Tractian은 산업용 기계의 AI 모니터링을 확장하기 위해 4,500만 달러를 확보했습니다.

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AI를 사용하여 기계 고장을 예측하는 산업 자산 모니터링 회사인 Tractian은 보스턴에 본사를 둔 벤처 캐피탈 회사인 General Catalyst와 Next47이 주도하는 4,500만 달러 규모의 시리즈 B 자금 조달 라운드를 발표했습니다.

이 자금을 통해 Tractian은 AI 역량을 확장하고 연구 개발(R&D) 팀을 성장시키며 새로운 산업 분야에 진출할 수 있게 될 것입니다. 이번 라운드는 2022년 1,500만 달러 규모의 시리즈 A 라운드에 이어 Tractian을 더욱 성장시킬 수 있는 자리를 마련합니다.

Igor Marinelli가 2019년에 설립한 Tractian은 센서, 엣지 컴퓨팅 하드웨어 및 AI 모델을 사용하여 산업용 기계를 모니터링하고 진동 및 주파수 패턴을 기반으로 잠재적인 오류를 식별합니다. 이 회사의 AI는 기계의 "지문"을 분석하여 마모, 불균형, 정렬 불량과 같은 특정 기계 문제를 감지합니다.

“이 모터가 펄프 및 제지 공장 내부에 있든, 자동차 공장에 있든 상관없이 모두 우리가 식별할 수 있는 매우 특정한 파동과 주파수를 가지고 있습니다. 해당 제조업체, 해당 OEM의 모터가 있다면 특정 주파수를 갖게 될 것입니다.”라고 Marinelli는 VentureBeat와의 전화 통화에서 말했습니다. 산업 유지 관리 분야에서 경력을 쌓은 Marinelli는 기업이 가동 중지 시간을 없애고 오류를 예측하며 자산 수명을 연장할 수 있도록 돕기 위해 Tractian을 설립했다고 말했습니다.

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Tractian은 열악한 산업 환경에서 높은 가동 시간과 신뢰성을 보장하기 위해 자체 센서와 하드웨어를 제조합니다. 이 회사는 현재 식품 및 음료, 자동차, 석유 및 가스, 시설 관리 등 산업 전반에 걸쳐 약 1,000개의 제조 공장을 대표하는 500개 이상의 고객을 보유하고 있습니다.

“우리는 자체 공장을 갖고 있고 자체 하드웨어를 제조하며 100% 수직화되어 있습니다. 우리는 하드웨어에 대한 특허를, 모델에 대한 특허를 보유하고 있습니다.”라고 Marineelli가 말했습니다. 회사는 현재 자사의 기술이 고객 기반을 기준으로 전 세계 산업 GDP의 약 5%에 영향을 미치는 것으로 추정합니다.

Marinelli는 "이것이 매출 증대에 도움이 되는지 비용이 일부 절감되는지 여부"를 고려하여 장래 유지 관리 솔루션을 평가하는 것이 상대적으로 간단하다고 말합니다.

그는 VentureBeat에 "우리의 평균 절감액은... 기계당 연간 6,000달러입니다."라고 말했습니다.

새로운 자금 조달을 통해 Tractian은 다양한 분야로 확장하고 AI 모델을 계속 개선하는 동시에 R&D에 계속 집중할 계획입니다. 이 회사에는 현재 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 하드웨어 엔지니어링 및 펌웨어 개발에 주력하는 약 200명의 R&D 엔지니어가 있습니다.

Tractian의 AI 모델은 다양한 기계 유형과 산업 분야에 맞게 특별히 맞춤화되었습니다. 회사는 산업별 AI가 고장 예측의 높은 정확도를 달성하는 데 핵심이라고 말합니다. 이미 3,000개의 모델이 배포되어 다양한 유형의 오류를 감지할 수 있는 Tractian 플랫폼은 사용자의 피드백을 사용하여 새로운 시스템에 계속 적응할 것입니다.

Marinelli는 "데이터를 더 많이 추가할수록 인간의 피드백 루프가 발생하고 시간이 지남에 따라 시스템이 더 좋아집니다"라고 말했습니다. "그리고 경쟁 우위가 더 커질수록 사용자가 분류하고 라벨을 붙인 대규모 실패 데이터베이스가 있기 때문입니다."라고 그는 덧붙였습니다.

Tractian은 연결을 위해 모바일 네트워크를 활용하지만 가동 시간을 보장하기 위해 Wi-Fi에 의존하지는 않습니다. Tractian은 사용 가능한 최상의 운송업체를 자동으로 선택하는 센서에 자체 연결 기능을 내장하고 있습니다. Tractian은 AI의 주요 과제 중 하나가 모델 개선을 위해 고객으로부터 정확한 피드백을 받는 것이라고 말합니다. 고객은 오류를 해결할 수 있는데도 AI가 표시한 오류를 무시하는 경우가 있습니다.

“우리는 제조 분야에서 세계 최고 수준이 되기를 원하며 예측 유지 관리 솔루션 없이는 이를 달성할 수 없습니다. 우리는 내부적으로 이를 구축하려고 했지만 데이터가 엉망이어서 조치를 취할 수 있는 쉬운 방법이 없었습니다.”라고 월요일 릴리스에서 Johnson Controls의 유지 관리 관리자인 Luis Moncada가 말했습니다. “저는 미래가 AI를 중심으로 고도로 개인화될 것이라고 믿습니다. 저는 저의 활용도, 장비, 기계에 스트레스를 주는 방식을 기반으로 알림을 보내길 원합니다. Tractian은 새로운 기술을 적용하는 데 더 민첩하며 새로운 아이디어를 제시하고 구현하는 데 훨씬 더 협력적입니다.”