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전국 한국데이터산업진흥원_데이터바우처 사업관리 가공기업 정보 지도 정보

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버전 : 1 / 2026-07-02 18:55:52

(주)큐빅테크 VWorld 지도 이미지

(주)큐빅테크 - 서울특별시 구로구

광고
지번주소
서울 구로구 디지털로 272
기업개요 및 핵심역량(요약)
1. 기업 개요 및 핵심 역량ㅇ ㈜큐빅테크는 국내 최초의 CAM 소프트웨어를 자체기술로 개발하여 국내 CAM 소프트웨어 시장을 열었음. CAM 소프트웨어를 시작으로 CNC Simulation, CAE System과 더불어 제조 ICT를 거쳐 최근 스마트팩토리 구축 Solution 분야까지 사업을 확장시켜 괄목할만한 성과를 창출함. 그 결과, 2017년 스마트공장 구축 Solution 우수기업 표창(산업통상자원부 장관상)을 받는 등 기술력을 인정받고 있음.ㅇ 제 4차 산업혁명시대 고객의 가치 향상과 스마트한 제조환경 조성을 위해 끊임없이 혁신하고, 제조업 및 기술교육용 SW 분야에서 현장기반기술을 선도하고 있으며 혁신의 성과를 고객과 나누는 기업을 목표로 노력하고 있음.ㅇ 1999년 7월 설립되어 30년 이상 시장을 선도하고 클라이언트 니즈에 맞는 제품 / 솔루션을 개발해온 전문적 R&D 조직을 구축하고 있음. 지속적인 R&D 투자로 독자적 기술력을 확보해 전 세계 20여 개 나라 이상에 큐빅테크만의 제품을 공급하고 있으며 축적한 개발 노하우를 바탕으로 클라이언트 환경에 가장 적합한 솔루션을 제안하고 구축하고 있음.2. 참여 목적 및 취지ㅇ 데이터 분석 관련 분야시장의 다양한 제조 현장의 문제를 해결하기 위한 데이터 분석 기반의 솔루션을 제공. Machine Learning, Deep Learning, Clustering 등의 솔루션을 제공하며, MES/ERP/PLM 등 각 정보시스템의 데이터를 활용하여 해결하고자 하는 문제에 적합한 데이터분석 알고리즘을 제공하고 고객사 경영층의 Data-Driven 의사결정을 지원.ㅇ 현재 국내외 고객사들은 중점추진사항으로 제조, 경영데이터를 기반으로 자체 품질강화를 통한 내부역량 강화를 계획하고 있으며, 이를 위한빅데이터 분석 및 가공 분야에 관심이 높아지고있음. 또한, 기존 사업들을 통해 MES/POP 시스템을 구축하여 축적하고 있는 빅데이터를 분석 및 가공하여 활용할 수 있는 방안을 제시하고자 함.ㅇ
기업한글명
(주)큐빅테크
도로명주소
서울특별시 구로구 디지털로 272
등록일
2025-01-13
링크(URL)
https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1078132947&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001
번호
35
보유솔루션(요약)
1. 큐빅테크 보유 솔루션구분번호명칭프로그램 저작권92-01-12-3140Z-MASTER96-01-12-1827V-CNC98-01-12-5389V-Robot2001-01-11-75Z-Cast2001-01-12-76V-HPS2002-12-11-2512RTMC2002-01-12-4635I-Master2002-01-12-4634V-MECA2002-01-12-4633V-ELEQ2004-01-181-008917Z-Heat2004-01-181-009092Z-Stress2006-01-181-003861Z-Stamp2008-01-155-000626Active#2009-01-181-00685V-MACHINEC-2012-015445V-CNC v.4.7C-2018-011462GV-CNCC-2018-011522ActiveCPSC-2019-010208C-StationC-2019-010209C-LiveC-2019-010210C-MobileC-2019-010211C-TouchC-2019-012713ProactiveMESC-2021-016705C-MaSC-2021-016706C-MoSC-2021-016707C-PMSC-2021-016708C-FEMSC-2021-016709C-Insight ( AI 솔루션 )
상세주소
301호
설립일자
1990-02-02
실적(요약)
1. 유사사업 참여 실적 및 성과 ( 2020~2024 )사업구분수행기간금액(천원)수요기업주요 내용2020년 대중소상생형(한수원) 스마트공장 구축2020.09.04. ~ 2020.12.31.300,000아이넴유형1 ? 고도화(MES)및 데이터가공 솔루션(C-insight) 제공2021년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업2021-10-25 ~ 2022-02-2462,500동양다이캐스팅(주)도입 목적 및 솔루션 - 다이캐스팅 주조 현장 내 AI 솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소2021년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업 (우수사례 선정)2021-10-25 ~ 2022-02-2462,500대신금속(주)마산2공장도입 목적 및 솔루션 -공구 수명 예측을 통한 적정 공구 교체 시점 확보2021년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업(우수사례 선정)2021-10-25 ~ 2022-02-2462,500㈜대한오토텍도입 목적 및 솔루션 -다이캐스팅 주조 현장 내 AI 솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소2022년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업2022-08-08 ~ 2022-12-0762,001㈜원태다이캐스팅 주조 현장 내 AI솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소2022년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업2022-08-24 ~ 2022-12-2361,988하이메트(주)AI 빅데이터 분석 기반 수요예측 모델 실증2022년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업2022-08-08 ~ 2022-12-0761,986(주)해광바닥 판넬 제품의 다이캐스팅 주조 현장 내 AI솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소2022년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업2022-08-24 ~ 2022-12-2361,994(주)이화다이케스팅수주량 예측을 통한 생산시점 확보 및 연간생산평준화로 제조원가 및 재고관리비용 감소2022년 데이터인프라구축AI 솔루션 실증 지원사업2022-08-16 ~ 2022-12-1561,935(주)한라캐스트Lot 단위 불량데이터를 AI
영문주소
272 Digital-ro, Guro-gu, Seoul
우편번호
8,389
유지보수(후속지원)전략(요약)
1. 유지보수(후속지원) 전략1) 유지보수 개요 및 방안(1) 개요 ㅇ 대상물 - 데이터바우처 사업 수행 시, 사전협의서에 명시된 대상 ㅇ 유지보수 범위 - 사업 완료 후 12개월간 안정적인 데이터 셋 적용을 위한 운영지원 - 데이터 인수 시점에서 가공산출물의 문제점을 발견하지 못하고 협약 종료 후 발견할 경우, 유지보수 기간인 협약종료 후 12개월에 한하여 사업의 과업 범위 내로 정상 운영 할 수 있도록 적극 지원 ㅇ 유지보수 기간 - 무상하자보수 기간 : 협약종료 후 12개월ㅇ 수행 방안역할업무 분장유지보수 책임자수요기업과 협의 및 대응유지보수 담당자분석 및 보고서 총괄ㅇ 유지보수 지원체제 ㅇ 담당자명 : 신경철 ㅇ 연락처 : 010-****-**** ㅇ 이메일 : skc@cubictek.co.kr ㅇ 피드백 시간 : 장애발생 접수 후, 1시간 이내 ㅇ 담당자 인원변동 시, 즉시 수요기업의 담당자에게 통지 예정ㅇ 유지보수 내용구분내용유지보수 대상ㅇ 사전협의서 내의 데이터에 해당하며, 해당 데이터의 양의 증대나 항목의 변경에 해당하는 경우에 한하여 하기의 유지보수 업무를 제공무상유지보수기간ㅇ 협약종료 후 12개월대상ㅇ 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함.ㅇ 협약종료 후 12개월 이내에 발생하는 데이터 결함에 대한 유지보수내용ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동ㅇ 에러수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 목적물의 수정ㅇ 정상운영을 위한 기술지원유상유지보수대상ㅇ 무상제공 범위를 벗어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 활동 내용ㅇ 신규데이터를 추가하고 기존의 데이터의 구성 변경 등을 실시할 경우, 상호 협의하여 실비 제공을 원칙으로 함.ㅇ 고객의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니함.ㅇ 유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 시스템 개조, 첨가, 조정 및 수리로 시스템에 중대한 영향을 끼친 경우에는 유상 처리ㅇ 하자보수 기간 중 새로운 운영체제 혹은 새로운 하드웨어 환경
주요서비스 상세정보(요약)
1.데이터 가공 서비스 주요 기술 ㅇ 큐빅테크 자체 기술로 개발된 C-Insight는 제조현장의 작업자들이 쉽게 사용할 수 있도록 설계 및 개발되어 있습니다. ㅇ 또한, 다양한 제조현장의 문제를 해결하기 위한 데이터분석 및 AI 솔루션(Machine Learning, Deep Learning, Clustering 등)을 제공함. MES, ERP, PLM 등 각 정보시스템의 데이터를 활용하여, 해결하고자 하는 문제에 적합한 데이터 분석 알고리즘을 제공. ㅇ C-Insight는 코딩 없이 처리 흐름도 작성만으로 데이터 분석이 가능하며 분석모델을 기구축한 MES에 탑재 가능함. 처리 흐름도를 손쉽게 작 성하여 템플릿 구성이 가능하며 현업 담당자는 제공된 템플릿을 활용하여 손쉽게 현업 데이터 분석이 가능하도록 개발되어 있음.2. 주요서비스ㅇ전처리,코딩,시각화,정보추출 또는 조합,분석ㅇ설비 파라미터를 이용한 양,불 품질분류 분석ㅇ출하 데이터를 이용한 수요예측 분석ㅇ센서데이터를 이용한 공구수명 예측 분석ㅇ 진동센서를 활용한FFT 분석 및진동 데이터 분석ㅇ이미지 학습을 통한 제품 품질 분류 및 결함 탐지 분석
카테고리구분
전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,가명처리,생성·수집,자동화
품질확보전략(요약)
1. 품질 확보 전략1) 지표별 확보 방안ㅇ MES 데이터와 PC에 입력되는 데이터간의 일관성을 확인하기 위해 MES와 PC에서 추출된 데이터의 시간대, 단위 등을 비교하여 기본적인 일치 여부를 확인하고 두 데이터셋에서 동일한 시간 동안 수집된 데이터를 비교 분석하여 이상치 및 불일치 사항을 파악함. 이 과정에서 불일치나 이상치가 발견되면 원인을 파악하고 수정을 진행.ㅇ ISO8000, ISO/IEC 25024, 빅데이터 플랫폼 및 센터 데이터 품질관리 가이드, 가공데이터 품질 가이드라인, 공공정보 데이터 품질관리 매뉴얼 등을 통해 다양한 품질 지표가 제정되고 활용되고 있음. 기존 데이터 품질평가지표의 장단점을 분석하여 고도화하고 데이터 상품의 특성을 고려하여 객관성과 활용성이 확보된 품질 평가지표를 확보.ㅇ 각 기준별 성과지표 수치는 품질지수 산정기준에 따라 전체 건수 대비 오류건수에 대한 오류율(%), 정합성율(%)을 산정.- 지표별 오류율(%) = (오류건수 ÷ 진단건수) × 100- 종합 오류율(%) = (오류전체건수 ÷ 진단전체건수) × 100 o 완전성: 전체 데이터 레코드에 대해 결측치 없이 완전하게 수집되었는지 확인.- 이는 필수 데이터 필드가 모두 존재하는지 여부를 체크하여 이루어짐.- 전체 데이터 중 레코드 별 결측값이 없는 완전성이 확보된 데이터의 비율 100%를 확보. 데이터 레코드 세트에 정보가 누락 되지 않게 함.o 유일성: 데이터의 레코드 및 값이 같더라도 고유 key가 존재하기에 이를 활용하여 데이터 유일성을 100% 확보할 수 있음. o 유효성: 데이터 값이 정의된 규칙, 도메인, 데이터 타입에 적합하게 입력되었는지 확인.- 유효성 확보는 데이터가 실제로 의미 있는 값으로 구성되어 있는지 검증하는 과정.- 특정 필드 값이 사전에 정의된 도메인(날짜 필드에는 'YYYY-MM-DD' 형식을, 숫자 필드에는 특정 범위의 숫자만 입력될 수 있는지)에 속하는지 확인. o 일관성: 주조 데이터의 경우, 동일 설비에서 동일 조
활용사례(요약)
1. 서비스 구축 사례1) 2020년 대중소상생형(한수원)스마트공장 구축 유형1 -고도화(MES)및 데이터가공 솔루션(C-insight)제공2) 2021년 데이터인프라구축AI솔루션 실증 지원사업 -다이캐스팅 주조 현장 내AI솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소 -공구 수명 예측을 통한 적정 공구 교체 시점 확보(우수사례 선정) -다이캐스팅 주조 현장 내AI솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소(우수사례 선정)3) 2022년 데이터인프라구축AI솔루션 실증 지원사업 -다이캐스팅 주조 현장 내AI솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소(우수사례 선정) - AI빅데이터 분석 기반 수요예측 모델 실증 -바닥 판넬 제품의 다이캐스팅 주조 현장 내AI솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소(우수사례 선정) -수주량 예측을 통한 생산시점 확보 및 연간생산평준화로 제조원가 및 재고관리비용 감소 - Lot단위 불량데이터를AI솔루션을 활용하고 분석하여 실시간으로 품질을 예측할 수 있는AI분석모델 지원4) 2022년AI융합 지역특화산업지원사업 - AI기반 지능형 공구수명 예측 시스템 개발5) 2022년 스마트 공장 구축 및 고도화 사업(고도화2) - AI솔루션을 통한 가공 툴의 진동,전류값 기반 가공 툴 실시간 이상탐지 및 다이캐스팅 주조 분리배출 자동화 -다이캐스팅 주조 현장 내AI솔루션 적용을 통한 주조 불량률 감소6) 2023년ESG형 산단 공동혁신 지원(R&D) 1차년도 -인공지능 기반 설비 에너지사용 이상 감지 모델 설계 및 개발7) 2023년 지능형 뿌리공정 시스템 구축사업 - AI기반 로봇 자동화 및 트리밍 설비 진동,전류값 이상탐지(우수사례 선정)8) 2023년 제조데이터AI문제해결 컨설팅 및 실증사업 - AI솔루션 적용을 통한 용접 설비 전류 데이터 이상탐지 - AI솔루션 적용을 통한 다이캐스팅SHOT별 주조 품질 예측(우수사례 선정)9) 2023년 제조데이터 상품가공 지원사업 - COMPRESSOR BRACKET제품,다이캐스팅 주조설비를 대상으로 주조파라미터와 품질

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