예측 유지 관리 플랫폼 Tractian, 1,500만 달러 모금

기계 및 전기 인프라 상태를 모니터링하는 제품을 개발하는 스타트업인 Tractian은 오늘 Y Combinator 등이 참여하여 Next47이 주도하는 1,500만 달러 규모의 시리즈 A 자금 조달 라운드를 마감했다고 발표했습니다. 공동 창립자이자 공동 CEO인 Igor Marinelli에 따르면 이 자금은 제품 개발과 Tractian의 인력 및 지리적 입지 확장과 지속적인 고객 확보 노력에 투입될 것입니다.

2019년에 설립된 Tractian은 Y Combinator 졸업생 Marinelli와 Gabriel Lameirinhas의 아이디어입니다. Tractian을 시작하기 전에 그들은 제지 제조업체인 International Paper에서 소프트웨어 엔지니어로 일했는데, Marinelli는 그곳에서 기계 상태를 모니터링하는 시스템이 얼마나 뒤떨어져 있는지 깨달았다고 말합니다.

Marinelli는 "모든 종류의 산업 관리자는 작업 주문의 추적성을 필요로 하며 작업장에서 수 킬로미터 떨어진 곳에 있는 기계의 상태를 알아야 합니다."라고 말했습니다. "하드웨어와 소프트웨어의 적절한 조합 없이는 업계의 실제 과제를 해결할 수 없습니다."

Marinelli가 미국에서 특허 출원 중인 Tractian의 주력 제품은 AI를 사용하여 모터, 펌프 및 압축기와 같은 "회전 자산"을 분석하여 기계에 있을 수 있는 기계적 문제를 식별합니다. Tractian은 잠재적인 전기 고장 외에도 맞춤형 센서로 측정한 진동 및 온도 이상으로 인해 느슨함, 불균형 및 정렬 불량의 징후를 발견할 수 있다고 Marinelli는 주장합니다.

"기본적으로 플랫폼은 진동, 온도, 전기 매개변수 데이터뿐만 아니라 전력, 회전, 고정, 조립 정보 등 모니터링되는 자산의 사양에 대한 정보도 사용합니다. 데이터는 두 그룹으로 나눌 수 있습니다. 스펙트럼 분석을 언급하는 것과 시간 분석을 언급하는 것을 언급하는 것"이라고 Marinelli는 설명했습니다. "스펙트럼 데이터는 기계를 보다 직접적으로 해석하기 위한 심층 분석에 사용됩니다. 스펙트럼을 통해 기계의 각 내부 구성 요소와 작동 방식을 인식할 수 있습니다. 기계의 경우 어떤 구성 요소가 무엇인지 알 수 있습니다. 구성요소가 활성화되고 있으며 활성화되는 방식을 파악하여 오류를 식별합니다."

Tractian은 3G 또는 4G 셀룰러 네트워크를 통해 기계에 연결하고 데이터를 전송하는 센서를 제공합니다. 이 회사의 소프트웨어는 각 기계에 대한 체크리스트와 검사 단계는 물론 진단, 권장 사항, 경고, 예약 도구 및 재고도 제공합니다.

Marinelli는 "모델의 정확성은 훈련 데이터의 풍부함과 관련성만큼만 정확하므로 우리는 훈련에 사용되는 정보에 큰 가치를 둡니다."라고 Marinelli는 덧붙였습니다. "처음 모델은 일반화되어 글로벌 운영을 준비하고 개별화되지 않습니다. 그러나 이 모델의 분기를 기계에 연결하는 순간부터 특정 기계의 실패 패턴을 학습하기 시작합니다."

Tractian을 이용한 모니터링 장비.이미지 크레딧:트랙션

Marinelli는 Tractian이 기계 분석 분야의 최초가 아니라는 점을 쉽게 인정합니다. 예측 유지 관리 기술은 수십 년 동안 제트 엔진과 가스 터빈에 사용되어 왔으며 Samsara, Augury, Upkeep 및maintainX를 포함한 회사는 Tractian과 유사한 기능을 갖춘 솔루션을 제공합니다. 지난 4월, Amazon은 고객의 산업 장비에서 센서 데이터를 수집한 다음 기계 학습 모델을 훈련하여 기계 고장의 조기 경고 징후를 예측하는 서비스인 Lookout for Equipment의 일반 출시와 함께 출세했습니다.

해당 부문의 경쟁력을 보여주는 신호로 Augury는 이번 달에 제조 팀에 산업 프로세스를 최적화할 수 있는 통찰력을 제공하는 스타트업인 Seebo를 인수했습니다. Augury는 현재까지 약 3억 달러에 달하는 벤처 캐피털을 조달한 이 분야에서 자금 조달이 더 좋은 스타트업 중 하나입니다.

그러나 마리넬리와 라메이린은 모두 2025년까지 123억 달러 규모의 시장에서 기회를 포착하고 있습니다. 2018년 Gartner는 사물 인터넷 기반 예측 유지 관리에 대한 지출이 2018년 34억 달러에서 2022년까지 129억 달러로 증가할 것으로 예측했습니다.