예측정비 ‘자일로랩스’, MYSC로부터 2억원 시드 투자 유치

AI 기반 예측정비 솔루션 기업 자일로랩스가 엠와이소셜컴퍼니(MYSC)로부터 시드 투자를 유치했다고 30일 밝혔다. 투자금은 약 2억원이며, 지난 6월 납입을 완료했다.

자일로랩스는 산업설비에서 발생하는 소리와 진동, 설비의 운전 상태를 함께 분석해 이상 징후를 조기에 탐지하는 AI 기반 예측정비 솔루션 ‘Xylo-Zero’를 개발하고 있다. 설비가 고장 난 이후 수리하는 사후 정비 방식에서 벗어나, 평소와 다른 신호를 미리 발견해 점검과 조치가 필요한 시점을 알려준다.

항만과 발전소, 제조공장 등에서 사용하는 대형 설비는 갑작스럽게 고장이 발생할 경우 생산 차질뿐만 아니라 작업자의 안전에도 큰 위험을 초래할 수 있다. 그러나 현재는 작업자가 직접 설비를 점검하거나 정해진 주기에 따라 부품을 교체하는 방식이 주로 활용되고 있어, 점검 사이에 발생하는 이상 징후를 놓치거나 정상적인 부품을 미리 교체하는 비효율이 발생할 수 있다.

자일로랩스의 핵심 경쟁력은 소리와 진동만 분석하는 것이 아니라 설비가 어떤 상태로 작동하고 있는지도 함께 분석한다는 점이다. 항만 크레인이 컨테이너를 들어 올리기 위해 가속하거나 설비에 높은 부하가 걸리면 정상적인 상황에서도 소리와 진동이 커진다. 기존 솔루션은 이러한 변화를 고장으로 잘못 판단할 수 있지만, 자일로랩스는 설비의 가동 여부와 속도, 부하 등의 운전 정보를 함께 분석해 정상적인 운전 변화와 실제 이상 징후를 구분한다.

클라우드 서버를 거치지 않고 산업현장에서 데이터를 바로 분석하는 온디바이스 AI 방식도 적용한다. 대용량의 음향·진동 데이터를 외부로 전송하지 않아도 돼 통신 비용과 보안 부담을 줄일 수 있으며, 통신이 불안정한 현장에서도 안정적으로 작동할 수 있다. 음향 중심의 센서 구조를 활용해 하나의 장치로 주변의 여러 설비를 모니터링할 수 있어 설치와 유지관리 부담을 낮춘 것도 특징이다.

자일로랩스는 부산항만공사, 한국남부발전, 한국중부발전 등 항만·발전 분야의 주요 기관과 기술 실증을 진행하며 산업현장에서의 활용 가능성을 검증하고 있다. 부산신항에서는 크레인의 운전 상태와 음향 데이터를 분석해 이상 징후를 탐지하고 있으며, 발전소에서는 석탄 이송설비의 소리를 분석해 점검이나 교체가 필요한 장치를 찾아내는 기술을 실증하고 있다. 향후에는 제조·중공업·해운 등 민간 산업현장으로 적용 범위를 확대할 계획이다.

MYSC는 자일로랩스가 음향·신호 AI 분야의 전문성을 바탕으로 기존 예측정비 솔루션의 오탐지, 설치 비용, 보안 문제를 함께 해결하고 있다는 점을 주요 투자 포인트로 평가했다. 설비 이상을 조기에 탐지해 고장과 안전사고를 예방함으로써 작업자의 안전을 높이고, 산업재해와 설비 가동 중단에 따른 사회적·경제적 비용을 줄일 수 있다는 점에도 주목했다.

자일로랩스는 음향·신호 AI, 엣지 하드웨어, 머신러닝 플랫폼, 재무·사업전략 분야의 전문인력으로 팀을 구성해 기술 개발과 사업화를 추진하고 있다. 이번 투자금을 AI 기술과 제품 고도화, 산업현장 실증 확대, 전문인력 확보 등에 활용할 예정이다. MYSC는 대기업·공공기관 네트워크와 오픈이노베이션 프로그램을 연계해 자일로랩스의 민간 B2B 시장 진입과 후속 성장을 지원할 계획이다.

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