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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

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강한솔루션 - 경기도 수원시 권선구

광고
지번주소
경기 수원시 권선구 산업로 198
기업개요 및 핵심역량(요약)
1. 기업 개요와 주요 사업 분야? 기업 개요 - 강한솔루션은 2020년 4월 스마트공장 구축 전문기업으로 설립하였으며, 대표자 및 임직원의 80%가 기술개발(R&D) 인력으로 구성? 주요사업 분야 - 스마트공장 구축을 위한 컨설팅과 스마트공장 솔루션 개발 및 운영 - (소공인)스마트 제조지원강화사업 컨설팅 및 구축 솔루션 - 이 기종 장비의 데이터 게더링 - 제조 데이터 수집과 분석(설비 고장 예측, 불량유형 판별, 데이터 시각화 등 - 비전(카메라)검사 S/W, iOT 등 협동로봇 및 자동화 설비 구축 - 기타 제조 데이터를 위한 모니터링 시스템 구축 등2. 핵심역량 ? 제조 데이터 가공의 기술경쟁력 확보 - 다 년간의 스마트제조혁신추진단 주관의 스마트공장 구축 및 정부지원 사업 수행 능력 검증(약300여개사) - 데이터바우처 지원사업을 통한 제조 데이터 가공 경험 누적 - 이 기종 설비(장비) 및 검사장비, 협동로봇 제어, 실시간 로그 데이터 수집과 통계 모니터링 수행 이력 및 KPI 성과지표 스마트공장 1번가 API 기반 빅데이터 구축 - 웹 표준 기반의 MES 솔루션 보유 - 설비(장비) OPC-UA 표준 데이터 수집 및 MES 고도화 수준 시스템 구축 연계 - 다양한 제조 업종별 생산/품질/설비/센서/로봇/머신비전의 이 기종 데이터 게더링 솔루션 보유 - 기업부설연구소 內 제조현장 AI 기반의 FOOLPROOF 룰셋 솔루션 기술 개발
기업한글명
강한솔루션
도로명주소
경기도 수원시 권선구 산업로 198 (고색동,수원델타원)
등록일
2025-02-03
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2653500778&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
245
보유솔루션(요약)
※ 가공기업의 기술, 플랫폼, 장비, SW 등을 작성? 솔루션(S/W) : SCM, ERP, MES, 비전검사? 설비자동화(H/W) : 센서, RFID, 머신비전, 산업용 협동로봇? 플랫폼, 지식서비스 : 클라우드, IoT, 데이터분석/시각화(AI), 스마트공장 컨설팅, SI? 고객지원용 원격장비? 기타 개발 관련 SW 및 서버 다수
상세주소
수원델타원지식산업센터 715호
설립일자
2020-04-01
실적(요약)
※ 약 300여건의 스마트 공장/공방 지원사업을 수행하였으며, 2022년 지정 이후 꾸준한 데이터바우처 사업 수행함, 이 중 일부만 표기함사업명사업 기간(YY.MM~YY.MM)금액(천원)발주처주요 내용데이터바우처(가공 부문 2건)24.06~24.1185,334한국데이터산업진흥원 - 설비 고장 예측 - 계측데이터가공 양품판별데이터바우처(가공 부문 1건)23.06~23.1135,556한국데이터산업진흥원이기종 제조 데이터 가공 분석 및 리포트 생성2024 소공인 스마트제조지원강화사업24.06~24.1151,000㈜진산테크윈 외 17개사MES기반의 생산관리시스템 구축2024 경기도형 스마트공장 구축 및 컨설팅 ? 유형124.07~24.1173,950아이네스MES 시스템 구축 및지그이송공정 개선2024 대중소상생형(한국가스공사) 스마트공장 구축 지원 ? 고도화24.10~25.0650,000여명테크MES 고도화 및레이저마킹 공정 개선2024 정부일반형(선도형)스마트공장 구축 사업24.08~25.11423,032㈜디어스아이MES 고도화 및외포장공정 자동화2024 정부일반형(선도형)스마트공장 구축 사업24.06~25.09339,160㈜케이디MES 업그레이드 및검교정설비 데이터 분석2024 대중소상생형(KAP) 스마트공장 구축 지원 사업 ? 고도화24.08~25.01102,741㈜모아에스엔피MES 업그레이드 및도장라인 온습도 데이터수집 분석2024 전북형 스마트 제조 프로젝트 지원 사업JS324.08~25.08222,732㈜한국몰드김제MES 고도화 및 SMC성형기 열화상카메라 금형 온도 측정 방식 개선2024 전북형 스마트 제조 프로젝트 지원 사업JS224.08~25.05102,880㈜웅지피엔지(P&G)MES 업그레이드 및 전수중량시스템 구축, 도장라인 온습도 모니터링스마트공장 구축 및 고도화(고도화)23.09~24.06398,586㈜대광오토텍프레스 제조 공정 MES 및 PLC 데이터 수집 분석 시스템스마트공장 구축 및 고도화(고도화)23.09~24.06274,646㈜
영문주소
198 Saneop-ro, Gwonseon-gu, Suwon-si, Gyeonggi-do
우편번호
16,648
유지보수(후속지원)전략(요약)
1. 수요기업의 유지보수를 일정 기간 동안 무상으로 제공하며 수요기업별 유지보수 전담인력을 구성하여 지속적인 피드백을 통해 고객과의 신뢰를 확보하고 정기점검 계획 수 립 후 방문 및 온라인으로 안정적인 유지보수 체계 방안을 마련 - 유지보수 : 당사의 유/무상 유지보수 규정에 따라 수행 또는 기타의 경우 상호 협의를 통해 수행2. 장애처리 절차 - 유지관리 서비스를 위해 당사의 정해진 절차에 의해 고객과 원활하게 소통하여, 안정적으로 솔루션 운영을 위한 서비스 제공3. 후속 지원 - 무상 유지보수 기간 중에 발생하는 장애에 대하여 365일 24시간 적용 - 데이터 수집과 관련된 장비와 S/W 장애 발생 시, 각 시스템별 장애신고 후 지정된 시간 이내에 현장 도착하여 장애 조치4. 신속하고 체계적인 유지 보수 관리를 위하여 장애접수 및 처리에 대한 사항은 반드시 기록하여 관리 운영5. 공급기업은 전산시스템의 운영중단 및 별도 업무수행 등을 위하여 도입기업이 요청할 경우 근무시간 이외에도 지원
주요서비스 상세정보(요약)
※ 당사는 "제조 데이터 활용" 서비스를 제공함으로써 제조업 전반에 걸쳐 데이터 활용 가치를 극대화하며, 추가적인 BM(비즈니스 모델) 제안을 통해 고객사의 경쟁력을 강화1. 제조 데이터 인사이트 플랫폼 (MDIP) - 실시간 이상 감지 : AI 모델을 활용하여 생산 라인의 이상 징후 실시간 감지 - 생산 효율 예측 : 제조 데이터와 시장 데이터를 결합한 생산성 예측 - 맞춤형 BI 대시보드 : 고객사 요구사항에 따른 데이터 시각화 제공2. 스마트공장의 공정 데이터와 PLC를 활용한 각종 센서 데이터 - 업종별 제조현장의 각종 정보를 실시간으로 수집 분석한 결과는 생산성 향상 및 품질경쟁력 향상에 도움이 됨3. 제조현장 데이터에 대한 가공 데이터 - 이 기종 제조 설비 등의 동작에 따라 발생하는 데이터와 IoT 센서, PLC 프로토콜을 활용하여 데이터 게더링 데이터베이스 구축 - 제조현장 가동/비가동 정보를 가공하여 최적의 공정 지능화 데이터베이스 구축 - 제조 공정별 특정 설비의 온도/습도 등의 센서 정보를 가공-분석-활용하여 AI 기반의 FOOLPROOF 정보 시스템 구축 등4. 스마트공장 사업 구축 도입 기업을 대상으로 구축된 설비의 센서 교체, 운영 데이터의 가공(통계/분석 차트/실시간 모니터링) 수요 등 애로사항 해결지원을 통하여 제조 현장에서 누적된 데이터의 활용 및 효율성 향상이 목표
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,태깅또는라벨링,분석
품질확보전략(요약)
1. 품질확보를 위한 단계별 접근1) 데이터수집 및 검증 - 도입기업의 데이터 현황 평가(데이터 형식, 일관성 등 분석) - 데이터 표준화 및 전처리(정제) - 암호화 및 접근제어 방안 마련2) 데이터 분석 및 모델링 - 데이터 분석 목표 설정 - 데이터 시각화 및 탐색적 분석 - 모델링 및 검증3) 모델 평가 및 테스트 - 파일럿 테스트 - 성능평가 - 결과 해석 및 개선4) 품질 보증 및 유지보수 - 검수조건에 따른 서비스 품질 관리 - 주기적인 재학습5) 서비스 제공 및 피드백 - 보고서 및 대시보드 제공 - 지속적 개선 프로세스 - 교육 및 지원2. 세부 품질 확보 방안 ? 데이터 품질 확보 - 데이터 이상치 제거를 위한 조건 및 로직 설계 - 데이터 수집 자동화 및 일관성 확보를 위한 IoT 센서 도입 - 결측값 보완 및 대체 방안(평균값 대체, 회귀모델 보완, 최빈값 삽입 등) ? AI 모델 품질 확보 - 과적합 방지를 위해 적절한 정규화 또는 드롭아웃 기법 사용 - 모델 배포 전 테스트를 통해 다양한 시나리오에서 성능 검증 ? 도입기업 요구사항 반영 - 요구사항 문서화(Requirement Document) 및 주기적 피드백과 검토 - 도입기업 KPI(예: 생산성 향상, 불량률 감소 등)와 연계된 성과 보고 등3. 프로젝트 산출물 기반 품질 확보 - 데이터 가공서비스를 담당하는 연구개발전담부서는 데이터 수집, 전처리, 분석, 평가, 시각화 등 기타 서비스에 이르기까지 모든 단계별 업무를 구분하여 분석/설계/구현/테스트 및 시스템 전환/시범 운영/솔루션 서비스까지의 단계를 프로젝트 산출물로 구축4. 대외 컨설팅을 통한 품질 향상 - 스마트제조혁신추진단 지원사업 중 스마트 마이스터 운영, 제조업체 업종별 수준진단을 통해 작성된 업종별 추진방향에 맞는 데이터 가공 서비스 구축5. 도입기업과의 지속적인 유대로 품질 서비스 보장 - 데이터바우처 도입기업과의 관계는 본 사업의 종료 이후에도 데이터 가공 서비스의 품질수준과 피드백을 유지하고 구축 시스템
활용사례(요약)
제조 데이터 가공을 통한 공정능력지수와 공정이탈방지 관리 모델? 설비교체시점 예측을 위한 롤링기 압력 데이터 셋 구축? 초음파 수도미터 양불 판정을 위한 데이터 셋 구축? 사출성형에서 최적의 공정환경 도출? 기타 AI를 활용한 제조 데이터 수집 분석으로 생산성 향상 가능

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