Real Autonomy. Real Impact.

대형 건물과 산업시설의 화재 위험을 관리하는 S업체는 전기실, 화재감지기, 소방펌프 제어실, 발전기 등 다양한 안전설비를 모니터링하고 있었지만, 위험 상황을 통합적으로 파악하는 데 어려움을 겪었습니다. 관리자는 복잡한 시스템 정보를 확인하여 실제 위험 여부와 발생 원인을 판단해야 했으며, 위험이 확인된 이후에도 담당자를 선정하고 현장 점검을 지시하는 등 대응 과정 대부분을 수작업으로 처리해야 했습니다.

특히 여러 시설을 동시에 관리하거나 야간 근무 인력이 제한된 상황에서는 담당자의 업무량과 숙련도에 따라 대응 속도와 품질에 차이가 발생하는 문제가 있었습니다.

모다플은 안전 설비에서 발생하는 데이터를 하나의 플랫폼에 통합하고, AI를 통해 이상 징후와 화재 위험을 감지하도록 하였습니다. AI가 이상 발생 위치와 관련 설비의 상태, 과거 이벤트를 종합적으로 분석하여 예상 원인과 위험 수준을 평가하고, 시설별 대응 매뉴얼과 담당자의 업무량, 숙련도, 담당 구역 등을 고려하여 점검 업무를 자동으로 배정하도록 하였습니다.

작업자는 모바일 기기를 통해 위험 상황과 주요 점검 항목, 권고 조치를 전달받고, 현장 확인 및 조치 결과를 시스템에 기록할 수 있도록 하였습니다. 이를 통해 관리자가 위험 감지부터 담당자 배정, 현장 조치 완료까지 전체 대응 과정을 실시간으로 확인하고 관리할 수 있는 체계를 구축하였습니다.

관리자가 위험 알림을 확인하고 담당자에게 대응을 지시하던 기존 방식에서 벗어나, AI가 위험 상황을 분석하고 적합한 작업자에게 점검 업무를 자동으로 배정하여 신속하고 체계적인 대응이 가능해졌습니다.