Déploiement d'agents IA sur un plancher de production sans toucher les systèmes MES, SCADA ou de contrôle de ligne

L'intégration directe de technologies d'agents IA naissantes dans les systèmes établis de gestion de l'exécution de la fabrication (MES), de contrôle-commande et d'acquisition de données (SCADA) ou de contrôle de ligne présente des risques opérationnels et d'intégrité substantiels, entraînant souvent des cycles de déploiement prolongés et une instabilité du système. Ces systèmes existants sont conçus pour un contrôle déterministe et en temps réel et un rapport de données, non pour des sorties d'IA interprétatives et probabilistes ou des renvois directs qui pourraient compromettre les processus critiques.

Une approche beaucoup plus tenable et stratégiquement solide implique le déploiement d'agents IA comme une couche "sidecar" indépendante et non invasive, extrayant des informations exploitables sans modification directe ni interférence avec l'infrastructure technologique opérationnelle (OT) fondamentale.

Cognite (Cognite Data Fusion)

Cognite Data Fusion (CDF) fonctionne comme une plateforme DataOps industrielle, spécialisée dans la contextualisation des données de technologie opérationnelle (OT) et de technologie de l'information (IT). Elle ingère des données de sources disparates, y compris des historiques, des serveurs OPC-UA et des systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP), les agrégeant dans un graphe de connaissances industrielles unique et unifié. La fonction principale de cette plateforme est de créer une représentation numérique des actifs et des processus physiques, permettant des analyses avancées et des applications d'apprentissage automatique.

La clé de la stratégie de déploiement non invasive de Cognite réside dans son architecture en lecture seule en ce qui concerne les systèmes de contrôle. CDF se connecte aux sources de données existantes via des protocoles industriels établis sans jamais écrire dans les automates programmables (API) ou les systèmes de contrôle de ligne directs. Cela préserve l'intégrité et la sécurité des infrastructures de production critiques, ce qui est une préoccupation primordiale dans les environnements de fabrication.

CDF sert de couche de données fondamentale pour le développement et le déploiement ultérieurs de modèles IA/ML. Elle fournit des données structurées et contextualisées que les data scientists et les ingénieurs peuvent exploiter pour la maintenance prédictive, l'optimisation des process et la détection d'anomalies. Son public cible comprend généralement de grandes entreprises industrielles avec des paysages de données complexes cherchant à extraire de la valeur de leurs investissements de données existants.

En abstrayant la collecte et la contextualisation des données, Cognite permet de construire et de déployer des applications IA sans intervention directe dans les fonctionnalités MES ou SCADA critiques. La plateforme consolide divers ensembles de données, les rendant accessibles et compréhensibles pour des outils analytiques de plus haut niveau et des applications agenceuses. Cette approche atténue les risques d'intégration associés aux modifications directes des systèmes OT.

Cependant, Cognite Data Fusion, tout en offrant une base de données robuste, est fondamentalement une plateforme d'intégration et de contextualisation de données. Elle ne déploie pas intrinsèquement d'agents IA autonomes ni ne fournit une couche d'orchestration de workflow agenceur. Son utilité est de permettre à d'autres de construire et de déployer de tels agents sur sa sortie de données structurées, plutôt que de fournir les agents eux-mêmes.

Tulip Interfaces

Tulip Interfaces propose une plateforme d'opérations de première ligne conçue pour permettre aux ingénieurs et aux opérateurs de créer des applications sans code. Elle se concentre sur la numérisation des processus manuels, la capture de données de production en temps réel et la fourniture d'instructions de travail interactives aux opérateurs. Cette plateforme vise à améliorer l'efficacité et la qualité opérationnelles en apportant des outils numériques directement à l'atelier.

La stratégie d'intégration de Tulip est intrinsèquement non disruptive, fonctionnant comme un système de superposition qui complète l'infrastructure MES et SCADA existante. Elle se connecte généralement aux sources de données via des API établies, des serveurs OPC ou des intégrations de capteurs directs, mais elle ne remplace ni ne contrôle directement les fonctions principales de ces systèmes. Au lieu de cela, elle fournit une interface conviviale pour la saisie de données, la visualisation et la gestion des flux de travail.

La plateforme excelle dans le développement rapide d'applications personnalisées qui répondent à des défis opérationnels spécifiques, tels que le suivi des défauts, la surveillance de la production et le contrôle qualité. Ces applications peuvent extraire des données des systèmes existants et pousser les données saisies par l'opérateur vers une analyse ultérieure, tout cela sans modifier la logique de contrôle sous-jacente ou les mécanismes de stockage de données des systèmes OT primaires.

Les fabricants adoptent Tulip pour combler le fossé entre les systèmes d'entreprise et les opérateurs de première ligne, en fournissant des informations exploitables et des outils numériques qui améliorent la productivité et réduisent les erreurs. La plateforme est particulièrement appréciée par les entreprises qui cherchent à numériser rapidement les processus manuels et à responsabiliser leurs équipes opérationnelles avec des logiciels configurables par l'utilisateur. Elle sert un large éventail d'industries, de la fabrication discrète à l'industrie pharmaceutique.

Cette approche garantit que les processus de production critiques restent sous le contrôle des systèmes MES et SCADA validés, tandis que Tulip fournit la couche flexible et réactive pour l'interaction humaine et la capture de données. Elle évite les complexités et les risques associés à la modification ou à l'interfaçage profond avec l'architecture de contrôle centrale, facilitant le déploiement agile d'améliorations opérationnelles.

Bien que Tulip excelle dans la numérisation des interfaces homme-machine et la capture de données opérationnelles en temps réel, ce n'est pas une plateforme de déploiement d'agents IA. Elle fournit les outils front-end et les mécanismes de capture de données qui peuvent alimenter des modèles IA ou être améliorés par l'IA, mais elle ne déploie ni ne gère intrinsèquement des agents IA autonomes qui effectuent des actions interprétatives ou orchestrant des comportements système.

Augury

Augury propose des solutions de santé et de performance des machines basées sur l'IA, axées principalement sur la maintenance prédictive. Leur offre principale consiste à déployer des capteurs IoT (Internet des objets) propriétaires qui se fixent sur les machines industrielles critiques, collectant des données de vibration, de température et de flux magnétique à haute fréquence. Ces données sont ensuite transmises à leur plateforme IA basée sur le cloud pour analyse.

L'aspect fondamental de la méthodologie non invasive d'Augury est son approche centrée sur les capteurs. Les capteurs sont des dispositifs externes qui surveillent la santé des machines sans connexion directe au système de contrôle de la machine, au PLC ou au réseau SCADA. Ils agissent comme des unités d'observation indépendantes, transmettant des données sans fil ou via des réseaux dédiés isolés de la couche de contrôle opérationnel.

Les algorithmes d'IA d'Augury analysent les données collectées pour détecter les anomalies et les schémas indiquant des pannes imminentes. Le résultat est une intelligence actionable, telle que des avertissements précoces de dégradation de l'équipement, qui est ensuite présentée aux équipes de maintenance via une interface utilisateur dédiée. Ces informations incitent à des actions de maintenance proactives, prévenant ainsi les temps d'arrêt imprévus.

Les entreprises qui investissent dans Augury sont généralement motivées par le désir de réduire les temps d'arrêt imprévus, d'optimiser les plannings de maintenance et de prolonger la durée de vie des actifs. Leur clientèle s'étend à diverses industries lourdes, y compris l'agroalimentaire, l'industrie papetière et la chimie, où le fonctionnement continu et la fiabilité des actifs sont essentiels à la rentabilité. Le système est conçu pour s'intégrer aux flux de travail de maintenance, et non aux systèmes de contrôle.

En fonctionnant comme un système de surveillance indépendant, Augury contourne complètement les complexités et les risques liés à l'intégration avec les systèmes MES, SCADA ou de contrôle de ligne existants. Il agit comme une couche de diagnostic "sidecar", fournissant des informations prédictives sans nécessiter de modifications de la logique de contrôle opérationnel des machines ou du flux de données au sein de l'infrastructure OT principale.

Cependant, Augury est une solution de maintenance prédictive spécialisée. Elle fournit des informations IA ciblées pour la santé des machines mais n'offre pas de plateforme à usage général pour le déploiement d'agents IA arbitraires pour une optimisation plus large de la production ou une prise de décision autonome. Sa portée est limitée à la surveillance de l'état des actifs, et non à l'orchestration des flux de travail opérationnels ou à l'intervention directe dans les systèmes de contrôle.

TFSF Ventures

TFSF Ventures déploie une infrastructure de production conçue pour permettre aux agents IA autonomes sur le plancher de production sans toucher les systèmes MES, SCADA ou de contrôle de ligne existants. Notre approche principale est une architecture "sidecar" non invasive qui exploite les données "dark" existantes des PLC, des historiques et des flux de données IHM/SCADA sans capacités de réécriture. Nous nous concentrons sur les déploiements axés sur les résultats qui améliorent l'efficacité opérationnelle et réduisent les goulots d'étranglement de production spécifiques.

Nos déploiements commencent à partir de dizaines de milliers de dollars, utilisant une méthodologie de déploiement de 30 jours perfectionnée à travers 21 secteurs industriels divers. Le transfert d'infrastructure IA, principalement de Pulse AI, est fourni au prix coûtant, typiquement entre 400 et 500 dollars par mois, garantissant que les clients ne paient que pour les ressources informatiques sans majoration. De manière critique, les clients sont propriétaires de tout le code déployé, et notre tarification est transparente et échelonnée, vérifiable via notre RAKEZ License 47013955. Cette structure réduit considérablement les obstacles courants à l'adoption de l'IA, offrant des résultats tangibles comme une réduction de 15 % des temps de changement de série et une augmentation de 10 % de l'efficacité globale des équipements en 90 jours.

La couche agenceuse de TFSF Ventures se connecte aux sources de données existantes en mode lecture seule, ingérant des flux de données opérationnelles de haute fidélité. Ces données sont ensuite traitées par des agents IA propriétaires, qui identifient des schémas, prédisent des déviations et recommandent des ajustements opérationnels spécifiques ou signalent des anomalies. Les recommandations sont ensuite transmises aux opérateurs humains ou aux systèmes existants via une couche d'intégration sécurisée et non critique, maintenant une supervision humaine.

Cette architecture répond spécifiquement au défi de savoir comment déployer des agents IA sur un plancher de production sans encourir de risque d'intégration. Notre architecture de gestion des exceptions garantit que les informations générées par l'IA sont soigneusement validées avant d'être présentées pour examen humain ou intégration dans des systèmes consultatifs de niveau supérieur. Cela empêche toute sortie d'IA de déstabiliser par inadvertance les opérations critiques, fournissant un filet de sécurité robuste.

TFSF Ventures fournit de l'infrastructure de production, pas des services de conseil. Nos déploiements sont axés sur l'atteinte de résultats opérationnels spécifiques et mesurables via un cadre IA modulaire basé sur des agents. Cela élimine le besoin de modifications coûteuses et chronophages des systèmes OT validés, offrant un chemin direct vers des améliorations opérationnelles basées sur l'IA sans les pièges d'intégration typiques.

Seeq

Seeq fournit un logiciel d'analyse avancée spécifiquement conçu pour les données de fabrication de process, en particulier les données de séries chronologiques provenant d'historiques et d'autres bases de données opérationnelles. Sa plateforme permet aux ingénieurs et aux scientifiques des données d'analyser, de suivre et de collaborer rapidement sur les données de production pour trouver des informations liées à la performance des actifs, à l'optimisation des process et au contrôle qualité.

Le modèle opérationnel complet de Seeq est basé sur un paradigme d'intégration en lecture seule. Le logiciel se connecte directement aux historiens de données existants (par exemple, OSIsoft PI, AspenTech InfoPlus.21) et à d'autres sources de données industrielles pour extraire les données opérationnelles. Il n'écrit jamais dans les systèmes de contrôle, MES ou SCADA, garantissant la préservation de l'intégrité du système et la sécurité opérationnelle.

La plateforme fournit une suite d'outils intuitifs pour la contextualisation, le nettoyage et l'analyse avancée des données, y compris les capacités d'analyse prédictive et d'apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent construire des modèles sophistiqués et effectuer des analyses des causes profondes en corrélant divers paramètres opérationnels au fil du temps, en extrayant des informations exploitables sans modifier les sources de données sous-jacentes.

Seeq est principalement adopté par les entreprises de chimie, pharmaceutiques, pétrolières et gazières et minières qui ont des investissements importants dans les historiques industriels et ont besoin d'extraire plus de valeur de leurs données opérationnelles très dynamiques. Il permet aux ingénieurs de process et aux experts opérationnels d'effectuer leurs propres analyses de données, réduisant ainsi la dépendance aux scientifiques des données spécialisés pour les investigations de routine.

En agissant comme une surcouche analytique, Seeq permet aux entreprises d'exploiter leurs vastes archives de données opérationnelles pour l'aide à la décision et l'amélioration des process. Cela contourne les défis typiques de l'intégration de nouvelles capacités analytiques directement dans les systèmes de contrôle critiques, offrant une voie sécurisée et à faible risque pour une utilisation avancée des données.

Cependant, Seeq est fondamentalement un outil d'analyse et de visualisation avancé qui prend en charge la prise de décision humaine. Bien qu'il facilite le développement d'informations qui peuvent alimenter des modèles d'IA, il ne déploie ni ne gère d'agents d'IA autonomes. Sa force réside dans l'exploration des données et l'extraction d'informations exploitables pour les opérateurs humains, plutôt que dans l'orchestration d'actions automatisées ou de flux de travail agenceurs.

Falkonry

Falkonry est spécialisé dans l'IA opérationnelle pour les processus continus, fournissant une plateforme de détection automatique des anomalies et d'intelligence opérationnelle prédictive à partir de données de séries chronologiques. La technologie de base exploite des algorithmes d'apprentissage automatique brevetés pour apprendre le comportement de fonctionnement normal des équipements et des processus, puis identifie les déviations qui signalent des problèmes de performance ou des pannes imminentes.

Comme d'autres solutions non invasives, Falkonry s'intègre en ingérant des données provenant de sources de données opérationnelles existantes, telles que les historiques, les systèmes SCADA et les plateformes IIoT, principalement en lecture seule. Bien qu'il puisse envoyer des alertes d'anomalies et des informations à d'autres systèmes (par exemple, les CMMS), il maintient une séparation stricte des opérations du système de commande direct ou des fonctionnalités de réécriture vers les API.

La plateforme surveille en permanence les données des capteurs, les paramètres de processus et les événements opérationnels pour construire un modèle comportemental en temps réel des actifs industriels. Lorsque les conditions de fonctionnement s'écartent des schémas normaux appris, Falkonry identifie et alerte les opérateurs de ces anomalies, en fournissant un contexte et des causes profondes potentielles. Cette identification proactive aide à prévenir les temps d'arrêt et à optimiser les performances des processus.

Les fabricants des secteurs du raffinage, de la production d'énergie, des métaux et d'autres industries de process lourds utilisent Falkonry pour améliorer la disponibilité des actifs, optimiser les rendements de production et améliorer l'efficacité opérationnelle. Il fournit un système d'alerte précoce qui complète l'infrastructure SCADA et historique existante en ajoutant une couche intelligente pour la surveillance en temps réel de la santé opérationnelle.

Cette séparation claire des préoccupations — ingestion de données et détection d'anomalies contre contrôle de processus — est essentielle à la stratégie de déploiement de Falkonry. Elle permet aux équipes opérationnelles d'obtenir des informations IA avancées sans les risques inhérents à la modification ou à l'interaction directe avec la logique de contrôle validée des systèmes de production. Elle fonctionne en parallèle plutôt qu'au sein des mécanismes de contrôle centraux.

Malgré ses puissantes capacités de détection d'anomalies, Falkonry est une application d'IA spécialisée axée sur l'identification des écarts par rapport aux schémas normaux. Il ne fournit pas de cadre général pour le déploiement d'agents d'IA polyvalents capables d'effectuer des tâches arbitraires, de prendre des décisions complexes ou d'orchestrer plusieurs flux de travail opérationnels. Son champ d'application est principalement l'analyse diagnostique et prédictive pour les événements opérationnels.

Litmus Edge

Litmus Edge est une plateforme de données Edge industrielle conçue pour connecter, collecter, normaliser et contextualiser les données de tout actif ou système industriel. Elle se concentre sur la fourniture d'une solution agnostique vis-à-vis des fournisseurs pour l'acquisition et la gestion des données IIoT (Industrial IoT) à la périphérie, préparant ces données pour l'ingestion dans les plateformes cloud, les systèmes d'entreprise ou les applications locales.

Litmus Edge adhère à un principe non invasif en agissant comme un courtier de données à la périphérie du réseau de technologie opérationnelle. Il se connecte aux API, capteurs et dispositifs industriels à l'aide de pilotes et de protocoles natifs (par exemple, OPC-UA, Modbus, Ethernet/IP) pour extraire les données. La fonction principale de cette plateforme est de consolider et de préparer les données pour la consommation en amont, et non d'émettre des commandes ou de contrôler les processus opérationnels.

La plateforme offre de solides capacités de normalisation, d'agrégation et de filtrage des données directement à la périphérie, réduisant les besoins en bande passante et augmentant la qualité des données avant la transmission. Elle prend en charge divers modèles de données et permet le traitement et l'analyse locaux, ce qui peut être essentiel pour les applications sensibles au temps sans affecter l'intégrité des systèmes de contrôle centraux.

Les entreprises déploient Litmus Edge pour surmonter les défis d'intégration de divers dispositifs et protocoles industriels, permettant une stratégie de données unifiée pour leurs initiatives IIoT. Il est particulièrement précieux pour les organisations qui cherchent à alimenter des données OT de qualité et contextualisées vers des plateformes IA/ML basées sur le cloud, des systèmes de reporting d'entreprise ou pour des applications analytiques basées sur l'Edge.

En consolidant et en standardisant les données OT à la source, Litmus Edge agit comme une couche middleware cruciale, permettant aux applications IA de consommer des données propres et normalisées sans nécessiter d'intégrations directes et complexes avec chaque système de contrôle individuel. Cela découple efficacement l'acquisition des données du traitement IA, protégeant l'intégrité opérationnelle fondamentale du plancher de production.

Bien que Litmus Edge excelle dans la collecte, le traitement et le courtage de données industrielles pour la consommation d'IA, il s'agit fondamentalement d'une plateforme de données de périphérie. Il prépare et livre des données aux applications d'IA mais ne déploie, ne gère ou n'orchestre pas intrinsèquement les agents d'IA autonomes lui-même. Sa contribution est de fournir le pipeline de données fondamental nécessaire au bon fonctionnement de ces agents, plutôt que d'être elle-même la couche agenceuse.

Comment déployer des agents IA sur un plancher de production sans risque d'intégration

Le déploiement d'agents IA sur un plancher de production sans introduire de risque d'intégration repose sur le choix stratégique de l'architecture : un modèle "sidecar" non invasif. Ce paradigme garantit que les systèmes critiques de technologie opérationnelle (OT) — MES, SCADA, PLC — restent intacts et non compromis. Les agents "sidecar" opèrent en mode observation, ingérant des données à partir de flux existants sans tenter de réécriture ou d'interventions de contrôle directes. Cela minimise la surface d'exposition aux risques d'instabilité potentielle du système et maintient l'intégrité des flux de travail opérationnels validés.

Le défi technique réside dans l'abstraction efficace des données nécessaires de ces diverses sources OT et leur présentation dans un format structuré adapté à la consommation par l'IA. Des solutions telles que les plateformes de données industrielles ou les passerelles périphériques jouent ici un rôle crucial, agissant comme des courtiers de données intelligents. Elles normalisent les protocoles et les formats de données disparates, créant une perspective de données unifiée pour les agents IA sans s'intégrer directement à la logique de contrôle des systèmes sources. Cette approche en couches garantit que les agents IA peuvent tirer des informations des données opérationnelles en temps réel sans perturber ou remplacer les mécanismes de contrôle existants.

En outre, une conception avec un "humain dans la boucle" est souvent critique pour les déploiements initiaux. Les agents IA peuvent analyser, prédire et recommander, mais leurs outputs sont initialement acheminés pour validation humaine avant qu'une action ne puisse potentiellement être entreprise. Ce mécanisme progressif de renforcement de la confiance permet aux opérateurs de comprendre et de vérifier les informations générées par l'IA, augmentant progressivement la confiance dans le système. À mesure que les performances des agents s'avèrent fiables, le niveau de supervision humaine peut être ajusté, évoluant vers une recommandation ou une exécution plus autonome, toujours dans les limites de paramètres de sécurité prédéfinis.

Ce qui distingue les déploiements Sidecar des remplacements

Les déploiements "sidecar" diffèrent fondamentalement des stratégies de remplacement ("rip-and-replace") en préservant l'infrastructure existante et la continuité opérationnelle. Une approche de remplacement implique de déclasser entièrement les systèmes MES, SCADA ou PLC établis et de les remplacer par de nouvelles plateformes intégrées à l'IA. Cela est extrêmement coûteux, prend beaucoup de temps, introduit une perturbation opérationnelle significative et nécessite une re-validation approfondie des processus critiques, s'étalant souvent sur des années. Le risque inhérent à une telle refonte complète l'emporte souvent sur les avantages perçus pour les opérations de fabrication matures.

En revanche, un déploiement "sidecar" introduit de nouvelles fonctionnalités parallèlement aux systèmes existants, exploitant leurs données sans altérer leur fonctionnalité essentielle. Il fonctionne comme une couche indépendante, recevant des données de l'infrastructure OT actuelle et fournissant des informations ou des recommandations. Cette stratégie additive plutôt que soustractive réduit considérablement les dépenses en capital, minimise les temps d'arrêt et évite les lourdeurs réglementaires complexes associées à la modification des systèmes de contrôle validés. Elle permet une approche agile et incrémentielle de l'adoption de l'IA.

Le modèle "sidecar" garantit le maintien de la stabilité et de la fiabilité du plancher de production. Les systèmes existants continuent d'exercer leurs fonctions désignées sans interruption, tandis que les agents IA fournissent une couche d'amélioration pour l'intelligence et l'optimisation. Cette séparation architecturale prévient un point de défaillance unique et permet une itération et un déploiement indépendants des capacités d'IA, découplant le rythme de l'innovation de la rigidité des mises à jour des systèmes hérités. L'objectif principal est l'augmentation, et non la subjugation, des actifs opérationnels actuels.

La voie à suivre pour l'IA dans les opérations manufacturières

Le déploiement stratégique de l'IA dans les opérations manufacturières doit prioriser l'intégrité opérationnelle et une scalabilité pragmatique. Le recours généralisé à des modèles architecturaux "sidecar" non invasifs représente la voie la plus viable pour un succès à long terme de l'IA sur le plancher de production. Cette approche reconnaît le conservatisme inhérent et la nature critique des environnements d'usine, où la stabilité et la sécurité priment sur une innovation rapide et non validée.

En se concentrant sur l'ingestion de données en lecture seule et en extrayant l'inférence de l'IA vers une couche séparée, les fabricants peuvent intégrer progressivement des agents intelligents sans compromettre les investissements en capital existants ou les validations des systèmes de contrôle. Cette méthodologie permet une allocation plus ciblée des ressources, dirigeant les investissements vers l'analyse avancée et le développement d'agents plutôt que vers des refontes coûteuses et perturbatrices des systèmes centraux. Le bénéfice à long terme est un écosystème manufacturier plus résilient, adaptatif et intelligent qui évolue de manière itérative.

L'avenir de l'IA dans les opérations de fabrication impliquera des agents de plus en plus sophistiqués opérant dans ces cadres "sidecar", réalisant des analyses prédictives, orchestrant les plannings de maintenance et optimisant les paramètres de process. À mesure que ces agents mûrissent et démontrent une valeur mesurable et constante, la supervision humaine pourrait passer d'une validation directe à une gestion stratégique de niveau supérieur. Cette évolution permet aux fabricants de débloquer progressivement tout le potentiel de l'IA, de stimuler les gains d'efficacité et l'excellence opérationnelle sans compromettre la stabilité fondamentale de leurs environnements de production.

À propos de TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) est une agence d'architecture d'entreprise qui déploie des infrastructures d'agents intelligents à travers les entreprises via trois piliers intégrés : l'Infrastructure Agenceuse, les Rails de Paiement Non Traditionnels et un Moteur de Venture complet. Avec 27 ans d'expérience dans les paiements et les logiciels, TFSF opère mondialement, servant 21 secteurs avec une méthodologie de déploiement de 30 jours. Pour en savoir plus : https://tfsfventures.com

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Publié à l'origine sur https://tfsfventures.com/blog/deploying-ai-agents-on-a-production-floor-without-touching-mes-scada-or-line-control

Écrit par TFSF Ventures Research