到「自動化」階段。Almetra 的資料層將成為評估自動化準備度與部署的引擎，有效指引機器人該做什麼、在哪裡執行 。

結論

Almetra 的 1,630 萬歐元 A 輪募資（由六家機構共同投資、blisce/ 主導）驗證了工業科技領域一個日益明確的趨勢：將電腦視覺與既有的機器數據、人員知識整合，不僅能立即提升生產力，更為未來工廠自動化鋪路。該公司強調隱私的架構設計及 Bosch、西門子能源等頂級客戶陣容，使其在進軍美國市場、從「工廠智慧」邁向「工廠自動化」的過程中佔據有利位置。

募資細節：投資方與累計資金

本輪 A 輪募資於 2026 年 6 月完成，使 Almetra 累計募資金額達到約 2,080 萬歐元，此前曾於 2024 年 4 月完成 450 萬歐元種子輪 。本輪由 blisce/ 領投，並獲 NAP、Merantix Capital、Robin Capital、Underline Ventures、Critical Ventures 及多位商業天使跟投 。

Almetra 於 2022 年自柏林 AI 創業工作室 Merantix 獨立成立，原名 Deltia，於 2026 年更名為 Almetra，反映其從分析手動生產步驟，擴展為整合全工廠數據與控制層的更大野心 。團隊目前約有 40 人 。

平台運作原理：三層數據融合

Almetra 在產線上方安裝 AI 攝影機，即時捕捉手動與半自動化流程（如組裝、包裝、機台調整）的影片 。其系統並非單純監控，而是融合三層數據，建立統一的生產模型：

• AI 影像分析 — 電腦視覺演算法即時分析人員手部動作、作業週期時間與操作行為，將原始影像轉化為產能、停機時間、設備利用率、產出率等結構化營運指標 。
• 機器數據 — 平台可整合既有製造執行系統（MES）、可程式邏輯控制器（PLC）與企業資源規劃系統（ERP），將設備數據疊加在影像分析結果之上 。
• 作業員經驗 — 系統納入人員提供的背景知識，幫助 AI 判讀哪些是正常的流程變異，哪些是真正的效率瓶頸 。

Almetra 表示，最終產出是即時掌握產線真實運作樣貌的單一模型，團隊能根據客觀數據而非臆測，快速定位瓶頸與浪費 。

實際成果：Bosch、西門子能源、ABB 客戶實證生產力提升 20%

Almetra 指出，導入其平台的工廠平均可實現約 20% 的生產力提升。目前客戶涵蓋 Bosch、ABB、西門子能源、Viessmann 等國際工業巨頭 。

生產力提升的關鍵，在於以連續、客觀的數據取代過去的人工觀測與猜測。廠長不再依賴定期測時或作業員報告，而是透過即時儀表板，清楚知道時間浪費在哪個環節、哪些步驟超出預期時間、哪些是不增值活動 。

隱私優先：避免「老大哥」疑慮

在產線安裝攝影機必然引發員工隱私顧慮。Almetra 採用隱私優先架構，核心原則如下：

• 現場影片匿名化 — 影片在工廠端就地處理與匿名化，可辨識人臉與身體特徵的影像完全不離開廠區 。
• 原始影片不外傳 — 僅有匿名化的營運指標（如週期時間、設備利用率）傳送至外部，原始影片保留在客戶端的基礎設施內 。

此設計旨在符合歐盟 GDPR 的嚴格資料保護規範，同時讓 AI 能分析最佳化所需的詳細動作與流程模式 。

1,630 萬歐元的運用：產品開發、美國擴張與機器人願景

Almetra 計劃將 A 輪資金投入三大策略方向：

• 產品開發 — 加速 AI 平台功能，包括深化與工廠自動化系統的整合，並強化在邊緣硬體上分析影片的大型時間序列模型 。
• 美國市場擴張 — 在美國建立直銷團隊與客戶基礎，該市場對產線智慧化解決方案需求強勁 。
• 未來機器人應用 — 長遠願景是將平台對人類作業流程的深度理解，從「分析」推進到「自動化」階段。Almetra 的資料層將成為評估自動化準備度與部署的引擎，有效指引機器人該做什麼、在哪裡執行 。

結論

Almetra 的 1,630 萬歐元 A 輪募資（由六家機構共同投資、blisce/ 主導）驗證了工業科技領域一個日益明確的趨勢：將電腦視覺與既有的機器數據、人員知識整合，不僅能立即提升生產力，更為未來工廠自動化鋪路。該公司強調隱私的架構設計及 Bosch、西門子能源等頂級客戶陣容，使其在進軍美國市場、從「工廠智慧」邁向「工廠自動化」的過程中佔據有利位置。