대구남구 데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

대구 남구 데이터바우처 사업관리 가공기업

대구 남구 에는 (주)디지엔터테인먼트, 그린아이티, 주식회사 패턴앤 외 2개의 가공기업이 있습니다.

(주)디지엔터테인먼트 소개

• (주)디지엔터테인먼트은 2000-01-11에 설립되었습니다.
• 주소 : 대구 남구 명덕로 104 전문관 603호
• 주요 서비스 : 가공서비스의 주요 내용
  – 제품분석 서비스를 위한 2D/3D 이미지 데이터셋 인공지능 데이터 학습
  – 3D Depth 데이터를 통한 명확한 인체의 형태와 움직임 데이터 구축
  – 비정형 데이터 : png 320×200 이상의 데이터
  – 대상체 데이터 수 : 1,00 이상의 이미지(다양한 대상물 형태와 크기)
  – 정형데이터 : CSV 포맷의 데이터셋 (비정현데이터당 1개)
  – 수요기업 알고리즘에 맞는 데이터 셋 제공
• 보유 솔루션 : 보유 솔루션
  – 2D/3D 비전검출기를 통해 인체의 다양한 정보를 시각화 하고 2D 기반의 제품을 판독하기 위한 데이터를 검출하여 특징점을 구분해 반정형 데이터로 구성(크기, 형태, 기울기)
  – 검출 확률을 적용하여 인식 및 활용성을 대폭 향상하도록 데이터 셋 구성
  – 평균 1,000개 이상의 인체, 제품 모델링 데이터와 좌표(형태, 크기) 데이터 구성하고 인공지능 데이터 마이닝과 대조, 병렬 분석으로 최적화된 데이터 구축
  – 대상물 발견 시 자동으로 데이터 이력을 표기하도록 영역 구분
• 품질 확보 전략 : ○본 신청사는 이미 국가공인시험성적서를 바탕으로 품질과 완성도를 구축함
  -인체인식,핸드인식 등의AI데이터셋을 통한 어플리케이션에 적용하여 그 인체 인식률에 대한 부분을KTL및TTA로부터 총3종의 공인시험성적서를 받아 현재까지 활용 중
  -본 신청사는 기존에 확인받은 국가공인시험성적서를 바탕으로 양질의 품질높은 데이터를 구축하고 사용성 있는 품질높은 데이터를 양산하도록 충분한 기반을 보유 중임
• 유지보수 전략 : ○유지보수를 위한PC기반의 저작도구 제공 및 도구 업데이트 지원
  -촬영,좌표데이터 직접 데이터화
  -인공지능 데이터 추출 변환기 제공　○향후 사업화를 위한 테스트환경 지속 제공
  -조도 및 주변 환경이 규격화된 실내 환경에서 카메라를 설치하여 객체 추출을 확인하기 위한 환경을 구축
  -검출 평가를 위하여 주변 환경을 고려 주간/야간으로 분리하여 측정하도록 환 경을 구축
  -구축된 환경에서 객체를 추적하여 추출 정확도와 추적에 따른 추출률을 평가
  -일반PC기반의 성능 테스트 환경
• 카테고리 구분 : 시각화,분석
• 실적 : 1.
  사업명 :2022년도 데이터바우처 지원사업
  -가공2.
  사업내용 :인공지능 기술을 활용한 서비스,제품 개발 혹은 비즈니스 추진을 위해 필요한 데이터 가공서비스를 수요기업에게 바우처 형태로 제공한다3.
  거래처명 :(주)미래기술산업 외10건4.
  거래기간 :2022년06월01일~ 2022년11월30일5.
  사업금액 :770,000,000원1.2022년도 데이터바우처 지원사업
  -데이터구매2.
  사업내용 :모션인식 인체 핸드 데이터 상품을 수요기업에게 바우처 형태로 제공하여 알맞은 사업 서비스를 구축하는 것을 목표로 함3.
  거래처명 :(유)오케이철거환경종합건축 외4건4.
  거래기간 :2022년06월01일~ 2022년11월30일5.
  사업금액 :94,000,000원1.2021년도AI바우처 지원사업2.
  사업내용 :비대면 사회적 거리두기 자동화AI전시,컨벤션 시스템3.
  거래처명 :마이스산업연구원(주)4.
  거래기간 :2021.04.01 ~ 2021.10.315.
  사업금액 :332,500,000원
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㈜디지엔터테인먼트는 기능성 비전기술 기반SW개발1세대 기업으로써, 3D동작인식 분야의 기술력과 아이디어를 기반으로 행동인식 솔루션,기능성 게임,체감형 콘텐츠,에듀테인먼트 콘텐츠 등을 개발하고 있음.또한 행동인식 기술 개발을 위해2D/3D영상분석기법을 적용하여 영상 데이터 수집,가공,딥러닝 기반 객체 분석업무를 수행하고 있음.국내·외 전시 체험관,교육기관,국립과학관,키즈카페 등에AI비전인식기술을 바탕으로 한 기술과 콘텐츠를B2B/B2C진행 중
• 활용 사례 : – 수요기업에 맞춘 자동화 활용성을 제공하여 제조, 스마트, 어플리케이션, 콘텐츠 등 전분야에 활용성을 확대하고 자동화 AI 데이터 활용으로 인건비 절감 및 제품 완성도를 높이는데 견인 하여 활용성이 점차 확대 되고 있음

그린아이티 소개

• 그린아이티은 2011-07-07에 설립되었습니다.
• 주소 : 대구 남구 명덕로 104 전문관 615호
• 주요 서비스 : 가공서비스의 상세정보 ○ 제품계획(MPS : Master Production Schedule)수주서, 판매계획, 생산요청에 근거한 계획기간 내 총소요량 산출생산계획 구간 동안의 미래시점까지 입출고 및 재고를 예측하는 ERP 매트릭스를 사용 하여 현재고, 안전재고, 최소수량을 반영한 일자별 입고계획 수량 산출 ○ 부품계획(MRP : Material Resources Planning)BOM(Bill of Materials : 부품소요량표)에 의해 하위 반제품의 현재고를 감안한 부품들의 순소요량을 산출안전재고, 최소수량을 반영한 일자별 입고계획 수량 산출 ○ 생산계획MPS, MRP 결과에서 산출된 제품, 반제품 리스트에서 외주나 구매할 품목을 제외한 품목만 표시생산수량만 생산계획에서 결정하고 일정은 APS에서 결정 ○ 능력계획(CRP : Capacity Resource Planning)작성되어진 생산칼렌더에 생산능력의 변경을 등록하여 일정계획에 사용작업반설비별, 작업일자별로 증감되는 생산능력을 적용 ○ 일정계획(APS : Advanced Planning and Scheduling)납기가 빠른 품목부터 우선순위 부여하여 공정들을 진행품목별, 공정별 작업할 설비의 결정은 작업가능한 설비 중 해당 공정을 가장 먼저 먼저 완료할 설비를 선택 수주건별 또는 생산로트별 공정별 작업수량, 시작시각, 완료시각 표시작업반설비별 생산로트별 작업수량, 시작시각, 완료시각 표시생산진행 대시보드 지원 : 생산로트별, 공벙별, 진행현황 ○ 작업지시일정계획에서 당일 또는 지정된 일자의 일정계획 중 하위품목의 준비가 완료된 품목에 대하여 작업지시서를 발행작업반설비별, 생산로트별, 작업수량, 납기일을 표시
• 보유 솔루션 : 모듈명기능명상세내역기본정보관리코드공통코드를 등록, 조회, 수정, 삭제거래처 거래처정보 등록, 조회, 수정, 삭제관리품목품목정보 등록, 조회, 수정, 삭제관리BOM정전개 BOM, 등록, 조회, 수정, 삭제작업반설비작업반설비 정보 등록, 조회, 수정, 삭제관리라우팅공정경로 정보 등록, 조회, 수정, 삭제관리품목단가품목단가 등록, 조회, 수정, 삭제관리품목
  -거래처단가품목
  -거래처 단가정등록, 조회, 수정, 삭제관리거래처
  -품목단가거래처
  -품목 단가정등록, 조회, 수정, 삭제관리단가변경이력단가변경 이력 조회거래변경이력거래변경 이력 조회영업관리수주 관리수주서, 등록, 조회, ,수정, 삭제출하 관리출하 등록, 조회, 수정, 삭제거래처별채권 관리거래처별 채권, 등록, 조회, 수정, 식제수주현황거래처별 수주현황 조회출하현황거래처별 출하 현황 조회미출하현황거래처별 미출하현황 조회출하현황피벗피벗을 이용한 출하 분석출하현황차트차트를 이용한 출하 분석구매관리발주계획 관리발주계획 등록, 조회, 수정, 삭제발주서 관리발주서 등록, 조회, 수정, 삭제구매입고 관리구매입고 등록, 조회, 수정, 삭제사급출고 관리사급출고 등록, 조회, 수정, 삭제사급입고 관리사급입고 등록, 조회, 수정, 삭제구매현황기간별, 거래처별, 품목별 구매현황미입고현황기간별, 거래처별, 품목별 미입고현황구매입고현황피벗피벗을 사용한 구매입고 분석생산관리생산계획 관리생산계획 등록, 조회, 수정, 삭제작업지시 관리작업지시 등록, 조회, 수정, 삭제생산실적 관리생산실적 등록, 조회, 수정, 삭제불량내역 관리불량내역 등록, 조회, 수정, 삭제생산불출 관리생산불출 등록, 조회, 수정, 삭제생산입고 등록, 조회, 수정, 삭제생산입고 관리생산계획현황기간별, 품목별 생산계획 현황작업지시현황기간별, 품목별 작업지시 현황생산실적현황기간별, 품목별 생산실적 현황생산불량현황기간별, 품목별 생산불량 현황생산불출현황기간별, 품목별 생산불출 현황생산입고현황기간별, 품목별 생산입고 현황미생산현황기간별, 품목별 미생산 현황생산입고현황피벗피벗을 사용한 생산
• 품질 확보 전략 : 1) 데이터 가공서비스 사업관리 및 TFT 운영 · 프로젝트 또는 수요기업에 최적의 데이터 가공 및 서비스를 제공하기 위하여 사업관리 TFT를 구성하고 사업관리 및 품질관리 팀 운영 · 전문인력 구성(추가확보)을 통해 조직 전문화로 체계구축, 인프라 확보 · 품질 요구 수준에 따라 명확히 정의하고, 사후 품질 유지 실시구분전략활용전략품질 관리품질 요구 수준 정의컨설팅 수준의 환경분석 및 데이터 분석을 통해 목표 수준과 요구사항을 명확히 하도록 하고, 품질 요구 수준도 함께 정의데이터 분석 및 데이터 가공데이터 분석 및 데이터 가공 과정에서 초기 목표에 정한 수준으로 표시될 수 있도록 품질 관리 모니터링사후 품질 유지 전략프로젝트 종료 후, 초기 3개월 운영 시점에서 품질 유지를 위한 정기 모니터링 실시
  2) 데이터 관리 조직 구성 ○ 관리조직 고려사항
  – 책임조직은 최고책임자, 데이터 관리 총괄책임자, 데이터 품질관리 책임자 등 데이터 관리 및 품질 향상을 위한 책임과 권한을 가지며, 데이터 관리의 주요사항에 대한 의사결정 권한 포함.
  – 담당 조직은 데이터 관리를 직접적으로 수행하는 조직으로, 데이터를 보유하고, 관리 영역별 전담하여 데이터 품질관리를 수행하는 데이터 운영자(개발자), 데이터 운영자와 협조하여 실제 DB 및 애플리케이션 등에 데이터 품질 관리 업무를 수행하는 품질관리 담당자로 구성 ○ 관리조직 역할 정의
  – 데이터 품질관리 수행, 품질관리 담당자와 함께 데이터 품질관리 활동 수행
  – 품질진단 수행 및 진단 현황관리 품질관리지표와 핵심 품질관리 항목, 업무규칙의 도출 및 현황관리 등 데이터 운영현황 보고
  – 응용 프로그램 담당 데이터 품질관련 응용 프로그램 개선 및 관리 3) 데이터품질 확보 방안 ○ 데이터 관리구분원칙세부 원칙품질관리체계데이터를 핵심 자산 데이터 품질관리 담당자가 데이터 전반적인 관리를 수행함 데이터 가치를 높이고 효율적 공유를 위해 데이터 품질을 높이는 책임 절차를
• 유지보수 전략 : 1) 유지보수(후속지원) 계획 ○ 개요
  – 유지보수는 무상 유지보수/유상 유지보수로 구분되어 시행
  – 시스템을 구성하는 요소에 대한 유지보수는 문제발생 원인에 대한 지원 또는 문제 해결방식으로 수행
  – 유지보수를 위한 조직적, 기술적, 환경적 특성을 충분히 이해하고 수행
  – 이를 바탕으로 유지보수 조직을 통합한 서비스체계로 구축구 분정 의무상유지보수 무상은 하자보수를 정의하며, 단순 오류수정을 범위로 함 시스템 설계내역과 개발 시스템이 상이하거나 하자가 있는 것은 무상 하자보수를 원칙으로 함 무상기간은 최종 검수완료 시점부터 12개월로 하며, 무상 하자보수 기간 중 사용자의 고의, 과실 및 천재지변에 의한 사항에 대해서는 책임을 지지 않음 무상 하자보수 기간 중 발생된 변경요구에 대한 사항은 이를 검토하고 무상 하자보수 범위 포함여부를 판단하여 상호간 별도 협의키로 함유상유지보수 유상 유지보수 대상은 무상 하자보수 범위를 넘어서는 것과 무상 하자보수 만료 후의 유지보수 활동으로 함 세부 내용은 상호 협의하여 결정함 ○ 유지보수 대상
  – 수요기업에 설치하는 HW(하드웨어) 및 상용·응용 SW(소프트웨어)
  – 상용 소프트웨어 : Windows OS, RDBMS 외
  – 응용 소프트웨어 : 개발 소프트웨어 및 개발 솔루션
  – HW(하드웨어) : 장비별 계약서 내 명시된 유지보수 계획에 준하여 실시 ○ 유지보수 범위
  – 본 사업을 통해 개발된 시스템은 검수완료 후 12개월 간 오류 및 결함 발생에 대한 무상유지보수(하자보수)를 수행
  – 관련 규정 변경에 따라 시스템의 유지보수가 필요한 경우에는 별도의 수요·공급 기업간 계약을 통해 유상 유지보수 수행
  – 보수된 부분에 대해서는 수정된 내용의 문서화 작업 및 교육훈련 등을 수반함 ○ 수요기업의 업종, 요구 DATA 및 완료 제품에 따른 계획
  – 수요기업 고객 요구사항 분석 및 피드백
  – 분석에 따른 견적 산출
  – 산출된 자료를 통한
• 카테고리 구분 : 정보추출또는조합
• 실적 : 1) 스마트공장 구축 사업 실적연번도입기업명분야사업기간사업비(원)내용1송학산업MES2019.10.
  ~2020.06174,120,000스마트공장 구축 및 고도화사업(신규구축)_추경2㈜풍국면MES2019.10.
  ~2020.06.216,206,000스마트공장 구축 및 고도화사업(신규구축)_추경3㈜창보MES2019.12.
  ~2020.06.200,589,000스마트공장 구축 및 고도화사업(신규구축)_추경4㈜에스케이에스텍MES2020.07.~ 2021.01.206,219,000스마트공장 구축 및 고도화사업(신규구축)_(코디네이터 미지원)5㈜종합정밀ERPAPS2020.10.
  ~2021.04.155,939,000스마트공장 구축 및 고도화사업(신규구축)_(코디네이터 미지원)6대륭블루텍㈜MES2020.09.
  ~2021.03.203,716,000스마트공장 구축 및 고도화사업(신규구축)_(코디네이터 미지원)7세운물산주식회사ERPAPS2020.12..
  ~2021.08.100,420,0002020 대중소상생형(삼성전자)_스마트공장 구축(유형1
  -B, 11월 추가접수)8㈜에스케이에스텍ERPAPS2021.07.
  ~2022.06.482,835,000스마트공장 구축 및 고도화(고도화
  1)_선전기업 본사업신청(코디지원)9세운물산주식회사SCM2021.12.
  ~2022.05.98,865,0002021 대중소상생형(삼성전자)_스마트공장 구축(유형1
  -B)10㈜종합정밀MESSCM2022.07 ~2023.04.396,883,000스마트공장 구축 및 고도화사업(고도화
  1) 구축 중
• 기업 개요 및 핵심역량 : 1) 기업 개요 그린아이티(GreenIT)는 제조산업과 제조현장에 필요한 다양한 자료와 정보를 추출·수집하여 데이터의 가공, 분석 등을 통한 시스템화 및 솔루션 제공하며 기업의 정보화를 위한 컨설팅 역량을 보유하고 있음
  2) 연혁1995 : 인포시티 설립1996 : 제조업체 ERP 시스템 개발(아세아텍 외 20여 업체 구축)1998 : 관세환급시스템 개발2001 : 계명대학교 종합정보시스템 개발(주계약자)2003 : 대구테크노파크 차세대선도산업기술개발과제 수행2004 : 경상북도청 “지역 자동차부품업체를 위한 공동SCM센터 구축” 사업계획 수립2007 : ETRI와 생산정보화를 위한 임베디드시스템 개발2008 : 경북대학교 임베디드소프트웨어연구소 지그비 무선단말기 개발2011 : 그린아이티 설립2014 : 제조업체 정보화컨설팅 수행 : 6개사2019 : 스마트공장 구축 : 9개사 완료, 1개사 진행 중2022 : APS(Advanced Planning and Scheduling) 시스템 개발 3) 주사업분야 ○ ERP : Enterprose Resources Planning ○ MES : Manufacturing Execution System ○ APS : Advanced Planning and Scheduling ○ 품질관리
• 활용 사례 : 1.
  판매 데이터(또는 가공서비스)의 상품성 APS시스템은 제조업체에 전사적인 업무개선효과를 가져와 제조업체의 경쟁력 향상에 핵심적인 역할을 할것으로 기대됨업무기대효과영업 고객의 주문에 대하여 납기충족 여부가 즉각 파악되어 응대가 가능함 수주건별 생산진행 현황 파악이 가능 미래 시점의 매출액의 예측이 가능하여 회사 정책방향 수립에 효과적임 납기 충족에 의한 고객만족도 개선으로 새로운 비즈니스의 창출에 기여 구매 제품생산을 위한 정확한 하위 반제품, 원재료의 수량이 계산됨 안전재고, 최소수량을 감안한 발주계획 수립 정확하고 실현가능한 생산계획에 의한 구매활동 전념 가능 불필요한 구매를 억제하여 재고감소를 통한 원가 개선이 가능함생산 효과적인 생산일정계획 수립이 가능하여 생산현장에 혼란 방지 설비가동율 제고로 원가 감소 사전 계획에 의한 잔업관리로 갑작스런 잔업방지 영업, 구매부서와의 효과적인 의사소통이 가능
  – 최적화 기술을 통한 전 공정 동기화 계획 제공하고 공정간 재공 밸런스를 고려하여 적량 적시 생산을 달성
  – 전체 품목이 최적으로 동기화되어 고객 주문에 적극 대처하여 납기 충족 및 주문 조회에 즉각적인 응대
  – 내부/외부 공급망을 위한 수요 및 공급계획을 향상하고 조직내 전체 공장의 최적화된 생산계획 생성
  – 원재료 결품예고, 지연된 생산진행현황, 작업지시 일정 재수립 기능 지원
  – 수주서의 변경에 따른 생산계획의 변경, 생산계획의 변경에 다른 구매계획이 변경 지원(Pegging), 장/중/단기 일정계획 제시
  – 시간과 비용을 감안한 생산최적화 및 전사 업무 흐름 및 계획 상황에 대한 정보의 제시

주식회사 패턴앤 소개

• 주식회사 패턴앤은 2022-07-01에 설립되었습니다.
• 주소 : 대구 남구 명덕로 104 동산관 102호
• 주요 서비스 : ㅇ 학습용 데이터 가공 전문성 보유
  – ㈜패턴앤의 참여인력은 다년간의 SW 개발과정을 통해 DB 설계 및 데이터 가공 노하우를 보유하고 있음
  – 특히 인공신경망 학습용 데이터 셋 제작 분야의 전문인력을 보유하고 있으며, 클라우드 기반의 데이터 가공 툴 위주로 활용 중ㅇ 상용화 가능한 수준의 AI 제작 가능
  – 일반적인 단순 AI 모델 제작이 아니라, 제작 후 바로 고객이 원하는 현장에 투입 가능한 수준의 AI가 탑재된 제품을 제작할 수 있도록 인공신경망 학습용 데이터 셋으로 가공하여 수요기업에 제공
  – ㈜패턴앤에서는 가공된 데이터를 활용하여 영상처리 분야 및 자연어처리 분야 모델로 AI 모델 제작이 가능함
  – 일반적인 데이터 가공 혹은 AI 모델 제작 서비스에 비해 가격/품질적 측면에서 충분한 경쟁력과 높은 상품성을 확보하고 있음
• 보유 솔루션 : ㅇ 딥러닝 학습용 데이터 셋 구축ㅇ GPT 모델 파인튜닝 및 응용ㅇ 기타 AI 모델 설계 및 구축 가능, 데이터 전처리 등
• 품질 확보 전략 : ㅇ 데이터 가공 전담 TF팀 신설
  – 부서간 원활한 업무추진 체계 구축을 위해 데이터가공 TF팀 신설하였으며, 팀원 간의 적극적 업무 협조 독려 및 시스템을 통한 실시간 업무 내용 공유
  – 또한, 팀내 데이터 품질관리 전담인력을 구성하고 수요기업 대응 창구 단일화를 통해 가공 데이터 품질확보 및 수요기업 만족도 제고ㅇ 체계적 사업관리 시스템 운영
  – 기술인력과 데이터바우처 지원사업 관리인력을 구분하여 체계적인 사업 운영 및 시스템화 추진
  – 데이터 가공 전문인력과 수요기업 상담 및 대응 인력도 별도 배치하여 업무 효율성 제고
• 유지보수 전략 : ㅇ 가공 데이터 유지보수 및 후속지원
  – 가공 데이터 유지보수는 무상 유지보수와 유상 유지보수로 구분되어 시행
  – 유지보수는 문제 발생 원인에 대한 기술지원 또는 문제해결 방식으로 수행ㅇ 유지보수 대상
  – 유지보수 대상은 공급기업이 제공하여 수요기업에게 제공하는 가공 데이터에 한함ㅇ 유지보수 및 협업 전략
  – 가공 데이터로 외부 업체를 통해 인공지능 모델 개발을 진행하여 해당 플랫폼에 맞게 변형이 필요할 경우 최초 1회에 한해 무상으로 컨버팅 서비스 제공
  – 추후 협업관계 등을 고려하여 데이터 가공 및 인공지능 관련 기술지원 유/무상 제공 예정
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 :
• 기업 개요 및 핵심역량 : ㅇ 2022년 7월 창업한 스타트업.
  GPT 기반의 문장생성 모델을 활용하여 사업 추진 중.
  – 딥러닝 학습용 데이터 셋 구축
  – GPT 모델 파인튜닝 및 응용
  – 기타 AI 모델 설계 및 구축 가능, 데이터 전처리 등
• 활용 사례 : ㅇ 자사 솔루션 내 문장생성 모델 활용

(주)넥사 소개

• (주)넥사은 2006-10-21에 설립되었습니다.
• 주소 : 대구 남구 봉덕로9길 89-128 2층
• 주요 서비스 : 1.
  제조현장에서 발생하는 데이터 모델링 및 시각화를 위한 가공 서비스:데이터 관리 체계 형성 및 의사결정에 필요한 분석 데이터 제공:목적에 최적화된 다양한 형태의 시각화 가능2.현장 자료 자동DB화RPA(Robotic Process Automation):정형화되고 반복적인 업무를 정해진 규칙에 따라 자동으로DB화:데이터 프로세스 디지털화로 가시성 향상 및 지속적 프로세스 개선3.빅데이터 통합 솔루션:실시간 대용량 데이터 수집 및 저장:빠르고 정확한 데이터 처리 및 정제:다양한 알고리즘에 의한 분석 데이터 생산
• 보유 솔루션 : 1.제조현장에서 발생하는데이터 모델링 및 시각화를 위한 가공 서비스2.현장 자료자동DB화RPA(Robotic Process Automation)3.빅데이터 통합 솔루션
• 품질 확보 전략 : 넥사는 고객의 요구사항과 역량에 맞는 데이터 가공 솔루션을 제공할 수 있도록 세부적인 진단을 통해 요건정의/모델링/검증 및 테스트/적용 등의 단계로 업무를 추진하고 있다.
  매주 각 단계별 추진 진척사항 및 개선사항에 대한 회의를 진행하여 고객과의 적극적인 소통과 실시간 진척사항을 공유해 서비스의 품질을 높이고자 노력할 것이며,아래와 같은 데이터 가공 각 단계별 품질 모델 적용과 단계별 평가 및 조치를 통해 데이터의 품질 또한 확보할 것이다.1.
  데이터 수집 및 전처리(교육/데이터 준비/데이터 생성):데이터에 대한 기본적인 내용을 교육하고,데이터의 중요성에 대한 인식 교육을 통해 각 구성원이 데이터를 준비 및 생성 단계.2.
  요건정의(요건도출/가공방안 설계/확정):고객의 데이터 가공에 관련된 요구사항을 세부 진단을 통해 도출 및 선별하고,고객과 지속적인 협의를 통해 구체적인 목표를 설정3.
  모델링(설계 및 구축/분석 및 변수 도출/모델링/모델링 성능 평가):확정된 요건을 바탕으로 데이터 가공 및 데이터 모델을 개발4.
  검증/테스트(시스템 검증/운영테스트/사용자테스트):데이터 가공기법과 모델을 검증하는 단계로 분석 데이터를 실행용과 테스트용으로 구별해 자체 검증 진행5.적용(시스템 적용/주기적 개선 및 리모델링):업무프로세스에 활용해 실제로 운영하고 적용한 뒤 주기적인 성과 관리 및 모니터링을 실시해 상황에 맞춰 개선에 대한 리모델링 실시
• 유지보수 전략 : (주)넥사의 유지관리 방안은“데이터 가공 솔루션의 지속적인 운영과 안정적인 환경을 위한 즉각적인 유지관리 서비스 제공”을 목표로,솔루션을 통해 효율적으로 데이터를 관리할 수 있도록 유지관리체계를 수립하여,사업완료 후1년 동안 무상유지보수를 통해 지속적인 소통으로 함께 발전해 나갈 수 있도록 노력할 예정이다.●무상유지보수:공급업체에서 시스템최종 검수 완료 후1년동안 제공하는 유지관리 서비스:무상은 하자관리로 정의하며,솔루션 실행시 발행하는단순 오류 개선을 범위로 함.:무상기간은 최종 검수완료 시점부터12개월로 하며,무상 하자관리 기간 중 사용자의 고의,과실 및 천재지변에 의한 사항에 대해서는 책임을 묻지 않음.:무상 하자보수 기간 중 발생된 상세 설계에 반영되지 않은 요구사항의 추가나 변경요구에 대한 사항은 이를 검토하고 무상 유지관리 범위 포함여부를 판단하여상호 별도 협의하여 처리함.●유상유지보수:유상 유지보수 대상은무상 하자보수 범위를 넘어서는 것과 무상 하자보수 만료 후의 유지관리 활동으로 함.:솔루션 연간 유지관리비용은기본적으로 개발비의15%로 추진:세부내용은상호 협의하여 결정함.:무상 유지보수 기간경과 후별도의 계약에 의해 진행.
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,분석
• 실적 : ● 시내버스 모빌리티 빅데이터 수집,가공,분석,시각화●사출 제조 조건 데이터 가공/분석 컨설팅●자동차 프레스 가공물 제조 공정 조건 데이터 수집/가공●건설장비 제조(용접기술)데이터 가공/분석 컨설팅●자동차부품 실행 및 현황 데이터 가공/분석●펌프제조 계측데이터 관리체계 형성/납기현황 시각화●미용실 헤어/뷰티 제품의 빅데이터 기반 마케팅 제안●화스너 및 자동차부품 제조기업 자동DB화견적자동처리 및 수주등록, OOR작성 제안
• 기업 개요 및 핵심역량 : [데이터 가공 기업넥사(NEXA)기업개요]㈜넥사는 제조기업의 혁신과 고부가가치 도모를 위한스마트팩토리 사업을 기반으로 하는 솔루션 사업과4차 산업혁명시대를 선도하는 데이터 수집,분석,가공에 대한빅 데이터사업을 중점사업을 영역으로 두고 있으며,경영컨설팅 및 스마트공장 연구포럼 또한 활발히 추진하여,솔루션 기반 전문 엔지니어링 회사로 발돋움하고 있다.
  당사는2006년부터2021년 현재까지 기업이 처한 환경에 맞게 솔루션을 제공해왔다.2006년~ 2010년까지는 소품종 대량생산으로 생산성을 높이고,제품의 질을 향상시키는 것에 중점을 두어 고객의 생산성/품질/원가 구조를 개선하는조직역량향상 및 품질혁신,공장혁신 컨설팅을 추진하였고,2010년부터는 새로운 경영환경 변화로 인해공장합리화 및 업무합리화를 통해 관리시스템 구축 및공장정보화를 진행하였고,더 나아가스마트공장 및 정보시스템 구축을 추진하여,수기Data를 데이터베이스 및 전산시스템에 디지털 형태로 축적/입력시켜 기업의 중요Data /품질Data /공정Data들을 전산으로 관리할 수 있도록 솔루션을 제공해왔다.
  하지만,이러한 형태의 솔루션만으로는 경영자에게 의사결정에 필요한 정보를 제공 하는데한계가 있었으며, Data의 축적된 양보다정확성/일관성/유용성/접근성/등이 높은 양질의Data활용이 더욱 중요하기 때문에,당사는‘데이터 가공 솔루션’을 통해 스마트공장 정보시스템 및 장비로 수집된 생산/공정/현황Data를 수집 및 분석하여,경영자가 보다 정확하고 빠른 의사결정을 내릴 수 있도록 경영정보 및 현황정보를 실시간으로 파악 가능한 데이터 시각화 솔루션 및 분석 컨설팅 서비스를 제공하고 있다.
  또한,사람이 하는 단순반복적인 저부가가치적인 일들을SW로봇(RPA)이 대신하여,사람이 보다 고부가가치적인 업무를 할 수 있게 돕고,인건비 및 관리비용을 줄여,보다 정확하고 효율적으로 관리될 수 있는‘현장자료DB화 솔루션’을 제공하고,‘빅 데이터 통합 솔루션’을 통해 하둡(Hadoop)및 오픈소스 기반으로 최적화되어 서비스 맞춤형
• 활용 사례 : ● K사
  -사출 제조 조건 데이터 가공/분석 컨설팅:사출제조기의 제조 조건 및 설비 상태 데이터를 수집하여,수집된 데이터를 분석하여 의사결정권자에게 가시화하여 의사결정에 필요한 데이터를 가공하는 컨설팅 진행.●S사/ W사
  -자동차 프레스 가공물 제조 공정 조건 데이터 수집/가공:자동차 프레스 가공물을 제조하기 위한 공정 조건에 대한 데이터를 수집하고,수집된 데이터를 분석하여,품질/생산 데이터를 가공해 실시간 생산량,불량률,클레임 건수 등을 분석하고,불량이력 관리 및 내역 관리 등을 통해 공정데이터 축적.●O사
  -건설장비 제조(용접기술)데이터 가공/분석 컨설팅:건설장비 제조 및 용접기술관련 데이터를 수집하고,수집된 데이터를 분석하여,분산된 자산을 모니터링하고,품질/재고/생산 데이터를 가공해 실시간 생산현황 파악 및 생산량 예측.●N사
  -자동차부품 실행 및 현황 데이터 가공/분석:자재입고~불출까지의 프로세스에 대한 표준을 정립하고,자재/생산/출하raw data를 공장운영 모니터링에 반영하여 실시간 재고 및 공장상태를 실시간으로 확인가능하며 설비 가동율을 최적화하고 이상패턴에 대한 실시간 모니터링 가능.●G사펌프제조 계측데이터 관리체계 형성/납기현황 시각화:작업자가 수기로 기록 및 관리해 데이터의 정확성이 낮고,위험에 노출되지 않는 공간에서 데이터를 수집 및 입력가능.실시간으로 작업지시,공정자료,실적자료를 조회 및 확인 가능해 모니터링을 통한 시각화 데이터를 분석.●A사미용실 헤어/뷰티 제품의 빅데이터 기반 마케팅 제안:미용실 영업은 전통적인 방식으로 이뤄져 본사에 미용실 및 뷰티관련 고객들의 정보들이 있는데 이 데이터를 가공하여 새로운 영업 및 고객 호응이 좋은 제품의 매출확대 같은 전략을 수립하여 잠재고객을 타겟으로 추진하는 마케팅 추진.●K사화스너 및 자동차부품 제조기업 자동DB화견적자동처리 및 수주등록, OOR작성:고객사의 견적내용 중 제품사양을 항목 기준표를 통해 자동 정리하고,고객사의 오더장을 읽어 고객사 품목코드 기준으로 마스터 정보를 활용해 자동 수주등록

(주)비엘라이트 소개

• (주)비엘라이트은 2011-07-04에 설립되었습니다.
• 주소 : 대구 남구 현충로 170 영남이공대학 천마스퀘어 903호
• 주요 서비스 : 가.
  가공서비스 프로세스 나.
  세부 프로세스
  1) 요구사항 분석 수요기업의 명확한 요구사항 도출 및 체계화 수요기업의 보유 데이터 확인 데이터 수집 및 분석 설계
  2) 데이터 전처리 정제
  – 결과값을 채우거나 이상치를 제거를 통해 데이터 신뢰도 향상
  – DB상 손상되거나 부정확한 레코드를 검색 및 수정 표준화
  – 데이터 명명규칙, 도메인 정의, 타입 정의, 테이블 칼럼 정의, 코드 표준화 작업
  – 빅데이터 품질관리 체계 가이드 라인 준수 통합
  – 다수의 정체된 데이터를 통합하는 작업
  – 데이터&스키마 통합, 개체 식별 문제, 중복 처리, 데이터 충돌 감지 및 해결 변환
  – 데이터 크기에 감소에 따른 분석결과 변동이 없도록 만드는 작업
  – 처리 부하를 고려하여 예측 영역 재구성 3) 데이터 사전 분석 표준화 및 품질검증 완료된 데이터는 현황 특성 분석방법론에 따라 통계 분석을 실시하여 데이터 적합성 파악 4) 데이터 분석 분석 결과 데이터 구조와 수요기업의 요구사항과 적합한 예측 알고리즘 선정 5) 결과 활용 기존 수요기업의 서비스와의 연계 가능 여부를 검증하여 서비스 고도화 컨설팅 데이터 기반의 서비스를 이슈 없이 유통할 수 있는 기술적 체계 마련 및 신규 비즈니스 모델 설계 지원
• 보유 솔루션 : BL
  -Big(자체 개발 빅데이터 솔루션)
  – 서버/클라이언트 기반의 솔루션으로 전자정부프레임워크 기반으로 자체 개발하였습니다.
  기능
  – 데이터 수집 : 데이터를 스케쥴에 따라 크롤링하거나 필요시 직접 업로드(파일, DB 등) * 내외부 데이터의 상관관계 분석을 통한 수요자 맞춤형 데이터 수집 서비스
  – 데이터 전처리 : 수집 데이터에 대해 유효성 검사실시 후 저장 관리
  – 데이터 분석 및 시각화 : 필요 데이터의 분석 및 시각화 서비스 제공 ※ 시각화의 경우 Open소스 적용
  – 정량적 수치 데이터 위주의 대중소기업 전반의 데이터 가공이 가능합니다.
• 품질 확보 전략 : 1) 가공기업의 품질확보 전략 데이터 품질확보 전략
  – 범정부 품질진단 기준에 따라 수요 기업의 데이터 DB의 전체 테이블, 전체 컬럼 중 16개 진단항목에 해당하는 컬럼을 대상으로 진단수행순번진단항목진단내용비고(예시)1시간순서 일관성시간순서 관계를 갖는 컬럼 간의 데이터 오류 측정시작일시(2000.01.0
  1)가 종료일시(1999.12.3
  1)보다 빠른 데이터 점검2선후관계 정확성선후관계를 가지는 컬럼 간의 데이터 오류 측정특정 사건 발생 후 이후 사건이 발생할 수 있음 3컬럼 간 논리관계 일관성컬럼 간 논리적 일관성 오류를 측정가입여부가 ‘Y’일 경우, 가입일시는 반드시 값이 존재4계산식계산값이 정확하게 관리되고 있는지 측정구매건수x구매금액은 구매합계와 일치5참조관계참조하는 컬럼과 참조되는 컬럼 사이의 일관성을 유지해야 함회원테이블에 존재하지 않는 회원이 교육을 신청할 수 없음6글자깨짐컬럼명, 데이터 값에 깨진 글자 또는 완성된 한글이 아닌 데이터 오류 측정(DB오류 산정 제외) 한글 또는 영문 등 문자가 깨져서 입력되었는지 점검7공백, 특수문자컬럼명, 데이터 값에 불필요한 공백과 특수문자가 입력된 오류 측정(DB오류 산정 제외) ‘ aa ’, ‘%$’과 같은 값이 입력됨8필수값데이터의 특성 상 반드시 입력되어야 하는 값은 누락 없이 제공되어야 함(DB오류 산정 제외) 필수로 입력되어야 하는 컬럼을 점검9중복데이터모든 정보가 동일한 불필요한 중복데이터 측정(DB오류 산정 제외) 테이블의 모든 컬럼 중 ROW값으로 중복값 진단10날짜 도메인날짜 데이터값이 유효한 범위를 벗어나거나 형식이 표준을 위배한 데이터 오류 측정2월의 일자(DD) 값이 30일로 저장, 4, 6, 9, 11월 일자(DD) 값이 31일로 저장된 오류11번호 도메인번호생성 규칙을 위배한 경우 오류 측정신고인부호(5)+연도(
  2)+일련번호(6)+신고서식부호(
  1)12여부 도메인컬럼의 저장된 값이 유효값(2개의 값)의 범위를 벗어나는 데이터 오류 측정보유여부의 컬럼에는 {‘Y’
• 유지보수 전략 : 1) 유지보수 계획 유지보수 내용 구분내용유지보수 대상ㅇ 판매한 서비스를 대상으로 지원한다.무상하자보수 기간ㅇ 사업완료 후 6개월간 지원한다.유지보수내용하자보수ㅇ 검수 완료 후 6개월 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수ㅇ 기본점검, 장애발생 시 온라인 지원/현장 지원품질개선ㅇ 오류수정, 데이터 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 목적물의 수정ㅇ 운용 중 장애 발생 시 수요기업이 재공급을 요구할 경우 무상 제공하여 업무 차질 최소화유지보수범위예방점검ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 예방정비 주기를 설정하여 지속적으로 실시ㅇ 예방정비 활동 중 정기점검 실시ㅇ 예방정비 활동 중 수시점검은 데이터 장애가 예상되는 상황에서 반드시 실시무상하자보수ㅇ 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함무상유지보수ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동유상유지보수ㅇ 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니한다.ㅇ 무상 하자보수 기간 중 데이터를 추가하고 개선하는 경우 상호 협의 하여 실비 제공함을 원칙으로 한다.
  유지보수 업무 분장
  – 유지보수 책임자를 지정하고 하자보수 및 장애발생 시 지원체계에 따라서 대응함
• 카테고리 구분 : 전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,기타
• 실적 : 연변사 업 명계약기간계약금액(천원)발주처1데이터바우처 사업(부동산 중개 효울성 재고를 위한 VR부동산 서비스(www.wezio.co.kr))20.07.01.~20,11,27.56,250JM2데이터바우처 사업(위치데이터(GIS) 기반의 일조량 지도서비스 개발)21.06.01.~21.11.30.56,400다올정보3데이터 기업매칭 사업(불법주정차 민원 감소를 위한 데이터 DB 구축 및 OpenAPI 개발)21.06.21.~21.12.21134,148한국지능정보사회진흥원대구광역시 북구청4데이터 기업매칭 사업(달서구 교통잔전데이터 DB구축 및 OpenAPI 개발)22.07.01~2022.12.15.
  334,000한국지능정보사회진흥원대구광역시 달서구청
• 기업 개요 및 핵심역량 : 가.
  기업 개요 (주)비엘라이트는 2011년 설립, “비엘라이트는 당신과 함께합니다”라는 슬로건 아래 LED 사업과 시제품 제작지원(디자인 포함) 사업으로 시작했습니다.
  이후 시대의 흐름인 4차 산업혁명에 발맞춰 기업부설연구소를 설립하고, VR기술과 경도인지장애 훈련 기술을 결합한 VR4D체어 등을 개발, VR 재활 사업과 데이터의 중요성을 인지하여 데이터 가공으로 시작하여 빅데이터, 스마트시티 사업 등으로 사업 범위를 확장하여 대구의 ICT 강소기업이 되기 위해 노력하고 있습니다.
  나.
  핵심 역량 빅데이터 분석을 위한 BL
  -Bi과 바탕으로 다양한 데이터 수집 및 표준화를 진행하고, 빅데이터 분석과 다양한 시각화를 통해 수요기업에 맞는 비즈니스 솔루션 제공
• 활용 사례 : 자체 서비스인 인지재활 훈련 서비스의 경우 한국인(전연령)의 신체 치수 데이터 중 50대이상의 노인 데이터 중 나이, 성별, 키, 앉은키, 무릎 높이등의 데이터를 접목하여 최적의 의자높이를 제공하기 위한 데이터로가공되었습니다.구분성과빅데이터 분석제품 동작시 발생하는 데이터를 분석하여 제품의 소모품 교체 주기 및 움직임 개선 등 제품 개선에 활용경도인지장애 예방을 위한 VR
  -4D콘텐츠의 데이터 분석을 통한 훈련과정 추천 및 상태 파악이미지·영상 분석이미지를 훈련 상황을 포착하고 훈련원의 현재 상태 및 훈련 적응도를 파악해 훈련 프로세스 최적화 가능텍스트 분석감성 데이터의 파악과 표절 여부 등을 파악하여 올바른 고객 의견 분석 및 요구사항 도출에 활용

데이터바우처 사업관리 가공기업 정보

한국데이터산업진흥원 데이터바우처 사업을 통해 지정된 공급기업 중 데이터 가공기업 정보를 제공하고 있습니다. 본 데이터는 데이터바우처 지원사업에 참여하는 기업들의 정보를 포괄적으로 다룹니다. 특히, 수요기업이 필요로 하는 다양한 형태의 데이터 가공 서비스에 대한 정보를 제공함으로써, 데이터 활용의 범위를 넓히고, 기업의 데이터 기반 의사결정을 지원하는 역할을 합니다. 이 데이터가 보유한 컬럼은 다음과 같습니다.

기업한글명(문자형) : 해당 기업의 한글 이름
설립일자(날짜형) : 기업이 설립된 날짜
기본주소(문자형) : 기업의 본사 주소
상세주소(문자형) : 기업의 주소에 대한 추가 정보
주요서비스 상세정보(문자형) : 데이터 가공기업이 제공하는 구체적인 서비스 내용
보유솔루션(문자형) : 기업이 보유한 해결책 및 시스템에 관한 상세 정보
품질확보전략(문자형) : 데이터 품질 확보를 위한 기업의 전략
유지보수전략(문자형) : 데이터 가공 서비스 후속 지원 계획
카테고리구분(문자형) : 제공하는 데이터 가공 서비스의 카테고리 분류
등록일(날짜형) : 데이터가 등록된 날짜
실적(문자형) : 기업의 성과와 실적
기업개요 및 핵심역량(문자형) : 기업의 전반적인 설명과 주요 전문성
활용사례(문자형) : 데이터 및 서비스를 활용한 실제 사례
링크(URL) : 데이터에 대한 추가 정보 및 접근 링크

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주요서비스 상세정보(요약), 보유솔루션(요약), 품질확보전략(요약), 유지보수(후속지원), 전략(요약), 실적(요약) 등의 일부 데이터 값은 데이터 미집계로 인해 공란이 있습니다.