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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

주식회사 메이크 VWorld 지도 이미지

주식회사 메이크 - 경기도 광명시

광고
지번주소
경기 광명시 일직로 43
기업개요 및 핵심역량(요약)
㈜메이크는 다년간의 3D CAD 데이터 구축 및 설계 제품 구조해석 및 유동해석 컨설팅 수행 경력을 기반으로 2023년 1월 창립된 회사입니다.중소기업의 주먹구구식 제품설계 업무를 보다 체계적이고, 직관적인 업무 프로세스로 개선할 수 있도록 컨설팅 및 기술지원, 교육을 진행하고 있으며,고객 수요에 맞춰 Software 개발 엔지니어 및 3D CAD 전문 엔지니어를 신규 채용했으며, 고객의 설계 프로세스를 기존 2D에서 3D로 전환하는 데에 적극적인 컨설팅을 지원하고 있습니다.아직 소규모의 중소기업이지만 3D CAD 데이터 구축 및 제품의 안전성 평가(구조 및 유동해석)의 프로젝트를 다수 진행하였으며, 직원 모두가 3D 데이터활용 분야의 전문가로써 규모는 작지만 내실이 강한 회사입니다.
기업한글명
주식회사 메이크
도로명주소
경기도 광명시 일직로 43 (일직동)
등록일
2025-02-12
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2568103064&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
233
보유솔루션(요약)
설계 및 해석 라이센스(SOLIDWORKS외)
상세주소
GIDC B동 2510호
설립일자
2023-01-01
실적(요약)
No.거래처 명수행 내용수행 일정(2023년)1**이엔지설계 표준화 유상교육 컨설팅1월 ~ 6월2**테크P&ID 자동화 개발 진행4 ~ 5월3**틴시뮬레이션 용역(이송 대차 구조해석)4월4**테크설계 자동화 애니메이션 컨설팅6월5**산업진흥원데이터바우처 일반가공 - 공급기업 : 4개 수요기업 진행6 ~ 11월6**공업스마트제조지원사업(공방)6 ~ 12월7**팩소프트파워강화 지원사업 서비스 제공 - 자동포장기계(제함기) 설계 자동화 구축 및 해석데이터8월8**데이타Solidwork 구조해석 컨설팅10월
영문주소
43 Iljik-ro, Gwangmyeong-si, Gyeonggi-do
우편번호
14,353
유지보수(후속지원)전략(요약)
기술지원 협의수요 기업의 요구사항에 맞춰 추가적인 유지/보수 계약 진행지원사업 종료 후에도 별도 담당자 배정으로 유기적인 커뮤니케이션 창구 마련 지속적인 업데이트와 개선라벨링 된 데이터를 바탕으로 학습시, 발생한 피드백을 바탕으로 추가적인 데이터 가공이 필요할 경우 업데이트 제공
주요서비스 상세정보(요약)
기술지원 서비스 1) 3D CAD 표준화 관련 컨설팅 및 용역 2) 기분 / 중급 / 고급 교육 진행 : 고객사 맞춤혐 특화 교육 3) Pilot Project를 통한 빠른 프로세스 구축 4) 설계 자동화 구현 및 설계 업무 관련 자동화 컨설팅 지원 5) 범용 SW 전문 엔지니어를 통한 기술지원 서비스 : Microsoft, Autodesk, Adobe, Dassult System솔루션 제공 서비스 1) 범용 솔루션 : Microsoft, Adobe, Eastsoft 2) 설계 솔루션 : Autodesk, Dassult System 3) 백업, 문서중앙화, 엔드포인트 보안 솔루션
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,설계,자동화
품질확보전략(요약)
협의를 통한 온톨로지 구조 정의온톨로지는 데이터 요소 간 관계를 정의하고 표현하는 추상적인 개념으로 수요업체와의 상의를 통하여 그 구조를 정의함으로써데이터 라벨링에 일관성을 확보하고 데이터간의 검색 및 분석을 용이하게 합니다. 또한 자연어 처리에도 도움이 될 것이며, 자연어처리에 기여할 수 있다면 대화형 생성형 AI를 구축하는 데에도 유용 합니다.데이터 품질 관리 도구 사용완전히 수동적인 데이터 라벨링은 시간이 많이 걸리고 소모적인 작업이 될 수 있습니다. 이는 작업자의 실수를 유발하고 이로 인해 라벨링 품질이 저하될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 Encord와 같은 AI 지원 레이블 지정 도구를 사용할 것입니다.이러한 도구는 실제로 Keras나 TensorFlow와 같은 많은 모델들이 Azure나, Aws 같은 서버의 데이터들의 데이터의품질을 향상하는데 사용한 도구이기도 합니다. 이러한 도구의 사용은 작업자의 실수를 방지하고 보다 우수한 양질의 라벨링을 이루는데 큰 도움이 됩니다.작업자와 수요기업간의 지속적인 피드백3D 설계의 데이터 라벨링은 원하는 라벨링 데이터가 수요 기업별로 차이가 있을 수 있습니다. 이로인한 품질저하를 막을 수 있도록 라벨링 데이터를 정기적으로 검토하여 일관성과 정확성을 지속적으로 유지할 것을 약속합니다.
활용사례(요약)
설계 데이터의 재사용(키워드와 이미지를 기반으로 한 AI도면 검색)기존의 설계 데이터들을 바탕으로, 사용자가 원하는 기능이나 부품 관련 데이터를 검색하고 더 나아가 이미지를 기반으로 한 검색 기능을 구현합니다.이미 완성된 설계 중에서, 필요한 부분을 부분과 기능별로 나누고 사용자는 원하는 용도에 맞는설계를 찾을 수 있으며 그림이나 이미지 파일을 통한 검색을 통해 비슷한 외관을 빠르게 찾을 수 있습니다.찾아낸 설계 파일은 설계 자동화를 통하여 사용자의 요구나 환경에 맞게 빠른 재설계가 가능하며저장된 데이터를 통해 관련 문서를 열람하고 제품 BOM을 필요에 맞게 빠르게 수정할 수 있습니다.이는 프로젝트 초기에 제품의 전체적인 디자인을 위한 용도로 활용하는 것은 물론 여러 안건들을 제시하거나 제품의 초기 형태를 확립하는데 큰 도움이 될 것입니다.

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