STRIKON

AI-Native EV Charging Platform
4개의 AI가 협력하여 충전 인프라를 완벽하게 운영합니다.
예측, 분석, 자동화, 고객 대응을 하나의 플랫폼에서.
🔍
DERA
Diagnostic Engine for Reliability Assessment
실시간 센서 데이터를 분석하여 충전기 이상을 조기 감지하고 고장을 예측합니다. 87%의 정확도로 2시간 전 사전 경고를 제공합니다.
📊
APEX
Analytics Platform for EXecutive insights
비즈니스 영향을 실시간으로 분석하고 최적의 의사결정을 지원합니다. ROI, 매출 손실, 수리 비용을 즉시 계산합니다.
🤖
ATLAS
Autonomous Teleoperations & Logistics Automation
제로 오퍼레이션 원칙으로 충전 인프라를 자동 운영합니다. 0.5초 내 자동 대응으로 사람 개입을 95% 줄입니다.
💬
SCALA
Smart Customer AI for Loyalty & Assistance
AI 기반 고객 소통으로 만족도를 극대화합니다. 상황별 맞춤 메시지와 자동 보상으로 불만을 제로화합니다.

실시간 AI 협업 시나리오

강남 테헤란로 충전소, 전력 변환 모듈 과열 사고 대응 전체 과정

1
t = 0초 (14:32:15)
DERA 이상 감지 및 경보 발령
▼
센서 데이터 이상 감지
CS-1234 충전기의 전력 변환 모듈 온도가 30초 내 78°C에서 95°C로 급상승. 정상 범위(40~75°C)를 크게 벗어나 DERA가 즉시 경보 발령.
78°C → 95°C
온도 급상승 (30초)
87%
고장 예측 확률
92% → 87%
전력 효율 하락
AI 진단 결과
⚠️ DERA Alert - High Priority 충전기 ID: CS-1234 위치: 테헤란밸리 차징 (강남구 테헤란로 123) 이상 유형: 전력 변환 모듈 과열 추정 원인: 전해 콘덴서 용량 저하 (장기 사용) 예측 고장 확률: 87% (향후 2시간 이내) 2차 피해 가능성: 42% (인접 회로 손상) 심각도: HIGH 권장 조치: 즉시 출력 제한 및 현장 점검 필수
자동 알림 발송
  • ATLAS에게 긴급 제어 요청 전송
  • APEX에게 비즈니스 영향 분석 요청
  • SCALA에게 고객 대응 준비 지시
  • CPO 관리자에게 긴급 알림 (앱 푸시)
  • 협력 기사들에게 대기 알림
2
t = 0.5초
ATLAS 즉시 개입 및 자동 제어
▼
안전 모드 전환 (0.3초 내)
  • 충전기 출력 100kW → 50kW로 자동 제한
  • 신규 충전 세션 차단 (해당 충전기만)
  • 현재 충전 중인 차량은 안전하게 계속 충전
  • 모니터링 주기 30분 → 10초로 단축
  • 인접 충전기 2대 예방 모니터링 강화
현재 충전 중인 고객 처리
Tesla Model 3가 현재 52kWh 충전 중 (목표 80kWh). 충전 속도 조정 및 자동 안내 메시지 발송.
52 → 80kWh
충전 진행도
28분 → 43분
예상 소요 시간
+15분
추가 대기
3
t = 5초
APEX 비즈니스 영향 분석
▼
CPO 현황 분석
테헤란밸리 차징의 운영 데이터를 실시간 분석하여 비즈니스 영향 계산.
3대
총 보유 충전기
250만원
월 평균 매출
17회/일
CS-1234 이용
33%
매출 점유율
재무 영향 시뮬레이션
시나리오 A: 즉시 수리 (권장) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 부품비: 300,000원 (전력 변환 모듈) 인건비: 150,000원 (1.5시간 작업) 총 비용: 450,000원 다운타임: 약 2시간 매출 손실: 17,000원 매출 회수 기간: 3일 시나리오 B: 지연 수리 (2일 이상) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 완전 고장 확률: 87% → 98% 2차 피해: 메인보드, 냉각 시스템 확대 부품비: 1,200,000원 (전체 파워 유닛) 총 비용: 1,200,000원 이상 다운타임: 3~5일 (부품 수급 지연) 매출 손실: 595,000원 고객 이탈: 약 20% 차액: 750,000원 절감 (시나리오 A 선택 시)
4
t = 10초
SCALA 고객 소통 및 보상
▼
충전 중인 고객 안내
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ [테헤란밸리 차징 알림] 안녕하세요, 고객님. 안전한 충전을 위해 충전 속도가 조정되었습니다. 현재 상태: - 충전량: 52kWh → 80kWh (목표) - 예상 시간: 기존 28분 → 43분 (15분 추가) - 충전 속도: 100kW → 50kW 불편을 드려 죄송합니다. 보상으로 다음 충전 시 사용 가능한 10% 할인권을 발급해드렸습니다. [할인권 확인하기] ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
SCALA 처리 결과
5건
발송 메시지
100%
푸시 확인률
0건
고객 불만
10초
처리 시간
5
t = 1분 ~ 13분
ATLAS 현장 기사 연동 및 출동
▼
최적 기사 자동 선정
기사 선정 로직: 김철수 기사 [선정] ├ 거리: 3.2km (가장 근접) ├ 전문 분야: 전력 시스템 (경력 8년) ✓ ├ 현재 상태: 이전 작업 완료, 복귀 중 ├ 보유 부품: 전력 변환 모듈 1개 (자차 재고) ✓ └ 예상 도착: 12분
기사 이동 중 실시간 관리
  • 출동 상태로 시스템 자동 변경
  • CPO에게 기사 정보 및 도착 예정 시간 전송
  • GPS 실시간 추적 시작 (CPO 대시보드 공유)
  • 작업 준비 체크리스트 앱에 자동 표시
  • 작업자 안전 보험 자동 적용
6
t = 13분 ~ 103분
현장 작업 진행 및 AI 가이드
▼
전체 작업 진행 타임라인
ATLAS가 각 작업 단계를 실시간으로 기록하고 DERA에게 학습 데이터 전송.
  • 14:50 - 안전 점검 완료
  • 14:55 - 케이블 분리 시작
  • 15:15 - 불량 모듈 탈거 완료
  • 15:25 - 신규 모듈 장착
  • 15:45 - 테스트 모드 진입
  • 16:15 - 작업 완료 및 봉인
출력 테스트 결과
25kW ✓
저출력 테스트
50kW ✓
중출력 테스트
100kW ✓
최대출력 테스트
52°C
안정 온도
7
t = 103분 (16:15)
작업 완료 및 시스템 정상화
▼
ATLAS 자동 재가동
  • CS-1234 안전 모드 해제
  • 정상 모드로 전환 (100kW 출력)
  • 15분 모니터링 후 예약 재개 (16:30부터)
  • DERA에게 정상 복구 확인
  • 고객들에게 정상화 알림 발송
DERA 학습 데이터 저장
  • 고장 예측 정확도 검증: 87% 예측 → 실제 발생 확인 ✓
  • 불량 부품 사진 및 데이터 DB 저장
  • 유사 충전기 예측 모델 업데이트
  • 다른 CPO 사이트 동일 모델 선제 알림
  • 전해 콘덴서 열화 패턴 학습 강화
100%
예측 정확도 검증
+12장
학습 이미지
87→89%
모델 정확도 개선

비즈니스 임팩트

AI 4종 협업으로 달성한 정량적 성과

75만원
비용 절감
(완전 고장 예방)
70%
대응 시간 단축
(6시간 → 1.7시간)
97%
매출 손실 방지
(58만원 → 1.7만원)
0건
고객 불만
(완벽한 소통)
95%
자동화율
(사람 개입 최소화)
0.5초
AI 대응 속도
(즉각 안전 조치)

충전 인프라의 미래를
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