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(주)한국경영인증원의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

o 사업 개요 : NO.1 신뢰·가치 서비스 기관 - 산업통상자원부 기술거래기관 지정 - 중소벤처기업부 스마트공장 수준확인제도 운영기관 - 환경부 온실가스 목표관리제 및 배출권거래제 검증기관 - 여성가족부 가족친화인증 심사기관(단독) - 문화체육관광부 관광/문화 인증, 선정, 평가 기관 - 국내 최대 ISO 경영시스템 인증기관 : QMS/EMS/TS 등 35개 이상의 국제규격인증 24년 기준 현재 5,100사 심사수행, 전문가 200명 보유 - 대한민국 우수상품 이노스타, 그린스타, 서비스스타, 웰빙인증 : 매년 100여개 인증 및 리서치보고서 발간 - 시상, 평가 및 검증 : Global Standard Management Awards 지속가능경영대상, 사회공헌대상, 에너지경영대상 등 10개 - 지속가능성보고서 검증 : 기아자동차, 삼성물산, LS산전 등 100여개 검증 - CE인증 : 의료기기, ISO 13485, MDSAP 및 전기전자, 기계류, 무선설비류 - ISO 26000 진단 : 한국수력원자력, 천안시시설관리공단, 오산시시설관리공단 용역 - 공급망 CSR 평가, EcoVadis 평가, RBA 평가 - 공공기관 공정채용우수기관인증 및 노사관계우수기업 인증, 인권경영시스템인증 - 중소기업 특화훈련기관, 청년취업아카데미 운영 - 계측기 교정서비스

기업한글명

(주)한국경영인증원

등록일

2025-03-13

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1058632572&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

o 당사는 제조, 서비스, IT 등의 분야별 전문인력의 데이터분석 역량으로 스마트팩토리 진단, 컨설팅, 교육과 빅데이터 플랫폼 사업으로 중소기업의 데이터를 활용한 성장예측서비스 제공을 하고 있음

상세주소

1동 1204호

설립일자

2001-11-23

실적(요약)

사 업 명사업내용사업기간계약금액거래처명성과2024년 산업맞춤형 혁신 바우처 지원사업AI기반 디지털 전환을 통해 와이어하네스 단자 변형에 의한 램프 점등 불량 해결 방안 도출 2024. 06. ~ 2024. 12.53,685,000원서울창조경제혁신센터10명 교육 수료스마트공장 재직자 장기심화과정 기업 및 우수기업선정스마트공장 도입 기업 재직자 대상 교육 및 사내 전문가 양성 지원2023.03~2023.12144,000,000원중소벤처기업부참여기업 213사 우수기업 21사22년 데이터바우처지원사업(AI 가공)RFID를 활용한 검체 및 혈액의 안전관리 실시간 모니터링 및 관리시스템2022. 06 ~2022. 1187,500,000원데이터산업진흥원㈜동우텍안전관리 실시간 모니터링 및 관리데이터 제공21년 데이터바우처지원사업(AI 가공)AI와 빅데이터를 활용하여 노무 위험 예측/예방을 위한 기업 노무 데이터 AI 가공2021. 06 ~ 2021. 1194,000,000원데이터산업진흥원(주)디네핏 AI노무 예측 가공 데이터 제공21년 데이터바우처지원사업(일반 가공)빅게임트레저(Big Game Treasure) / 빅데이터를 통한 수요예측 데이터 가공2021. 06 ~ 2021. 1156,250,000원데이터산업진흥원(주)컬처웨이 수요예측 가공 데이터 제공중소기업분야 빅데이터센터 구축사업기업인증 빅데이터 기반 중소·중견 기업의 성장 예측 및 관련 정보 연계2021. 07 ~ 2021. 12562,500,000원한국지능정보사회진흥원중소기업분야 기업인증 빅데이터 센터구축 및 운영영등포구 청년 Data Science 빅데이터 분석 초급과정 교육Python을 활용한 빅데이터 분석기법 학습 및 분석실습 수행2021. 03 ~ 2021. 0615,000,000원영등포구청24명 인원 수료관악구 청년 Data Science 빅데이터 분석 초급과정 교육Python을 활용한 빅데이터 분석기법 학습 및 분석실습 수행2021. 03 ~ 2021. 0525,000,000원관악구청27명 인원 수료2

유지보수(후속지원)전략(요약)

업무 분장사업 완료 후 요구사항의 환경적, 기술적 특성을 이해하는 유지보수 책임자를 지정하여, 하자보수 및 장애발생에 대하여 신속하게 대응역할업무분장유지보수책임자ㅇ 보수내용 접수 및 지원 창구ㅇ 보수 인력 및 일정 관리유지보수담당자ㅇ 제공된 가공 서비스의 결함 등에 대한 하자보수 수행 ?유지보수 내용구분내용유지보수 대상ㅇ 공급한 목적물의 모든 구성 요소무상하자보수 기간ㅇ 사업완료 후 6개월유지보수내용하자보수ㅇ 검수 완료 후 6개월 이내에 발생하는 응용프로그램의 결함에 대한 유지보수ㅇ 기본점검 및 설치 전 환경점검, 장애발생 시 온라인 지원/현장 지원품질개선ㅇ 에러수정, 기능 자체의 문제점으로 인한 수정/보완, 목적물의 수정ㅇ 운용 중 장애 발생 시 수요기업이 재설치를 요구할 경우 무상 설치하여 업무 차질 최소화ㅇ 운영시스템 최적화 및 안정화 지원, 정상운영을 위한 기술지원ㅇ 운영시스템 최적화 및 업그레이드 지원, 정상운영을 위한 기술지원환경적응ㅇ 신규운영체제 및 응용프로그램 개선/확장에 따른 변동사항ㅇ 신규운영체제 및 응용프로그램 추가 설치에 따른 변동사항유지보수범위예방점검ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 예방정비 주기를 설정하여 지속적으로 실시ㅇ 예방정비 활동 중 정기점검 실시ㅇ 예방정비 활동 중 수시점검은 시스템 장애가 예상되는 상황에서 반드시 실시ㅇ 지속적인 교육훈련, 기술지원 실시무상하자보수ㅇ 공급한 목적물에 하자가 있는 경우는 무상 하자보수를 원칙으로 함무상유지보수ㅇ 무상 유지보수 기간 동안 일어나는 유지보수 활동ㅇ 유지보수 기간 내에 추가 생선된 데이터가 사업 과정에서 입력 데이터와 구조가 같은 경우, 사업 완료 후 6개월 이내에 추가 학습을 수행하여 모델을 1회 개선하기 위해 상호 협의유상유지보수ㅇ 수요기업의 실수 또는 천재지변에 의한 장애에 대해서는 책임을 지지 아니함.ㅇ 무상 하자보수 기간 중 신규기능을 추가하고 기존의 시스템을 개선하는 경우 수요?공급기업간 상호 협의하여 실비 제공함을 원칙ㅇ 유지보수 인력 이외의 인력이 수행한 시스템 개조,

주요서비스 상세정보(요약)

데이터 수집 및 분석 방법Data 수집● 판매정보- Data Sheet 별 자재재고집계, 재공집계, 생산실적집계, 원가 자료 출하실적집계, 물류 데이터에 대한 수집- 데이터는 주로 판매처별 판매 실적, 지역별 판매실적, 엑셀과 WMES Data에 대한 취합, 정형화를 위한 데이터 수집● 생산정보- 생산리드타임, 생산 제품별 Lot 별 소요시간, 각 공정별 리드타임 등에 대한 Data 수집- 적정 재고 정보에 대한 취합 DataData 분석 ● 분석목적 및 방법- 생산실적과 판매실적에 대한 정확한 연관관계 분석- 생산실적 결과를 수요기업의 WMES 시스템과 엑셀 데이터로부터 추출하여 제공하며, 판매 Data는 판매처 별, 산업별, Data Sheet에 대한 데이터의 정형화 작업 및 분석- 물류 분야도 수작업으로 관리하고 있는 엑셀 데이터를 추출하여 제공- 상기의 데이터 분석 방법 중 필요에 의해서 조정하고 분석을 수행함 ? 데이터 분석 기법(Methdology)분석내용세부 목표내용빅데이터 분석 알고리즘불량 예측 알고리즘 적용 분석- 각제품을 설비 데이터 상에서 추적하는 알고리즘을 적용- 특정 설비가 불량품을 생산해낼 가능성을 계산하는 기계학습 기반의 알고리즘과 특정 제품이 불량품이 될 가능성을 계산하는 알고리즘을 적용 분석설비 유효 잔여 수명 예측 알고리즘 적용 분석- 설비별로 수명에 영향을 주는 요인을 도출- 각 설비가 고장 나기 전까지의 남은시간을 예측하는 알고리즘을 분석공정 패턴 파악 알고리즘 적용 분석- 공정 패턴을 도출하기 위한 시계열 데이터 군집화 알고리즘을 적용 분석- 데이터 군집화 알고리즘을 축적된 대용량 데이터에 적용하여, 대표적인 공정 패턴과 이상 패턴을 도출- 새로운 공정이 완료될 때마다 이 공정이 어느 패턴에 속하는지 도출전처리 알고리즘과업별 표준 데이터 구성 및 데이터 표준화 적용- 같은 종류의 설비일지라도 제조사 등에 따라 수집되는 데이터가 다를 수 있어,설비에 따른 데이터를 표준화 적용- 새로운 데이터가 입력

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석

품질확보전략(요약)

o 품질 확보를 위한 검수 과정 - 데이터 검증 프로세스 구축: 각 활용 서비스 과정별로 전문 검증 프로세스를 운영하여 데이터 결과물의 정확성과 신뢰성을 확보. 검증 단계는 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화 및 최종 검수로 구성됨.- 표준화된 데이터 검토: 국제적으로 공인된 데이터 표준 및 요구사항을 기준으로 검토. 특히 제조업, 물류업, 서비스업 등 업종별로 요구되는 데이터 특성을 반영하여 결과물의 적합성을 철저히 확인함.- 검수 전담팀 운영: 데이터 분석 전문가, 업계 도메인 전문가, 프로젝트 관리자 등으로 구성된 전담팀이 결과물을 검토. 팀별로 구체적인 검수 프로세스를 수행하여 완성도를 높임. 예시) 물류 데이터 분석 결과물은 물류 최적화 전문가가 경로, 비용, 시간에 대한 분석 결과를 검토하고 개선점을 도출.- 데이터 적합성 검증: 분석된 데이터가 요구사항과 부합하는지, 부적합한 요소가 없는지를 데이터 매핑과 상관분석을 통해 확인. 특히 대규모 데이터를 다룰 때는 통계적 접근법을 활용하여 정량적 품질 검증 수행. o 고품질 데이터 확보 방안 - 데이터 통합 관리 체계 구축: 업종별, 지역별, 기업 규모별 데이터를 통합 관리하여 분석 결과의 다양성과 활용 가능성을 높임. 이를 통해 수요기업이 보다 종합적인 시각으로 데이터를 활용할 수 있도록 품질을 향상.- 정기적 업데이트: 데이터를 최신 상태로 유지하기 위해 매월 정기 업데이트를 수행. 업데이트는 신규 데이터 추가, 기존 데이터 보완 및 부적합 사항 조정으로 구성됨.- 검토 항목 설정: 데이터 변경 사항, 주요 인증 변경 사항, 기업 운영 환경의 변화에 따라 검토 항목을 세분화하고 이를 반영한 품질 관리 체계 적용.- 데이터 일관성 확보: 데이터 유형, 키워드, 컬럼 정의를 표준화하여 데이터 간 연계성과 분석 효율성을 극대화. 예시) 품질경영(ISO9001), 환경경영(ISO14001), 안전보건경영(ISO45001) 데이터 간 공통 키워드를 통합하여 일관된 검색 및 분석을 지원.-

활용사례(요약)

o스마트팩토리 부문-본 원은19년도 중기부의 스마트공장 수준진단 기관으로 선정되어 매년200건의 스마트공장 도입기업의 시스템을 진단 평가 수행하였음-또한 고용노동부의 스마트팩토리 특화센터로 선정되어20년도46사, 21년도60사를 대상으로스마트팩토리 컨설팅,현장훈련,교육 및 자문을 수행하고 있음- 21년도 중진공의 스마트공장 재직자 심화과정 운영기관으로 지정되어360명의 중견,중소기업 재직자를 대상으로 기업컨설팅을 수행하고 있음o빅데이터 부문-본 원은21년도 중소기업분야 빅데이터센터로 지정되어 빅데이터 플랫폼에 참여하고 있음- ISO,시상 및 평가,스마트팩토리 등 중소기업의 데이터와 이를 활용한 성장예측서비스를 제공할 예정o DX및AI/Data부문- DX지원사업은 기업의 디지털 전환 수준을 진단하고 이를 기반으로 기업 담당자 역량을 강화하며,스마트팩토리 도입 지원과 전문가 양성을 통해 제조 현장의 디지털화를 추진함- AI/Data혁신사업은 중소기업을 대상으로 빅데이터 센터를 운영하고, AI역량 강화 교육과정을 개발·운영하며,데이터 전문가 양성을 통해 기업의AI와 데이터 활용을 지원함