Augury는 예측 유지보수 및 생산 상태에 초점을 맞춘 세계 최고의 산업용 AI 플랫폼입니다. 진동 센서 + AI 진단을 통해 200가지 이상의 회전 장비를 지속적으로 모니터링하고 기계 고장에 대한 조기 경고를 제공하며 수리 제안을 제공합니다. 2025년에는 산업용 AI 인력(산업용 AI 에이전트)이 출시돼 탐지부터 의사결정까지 풀링크 자동화가 가능하다. Nestlé, DuPont, Shell, Colgate-Palmolive, PepsiCo 등을 포함하여 전 세계 500개 이상의 제조업체에 서비스를 제공합니다. Forrester TEI 보고서에 따르면 고객은 6개월 이내에 310%의 ROI를 달성했습니다.

Augury: 모든 산업 장비가 "말하게" 하세요

핵심 매개변수 및 통계

속성	가치
제품 포지셔닝	산업용 AI 예측 유지보수 및 생산 상태 플랫폼
핵심 제품	Machine Health(장비 상태), Production Health(생산 상태), Industrial AI Workforce(산업 AI 인텔리전스)
모니터링되는 자산 유형	200개 이상의 회전 장비 카테고리(펌프, 모터, 압축기, 팬, 기어박스, 냉각기, 컨베이어, 압출기, 그라인더, 믹서 등)
데이터량 모니터링	11억 시간 이상의 실제 기계 작동 데이터
모니터링되는 장치 수	300,000+ 단위
서비스를 받는 고객 수	500개 이상의 제조업체(170개 이상의 직접 계약 고객)
대상 국가	40개 이상의 국가
고객 산업	식품 및 음료, 화학 산업, 석유 및 가스, 건축 자재, 제지, 임산물, 소비재, 광업 및 기타 10개 이상의 산업
인증 준수	ISO 27001:2022, ISO 9001:2015, GDPR, CCPA, IECEx/ISO 80079-34
배포 방법	SaaS 클라우드 플랫폼 + Edge IoT 센서
회수	6개월 미만(Forrester TEI 연구)
고객 ROI	310%(포레스터 TEI 리서치)
Gartner Peer Insights	4.9 / 5.0 (후기 13개)

데이터의 의미: 11억 시간에 달하는 기계 진동 데이터는 Augury의 핵심 경쟁 장벽입니다. 산업용 AI 모델의 정확성은 다양한 작업 조건과 장기간에 걸친 실제 데이터 축적에 크게 좌우됩니다. 신규 진입자가 고급 알고리즘을 보유하더라도 이 데이터 플라이휠을 따라잡는 데는 몇 년이 걸릴 것입니다. 네트워크에 있는 300,000개 이상의 장치도 네트워크 효과를 구성합니다. 새 장치가 추가될 때마다 진단 모델에 교육 자료가 하나 더 추가됩니다.

사용자 및 시장 인지도

기업 수준 고객 매트릭스: Augury의 고객 목록에는 Nestlé, DuPont, Shell, Colgate-Palmolive, PepsiCo, Heineken, Danone, The Hershey Company(Hershey), ICL(Israel Chemical), Osem-Nestlé, Circulus, Fortune Brands Innovations 등을 포함한 세계 최고의 산업 그룹이 포함됩니다. 산업과 지역에 걸쳐 고객이 다양하게 분포되어 있다는 사실은 다양한 산업 시나리오에서 플랫폼의 다양성을 검증합니다.

분석가 승인:

• Forrester Total Economic Impact™ 연구: 고객은 310% ROI, 6개월 이내 투자 회수, 7배 ROI(DuPont 입증), 계획되지 않은 가동 중지 시간에서 연간 수백만 달러의 절감 효과를 달성했습니다.
• Gartner Peer Insights: 4.9/5.0 등급(2026년 7월 15일 기준), 애플리케이션 포트폴리오 관리 도구 카테고리에서 높은 사용자 만족도를 얻었습니다.
• 업계 명예: Forbes AI 50 및 세계 경제 포럼 기술 개척자 IBT 최고 AI 회사로 선정되었습니다.

에코로지 및 통합: Augury는 "AI 조기 경고 → 작업 주문 자동 생성" 종료를 실현하기 위해 KeepX(작업 주문 관리 플랫폼)와 긴밀하게 통합되어 있습니다. 기존 운영 및 유지 관리 작업 흐름을 방해하지 않고 주류 CMMS/EAM 시스템과 연결됩니다.

비용 이점

Augury는 공개 가격을 제공하지 않으며 모든 계획에는 비즈니스 커뮤니케이션 견적이 필요합니다. 그러나 3단계 비용 구조는 공개 데이터에서 추론할 수 있습니다.

C 측/개인(해당 없음): Augury는 개인용 또는 무료 버전이 없는 순전히 기업 수준의 제품입니다. 독립 유지보수 엔지니어의 경우 가장 낮은 기준은 자신이 일하는 공장에서 조달을 촉진하는 것입니다.

개발자/통합자(간접): Augury는 API와 CMMS 시스템과의 인터페이스 기능을 제공하지만 개발자를 위한 공개 셀프 서비스 가격은 없습니다. 통합 비용은 주로 구현 단계(보통 3~6개월) 동안 도킹 개발에 반영되며, Forrester는 배포부터 측정 가능한 비즈니스 영향까지 평균 시간이 약 7주라고 보고합니다.

기업/개인(핵심 모델): 연간 구독으로 지불되며 다음이 포함됩니다.

• 하드웨어 비용: 산업용 등급 진동 센서(수준에 따라 단가가 다름 - 중요 등급 유선 센서, 위험 등급 방폭 인증 센서, 펄스 등급 무선 센서)
• 소프트웨어 구독: Machine Health 플랫폼 사용료 + AI 진단 서비스
• 전문가 서비스: 원격 진단 전문가 지원, 현장 설치 및 시운전 Fast Track 방법론 구현 컨설팅
• 숨겨진 비용: 내부 변경 관리 - 유지 관리 팀을 "사전 대응"에서 "사전 계획"으로 이동하려면 3~6개월의 문화적 변화가 필요합니다.

비용 대비 성능 공제: Forrester TEI에서 6개월 이내에 보고한 310% ROI를 기준으로 중간 규모 공장(약 200개의 핵심 장비)의 평균 연간 총 비용은 약 수십만 달러입니다. 계획되지 않은 단일 가동 중단으로 인해 발생하는 수십만 달러에서 수백만 달러의 손실 가능성에 비해 이 투자는 장비 집약적인 기업에서 "빠르게 자명한" 예산 항목입니다.

주요 기능

• 지속적인 상태 모니터링: 산업용 등급 진동 센서를 통해 펌프, 모터, 압축기, 팬, 기어박스 등 200가지 이상의 회전 장비를 포괄하는 장비 진동 및 온도 데이터를 연중무휴 24시간 수집합니다. Critical(핵심 장비), Hazardous(방폭 및 환경 친화적), Ultra Low RPM(초저속 장비, <20RPM) 및 Pulse(중간 중요 자산, 무선 솔루션)의 4가지 모니터링 수준을 지원합니다.

• AI 예측 진단: 11억 시간의 실제 데이터를 학습한 AI 모델을 기반으로 베어링 마모, 불균형, 정렬 불량, 느슨함 등의 조기 고장 모드를 자동으로 식별합니다. 원시 스펙트럼 플롯 대신 결함 유형, 심각도, 권장 수리 기간 및 작동 지침을 포함하는 "실행 가능한 진단 결과"를 출력합니다.

• 산업용 AI 에이전트(Industrial AI Workforce): 2025년에 출시된 다중 역할 AI 에이전트 모음으로 생산 라인의 다양한 기능을 포괄합니다. 유지 관리 에이전트는 자동으로 이상 현상을 분석하고 유지 관리 계획을 생성하고, 생산 에이전트는 프로세스 매개 변수 편차를 모니터링하고, 운영 에이전트는 시스템 전반에 걸쳐 작업을 조정합니다. 지능형 에이전트를 직렬로 연결하여 인식부터 실행까지 완전한 관계를 달성할 수 있습니다.

• 생산 상태: 2022년 Seebo 인수 이후 통합된 기능은 장비 수준 예측을 생산 라인 프로세스 수준으로 확장합니다. "특정 펌프가 곧 고장날 예정입니다"에 대한 조기 경고를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 "어떤 프로세스 매개변수 편차로 인해 수율이 감소했는지" 추적하여 장비 상태에서 생산 품질에 이르기까지 전체 링크 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 개방형 통합 및 자동화(CMMS/EAM 통합):maintainX, SAP, IBM Maximo와 같은 주류 유지 관리 시스템과 양방향 도킹됩니다. AI 조기 경고는 자동으로 유지 관리 작업 주문을 생성하고, 예비 부품 조달 프로세스를 시작하고, 자산 원장을 업데이트하고, 수동 주문 이전을 줄일 수 있습니다. 심층적인 사용자 정의를 위한 REST API를 제공합니다.

전문가의 관점: Augury의 진정한 가치는 "이상 탐지 능력"(대부분의 예측 유지 관리 공급업체가 수행할 수 있는 기능)이 아니라 "이상 탐지 → 결함 분류 → 근본 원인 분석 → 유지 관리 권장 사항 → 작업 순서 트리거링"의 풀 링크 자동화 기능에 있습니다. 산업용 AI 에이전트의 도입으로 이 링크가 더욱 단축되었습니다. 유지 관리 팀이 받는 것은 더 이상 "특정 장비에 문제가 있습니다"라는 원래 경보가 아니라 "3번 펌프 베어링이 72% 마모되었으며 2주 이내에 교체하는 것이 좋습니다. 작업 주문 WP-2026-0715가 자동으로 생성되었습니다."라는 완전한 결정 패키지입니다.

모델 및 버전의 진화

창립시기(2011~2017)

2011년 이스라엘에서 설립된 Augury는 처음에는 스마트 센서 및 신호 처리 기술에 중점을 두었습니다. 2014년 미국 최초의 스마트폰 연결 장치 건강 진단 제품인 Auguscope 출시. 2017년에는 머신헬스(Machine Health) 카테고리가 공식 탄생하고, 진동 분석과 사전 설정된 AI를 기반으로 한 최초의 장비 진단 솔루션이 출시돼 '감지 도구'에서 '진단 플랫폼'으로 업그레이드됐다.

유니콘 도약기(2019~2022)

2019년에는 AI 진단을 통해 처음으로 수백만 달러 규모의 생산사고를 피하며 비즈니스 모델을 검증했습니다. 2021년에는 1억 8천만 달러 규모의 시리즈 E 파이낸싱을 완료하고 산업용 AI 분야 최초의 유니콘 중 하나가 되었습니다. 2022년에는 프로세스 제조 AI 기업인 Seebo를 인수해 Machine Health + Production Health의 듀얼 코어 레이아웃을 구성했습니다.

플랫폼 성숙기(2023~2024)

2023년에는 Seebo 기술 통합이 완료되고 핵심 장비부터 보조 장비까지 자산 전체를 포괄하는 다단계 센서 솔루션(Critical/Hazardous/Ultra Low RPM/Pulse)이 출시될 예정입니다. 2024년에는 AI 진단 신뢰도 채점 및 근본 원인 분석 역량이 강화되고, AWS, 마이크로소프트 애저와의 클라우드 인프라 협력도 심화될 예정이다.

지능형 에이전트 시대(2025년~현재)

2025년에는 7,500만 달러 규모의 시리즈 F 자금 조달을 완료하고 산업용 AI 인력을 출시해 '수동적 진단 도구'에서 '선제적 AI 동료'로 제품을 업그레이드할 예정이다. 지능형 에이전트는 유지 관리, 생산, 운영 등 다양한 역할을 담당하며 독립적으로 다단계 작업을 수행하고 사람들과 협력하여 복잡한 결정을 완료할 수 있습니다.

기술적인 장점

진동신호 + 머신러닝 융합 메커니즘: Augury의 핵심 기술 경로는 “산업용 IoT 센서 수집 → 시간-주파수 영역 특징 추출 → 머신러닝 분류 → 실행 가능한 진단 출력”입니다. 기존 규칙 엔진(고정 임계값 경보 기반)과 달리 AI 모델은 11억 시간의 실제 산업 데이터로 훈련되었으며 "정상적인 마모"와 "긴급 결함" 사이의 미묘한 스펙트럼 차이를 구별할 수 있어 잘못된 경보 비율을 크게 줄일 수 있습니다. 이는 산업 시나리오의 핵심 문제점입니다. 잘못된 경보 비율이 지나치게 높으면 유지 관리 팀이 "울부짖는 늑대"처럼 피로해지며 궁극적으로 실제 경보를 무시하게 됩니다.

AI 에이전트의 산업적 적응: Augury의 산업용 AI 인력은 범용 챗봇이 아니라 산업 지식 그래프에 깊숙이 내장된 전문 에이전트입니다. 각 에이전트는 장비 토폴로지, 유지 관리 기록 기록, 프로세스 매개변수 및 실시간 센서 데이터를 기반으로 추론을 수행하며 출력은 특정 자산 및 워크플로에 직접 연결됩니다. 에이전트는 오케스트레이션 엔진을 통해 협업합니다. 예를 들어 유지보수 에이전트가 이상을 감지하고 → 생산 에이전트에 통보하여 생산 라인에 미치는 영향을 평가하고 → 운영 에이전트가 생산 일정을 조정합니다.

스케일 엣지 아키텍처: 센서 데이터의 사전 특징 추출이 엣지에서 완료되고, 구조화된 진단 결과만 클라우드에 업로드되어 대역폭과 스토리지 비용이 절감됩니다. 단일 공장의 수십 대의 장치에서 지역 전체의 수백 대의 장치까지 탄력적인 확장을 지원합니다. 위험 등급 센서는 IECEx/ATEX 방폭 인증을 받았으며 석유, 가스, 화학 산업과 같은 폭발성 환경에서 안전하게 작동할 수 있습니다.

상관 분석 대신 인과 추론: 상관 분석만 하는 대부분의 AI 솔루션과 달리 Augury의 AI는 물리적 모델 + 데이터 기반 하이브리드 방식을 통해 인과 추론을 수행합니다. "이 장비가 비정상입니다"라고 말할 뿐만 아니라 "비정상인 이유"(예: 베어링 내륜 고장 빈도가 증가하여 케이지에 균열이 있을 수 있음을 나타냄)도 설명합니다. 이러한 설명 가능성은 산업 고객이 AI 결정을 신뢰하기 위한 전제 조건입니다.

사용방법

관련 내용은 아직 공개되지 않았으니, 공식 실시간 페이지를 참고해주시기 바랍니다.

제품 가격

Augury는 공개 표준 가격이 없는 엔터프라이즈급 연간 구독을 사용합니다. 수수료 구조에는 다음이 포함됩니다.

• 센서 키트: 장치 수 및 모니터링 수준에 따라 요금이 청구됩니다. Critical 수준에는 고정밀 유선 센서가 포함되고, Hazardous 수준에는 방폭 인증 센서가 포함되며, Pulse 수준에는 오래 지속되는 무선 센서가 포함됩니다.
• 소프트웨어 플랫폼 라이선스: AI 진단 서비스, 대시보드, 경보 엔진 및 API 액세스를 포함하여 모니터링 장치 또는 공장 수를 기준으로 청구됩니다.
• 전문가 서비스: 원격 진단 전문가, 현장 검사 및 Fast Track 구현 방법을 포함한 선택적 프리미엄 지원 패키지입니다.
• 일반적인 계약 기간: 1~3년, 연간 또는 선불 할인 적용.

특정 장비 수량, 모니터링 수준 및 산업에 따라 가격을 맞춤화해야 하므로 공식 판매처에 직접 문의하여 견적을 받는 것이 좋습니다. PoC 단계의 일반적인 구성은 20~50개의 핵심 장치이며 비용은 상대적으로 제어 가능합니다.

애플리케이션 시나리오

• 식품 및 음료 산업의 중단 없는 생산 보장: Nestlé, PepsiCo, Heineken, Danone 등과 같은 고객 사이에서 Augury는 충전 라인, 밀봉 기계, 운반 시스템 및 냉동 장비의 상태를 모니터링하는 데 사용됩니다. 핵심 가치는 성수기 동안 계획되지 않은 생산 라인의 가동 중지 시간을 방지하는 것입니다. 음료 산업의 충전 라인에서 1시간의 가동 중지 시간은 수십만 달러의 비용을 초래할 수 있습니다. 확인해야 할 핵심 사항: AI 경고 사전 금액이 계획된 유지 관리(보통 2~4주)를 준비하는 데 충분한지 여부.

• 화학, 석유 및 가스에 대한 안전 규정 준수 모니터링: Shell, DuPont, ICL, Bazan 등과 같은 고객 시나리오에서 위험 등급 센서는 방폭 인증을 받았으며 Class I/II Division 1&2 영역에서 작동할 수 있습니다. 모니터링 대상에는 압축기, 펌프, 믹서, 송풍기와 같은 주요 회전 장비가 포함됩니다. 핵심 이점은 비용 절감뿐 아니라 소극적 응급 수리를 적극적 예방으로 전환하고 안전 사고 확률을 줄이는 것입니다. 검증 초점: 방폭 인증 범위가 실제 작업 조건을 포괄하는지 여부.

• 건축자재 및 제지 분야 중장비 수명 관리: Fortune Brands, Canfor 등 고객사 중 Ultra Low RPM 등급은 대형 기어박스, 로터리 가마, 드럼과 같은 저속 중장비에 적용됩니다. 이러한 장비는 회전 속도는 낮지만 단일 단위 가치가 높고 유지 관리 주기가 길습니다. Augury의 AI는 고장이 발생하기 30~60일 전에 조기 경고를 발령하여 예비 부품을 구매하고 점검을 준비할 수 있는 충분한 시간을 제공합니다. 검증 초점: 초저속 시나리오의 진단 정확도가 독립적으로 검증되었는지 여부.

• 공장 간 표준화된 신뢰성 시스템 구축: 대규모 제조 그룹(예: DuPont, Nestlé)은 Augury를 글로벌 장비 상태 관리를 위한 통합 플랫폼으로 사용합니다. Fast Track 방법론을 통해 PoC는 먼저 벤치마크 공장(3~6개월)에서 완료된 후 전 세계 수십 개의 공장에 빠르게 복제됩니다. Forrester는 9개 시설로 확장하는 데 단 4개월이 걸렸다고 보고합니다. 검증 초점: Fast Track 방법론이 명확한 단계 승인 지표를 제공하는지 여부.

해당자

• 장비 유지보수 및 신뢰성 엔지니어: 가장 직접적인 사용자입니다. '소리를 듣고 온도를 만져보는' 수동적 경험 판단에서 AI 기반 데이터 의사결정으로 업그레이드합니다. CMMS 사용 경험이 있고 디지털 혁신을 수용하려는 팀에 적합합니다. 선행조건: 기본적인 장비 원장 관리와 유지보수 프로세스를 위한 디지털 기반이 필요합니다.

• 공장 운영 및 생산 관리자: Production Health 기능을 통해 생산 라인의 전반적인 성과를 모니터링하고 장비 신뢰성과 생산 KPI(OEE, 수율, 생산 능력) 간의 상관 관계를 분석합니다. 여러 생산 라인과 여러 공장을 갖춘 대규모 제조 기업 운영 팀을 관리하는 데 적합합니다.

• 엔터프라이즈 디지털 혁신 및 산업용 IoT 책임자: Augury를 평가하고 도입하기 위한 의사결정자입니다. 초점에는 ROI 증명(Forrester TEI 보고서를 내부 프로젝트 승인의 기초로 사용할 수 있음), 기존 IT 아키텍처와의 통합(SAP, CMMS 통합) 및 공장 간 확장성이 포함됩니다.

• 해당자 : 중요장비가 20개 미만인 중소공장(투자수익률이 비용대비 효율적이지 않음) 좋은 결과(높은 전환 비용)로 경쟁 예측 유지 관리 솔루션을 완전히 채택한 기업 기본 유지 관리 프로세스의 디지털화가 부족한 공장(데이터 기준선이 부족하면 AI 효과가 감소함) 순수 오프라인 배포가 필요하고 인터넷에 연결할 수 없는 군사 또는 기밀 시나리오.

요약 및 전망

Augury는 산업 AI 예측 유지 관리 분야의 사실상의 표준 설정자입니다. Augury는 2011년 창립 이후 단일 트랙에서 계속 작업해 왔으며 11억 시간에 달하는 실제 산업 데이터, 200개 이상의 자산 유형 및 500개 이상의 기업 고객을 위한 진단 모델을 축적했습니다. 데이터 플라이휠과 네트워크 효과는 중요한 선점 장벽을 구성합니다. 2025년 산업용 AI 인력 출시는 '진단 도구'에서 'AI 동료'로 제품의 진화를 의미하며, 의사결정 지원에서 자율 실행으로 이동하는 산업용 AI의 업계 동향에 부응합니다.

현재 제한 사항 및 불확실성:

• 가격이 불투명하여 중소기업이 실제 비용을 평가하기 어렵고, 조달 결정에는 비즈니스 커뮤니케이션 프로세스가 필요합니다.
• 초기 하드웨어 구축 비용이 높기 때문에 예산이 부족하거나 장비 분산이 적은 공장에는 적합하지 않습니다.
• 규정 준수가 강한 산업(의학, 원자력 등)에서 산업 AI 인력의 자율 실행 역량의 적용 범위는 여전히 검증이 필요합니다. 되돌릴 수 없는 작업에 대한 승인 게이트 설계에는 보다 명확한 업계 합의가 필요합니다.
• 경쟁 제품에 대한 압박 증가: Siemens, GE, ABB와 같은 전통적인 산업 자동화 거대 기업도 내장된 예측 유지 관리 기능을 홍보하고 있습니다. 독립적인 플랫폼인 Augury는 OEM 기본 솔루션에 비해 독립적인 가치를 지속적으로 입증해야 합니다.

조달 및 채택 위험 평가: 먼저 PoC 범위에 20~50개의 핵심 장치를 포함하고, 3개월 이내에 AI 경고 리드 타임과 잘못된 경보 비율을 확인하고, Forrester TEI 보고서의 ROI 프레임워크를 수용 벤치마크로 사용하는 것이 좋습니다. 엔터프라이즈 수준 계약은 데이터 소유권 조건(진동 데이터를 모델 보조 교육에 사용할 수 있는지 여부), SLA의 진단 응답 시간, 계약 기간 동안 센서 하드웨어 보증 및 교체 비용에 중점을 두어야 합니다.

Augury 사용 방법

Augury의 애플리케이션은 "하드웨어 배포 → 데이터 수집 → AI 진단 → 액션 연결"의 4단계 프로세스를 채택합니다.

1. 센서 설치: 산업용 진동 센서(유선/무선)는 Augury 또는 인증된 파트너가 현장에 설치하며 배포 시간은 일반적으로 공장당 1~2일입니다. 센서는 자석 베이스나 볼트를 통해 장비 베어링 시트에 고정됩니다.
2. 액세스 플랫폼: 센서 데이터는 게이트웨이를 통해 Augury 클라우드 플랫폼에 업로드됩니다. 장치 원장을 구성하고 장치와 센서 간의 매핑 관계를 설정합니다. 플랫폼의 자동 학습 장비는 기본(약 2~4주)에 정상적으로 작동합니다.
3. 진단 받기: AI 엔진이 진동 데이터를 지속적으로 분석하고, 비정상적인 패턴이 감지되면 웹 대시보드, 모바일 푸시, 이메일 또는 CMMS와의 통합을 통해 진단 보고서를 푸시합니다. 보고서에는 오류 유형, 심각도 수준(1-5) 및 권장 응답 시간이 포함됩니다.
4. 실행 및 피드백: 유지 관리 팀은 권장 사항에 따라 수리를 수행하고 실제 결과를 플랫폼에 다시 공급합니다. 피드백 데이터는 모델의 지속적인 반복 최적화에 사용됩니다.

입력 채널: 주로 웹 관리 플랫폼을 기반으로 하며 모바일 단말기에서 경보 및 진단 보고서를 볼 수 있도록 지원합니다. API는 기업의 심층 통합을 위해 개방되어 있습니다.

중요 사항: Augury는 셀프 서비스 SaaS가 아닙니다. 일반적으로 PoC(개념 증명), 하드웨어 조달 및 설치, 기본 학습, 직원 교육을 포함하여 입찰부터 전체 가동까지 3~6개월이 소요됩니다. 처음 연락하는 경우 "Let's Talk" 페이지(https://www.augury.com/get-a-demo/)에서 요구 사항을 제출하는 것이 좋으며 공식 영업팀에서 PoC를 주선합니다.

버전 정보

• 산업용 AI 인력 출시 ：이상 탐지부터 자율 실행까지 전체 링크 자동화를 지원하는 생산 라인 팀을 위한 다중 역할 AI 에이전트인 Industrial AI Workforce를 출시했습니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다. （2025-06）
• 기계 상태 360° 제품군 확장 ：Machine Health 360° 제품 매트릭스를 확장하고 고속에서 초저속까지 회전 장비의 전체 ​​범위를 포괄하는 두 가지 새로운 모니터링 수준인 초저 RPM 및 펄스를 추가합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다. （~2025-03）
• 프로덕션 헬스 플랫폼 업데이트 ：Seebo 통합을 심화하고, 프로세스 수준 AI 진단 기능을 강화하고, AI 기반 근본 원인 분석 및 프로세스 상태 지표를 확장합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다. （~2024-10）
• 기계 상태 지속적인 모니터링 R4 ：향상된 위험 수준 인증(IECEx/ATEX), 30개 이상의 자산 유형 진단 모델 추가, AI 진단 정확도 향상. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다. （~2024-06）
• Seebo 통합 및 Production Health 출시 ：Seebo 인수 후 기술 통합을 완료한 후 Production Health 카테고리가 공식적으로 출시되어 장비 수준에서 생산 라인 프로세스 수준으로 예측 유지 관리가 확장되었습니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다. （~2023-09）
• 머신 헬스 R3 ：AI 진단 신뢰도 점수, 원격 전문가 협업 기능, 향상된 대시보드를 소개합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다. （~2023-03）