SURRO MCM
별도의 코딩 없이 다채널 센서 데이터를 연동하여, 설비 예지보전과 품질 검사를 위한 AI 모델을 신속하게 구축합니다.
주관적 판단에 따른 휴먼 에러가 발생합니다.
인지 한계를 벗어난 초기 결함을 놓치게 됩니다.
치명적인 다운타임과 복구 지연이 발생합니다.
예측 불가한 돌발 고장 리스크를 항상 안고 있습니다.
노코드로 다채널 센서 데이터를 자동 수집·모델링합니다.
다채널의 미세 이상 신호를 실시간 감지합니다.
모터와 부품의 양품·불량 판정을 AI로 표준화합니다.
잔여 수명(RUL)을 예측해 정비 시점을 제안합니다.
SURRO MCM은 다채널 센서 신호를 사내 인프라 내에서 안전하게 처리하여 실시간 이상 감지, 품질 판정, 정비 판단을 수행합니다.
SURRO MCM은 데이터 흐름, 이상 감지, 진단·예측, 모델 운영을 하나의 순환형 AI 운영 구조로 통합합니다.
데이터 전처리, AI 학습, 실시간 모니터링에 이르는 전체 AI 사이클을 코딩 없이 마우스 클릭만으로 구현합니다.
Data Management
Data Preprocessing
Model Training & Evaluation
Deployment & Application
파이프라인 관리
설비별 모니터링 라인을 정의하고 센서 채널을 매핑합니다.다종 데이터 통합 업로드
진동, 온도, 전기, CAN 등 이기종 데이터를 한 번에 통합 업로드합니다.데이터셋 통합 검색
단일 검색창에서 설비, 상태, 태그 기준으로 데이터셋을 빠르게 탐색합니다.고장 모드별 채널 선택
타겟 고장에 영향을 미치는 센서 채널만 정밀하게 분리합니다.자동화된 피처 엔지니어링
스크립트 작성 없이 주파수 및 통계 피처를 자동으로 추출합니다.실시간 결과 모니터링
설정값을 바꿀 때마다 적용되는 전처리 결과를 화면에서 바로 확인합니다.AutoML 실행
스크립트 없이 한 번의 클릭으로 AI 모델 학습을 시작합니다.학습 진행 추적
학습 중 손실값, 정확도, 예상 소요 시간을 실시간으로 확인합니다.최적 모델 선정
자동 생성된 성능 리포트를 바탕으로 현장 배포용 모델을 선택합니다.인프라 자동 배포
선택한 AI 모델을 고객의 사내 인프라에 즉각적으로 배포합니다.실시간 추론
유입되는 센서 스트림에 모델을 적용하고 결과를 실시간으로 확인합니다.결과 확인
추론 결과를 검토하고 드리프트가 감지되면 재학습을 실행합니다.SURRO MCM은 다채널 시계열 이상 감지, 미정의 결함 감지, 노코드 AutoML,
RUL 기반 정비를 결합해 산업 현장용 운영 체계를 제공합니다.
앙상블 딥러닝 모델로 분석해 96% 정확도로 이상을 감지합니다.
희소 결함까지 검출할 수 있습니다.
모든 과정을 코딩 없이 자동화합니다.
사전 정비 시점을 제안합니다.
SURRO MCM은 자동차, 철도, 가전 모터, 수처리·화학 등 다양한 산업 현장에 적용되어,
상태 진단부터 품질 검사, 공정 제어에 이르는 실질적인 운영 개선 효과를 입증했습니다.
자동차 고장 진단
철도 설비 모니터링
가전 모터 품질 검사
수처리·화학 인프라
앙상블 정확도 96%
청각 의존 검사 대체
슬러지 오차 30% 감소
희소 결함 8종 포착