משאבה שנשרפת באמצע משמרת בבית-חרושת עוצרת קו-ייצור שלם, והנזק אינו במחיר החלק אלא בשעות-ההשבתה. שיטת-העבודה המסורתית היא תחזוקה לפי לוח-זמנים — להחליף רכיבים כל X שעות — שיטה שגם מחליפה חלקים תקינים וגם מפספסת תקלות שמגיעות מוקדם. אוגורי, שנוסדה על ידי סער יוסקוביץ' וגל שאול, פועלת בגישה השלישית: להקשיב למכונה.
החיישנים שלה מותקנים על המכונה וקולטים ברצף רטט, צליל, חום וקרינה אלקטרומגנטית. מודל שאומן על מאגר גדול של תקלות מזהה את החתימה האקוסטית של כשל מתפתח — מיסב שנשחק, ציר שיצא מיישור, חוסר-איזון — לעיתים שבועות לפני שהוא נשמע לאוזן אנושית. ההתראה מציינת גם את סוג-התקלה ואת הדחיפות, כדי שאפשר יהיה לתזמן טיפול במועד מתוכנן ולא בשעת-חירום.
המודל העסקי הוא מנוי לכל מכונה מנוטרת, ולא מכירת ציוד. בין הלקוחות המדווחים נמנות קולגייט-פלמוליב, פפסיקו ונסטלה, ובישראל כי״ל, תנובה, חברת החשמל ומקורות. מרכזי-הפיתוח נמצאים בחיפה ובתל אביב.
מבחינה עסקית, באוקטובר 2021 גייסה החברה 180 מיליון דולר לפי שווי של יותר ממיליארד דולר והפכה לחד-קרן, ובפברואר 2025 גייסה 75 מיליון דולר נוספים, שוב לפי שווי העולה על מיליארד. תחזוקה מנבאת היא אחד היישומים הוותיקים והמוכחים כלכלית של בינה מלאכותית בתעשייה — התשואה עליה נמדדת בשעות-השבתה שנחסכו, מדד פשוט להוכחה מרבים אחרים בתחום.
הקושי האמיתי בתחום הוא אמון. התראה שגויה שגורמת לעצור מכונה תקינה עולה כסף בדיוק כמו תקלה שלא נחזתה, ולכן ההצלחה נמדדת לא רק בשיעור התקלות שזוהו אלא גם בשיעור ההתראות הנכונות מתוך כלל ההתראות. זו הסיבה שמערכות מסוג זה נפרסות בדרך-כלל בהדרגה, על קבוצת מכונות מצומצמת, עד שהצוות בשטח משתכנע.
הנתונים שנצברים לאורך שנים הם גם היתרון התחרותי המרכזי: חתימה אקוסטית של כשל נדיר נלמדת רק אם ראית אותו מספיק פעמים, וזה משהו שקשה להשיג בלי בסיס-לקוחות רחב שמנטר מכונות דומות במפעלים שונים. מכאן שהיתרון בתחום הזה מצטבר עם הזמן ולא נקנה בבת-אחת.