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주식회사 세림씨앤에스의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

□ 기업개요ㅇ ㈜세림씨앤에스는 4차 산업혁명으로 발맞추어 공장자동화 및 IOT 제어기술을 기반으로 하여 데이터적 사고를 접목함으로 변화하는 산업 전반으로부터 새로운 기회를 창출하고자 설립된 회사임. 이에, 궁극적으로 AI(머신러닝, 딥러닝)을 통한 분석기술을 확보함으로서 다양한 분야로의 사업 영역을 확대하고자 노력하고 있음. □ 주요 사업분야ㅇ 당사는 엣지디바이스/데이터수집/AI분석/제어기술을 기반으로 통합 관제 시스템 구축을 통한 인텔리젼스 시스템 구현을 목표로 하고 있으며, 이를 위하여 산업현장의 제조데이터, 농/축산 분야의 정형, 비정형 데이터를 축척을 통한 지속가능한 부가가치 창출을 고민하고 있음. ㅇ 실질적인 사업화를 위한 각 산업 분야의 지능화 장치 및 스마트팜 구축을 위하여 공정 스마트화, 스마트팜, ICT 기자재 표준화 등에 대한 사항을 진행하고 있음. 당사는 이러한 보유기술을 바탕으로 자동화, 정보화, 지능화를 아우르는 수요기업이 원하는 통합 솔루션을 제공할 수 있는 기업이 되기 위하여 노력하고 있음. □ 연혁ㅇ 당사는 군산산학협력단으로부터 기술을 이전받아 23년 4월 17일에 군산 강소연구개발특구의 연구소기업으로 선정되었음.ㅇ 인원 확충 및 기술 확보를 위하여 기업부설연구소 설립을 시작으로, 데이터사업자 등록 및 데이터바우처, AI 바우처, 전북TP 데이터 공급기관으로 선정되어 관련사업을 진행하고 있으며, 벤처인증 및 특허권 확보 등은 25년 초중반까지 마무리할 예정임. □ 핵심역량ㅇ 최고의 전문가 집단이 모인 조직구성 ? 대표자는 기계공학(세부전공, 생산공학)을 전공한 박사로 금호타이어, LG엠트론, LG전자 등을 근무하며 다양한 제품개발 및 다수의 PJT 운영/관리 경험을 바탕으로 R&D 역량을 보유하고 있음. 이밖에도 기업에서 개발품질(신뢰성) 및 데이터분석(식스시스마) 관련 업무를 오랫동안 수행하며, 수많은 문제해결 경험을 보유하고 있음. ? 국제 신뢰성전문가(Certified Reliability Engineer

기업한글명

주식회사 세림씨앤에스

도로명주소

전북특별자치도 군산시 산단남북로 177-1 (오식도동)

등록일

2025-02-12

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=2838802765&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

□ 인적·조직적 자원순번직급업무 구분전공경력관련 자격현황1대표데이터 분석 및 사업관리 총괄기계공학박사25년품질관리기술사2연구소장S/W 및 데이터 분석 개발자경영학석사20년품질관리기술사3스마트정보부문장데이터분석 개발자물리수학 박사25년TRIZ44기술영업팀장기술영업 및데이터수집사회복지학20년 5부장재경 및 데이터가공회계20년 6차장회계 및 데이터가공한문/사회복지학15년-7부장S/W 및 데이터분석 개발자전기공학학사25년공장관리기술사경영지도사8 부장데이터가공 및분석 치의학 박사20년치과위생사9기술부장H/W 및 데이터 가공정밀기계공학박사35년건설기계설비산업기사산업 안전 산업기사컴퓨터응용산업기사10채용 예정(’24.06)*시스템 구축 및 제어 개발자농업기계공학석사15년정보처리산업기사 ※ 접수 시점 인력 현황에 대해 작성하며, 채용 예정 인원에 대해서는 역할과 전공사항만 작성 바랍니다. □ 물적 자원 ㅇ Artocarpus_pro (생산성예측, 품질검증, 데이터분석 모듈 탑재) (Window Version) ㅇ AI를 활용한 노지용 자동 관수 시스템 (Mobile & Web Version) ㅇ 스마트공장 관리 프로그램(Mobile & Web Version)ㅇ데이터 분석 워크스테이션 4EA ㅇ 클라우드 서버 업데이트중 □ 데이터 분석 라이브러리 ㅇ 통계 S/W ㅇ R, Python 라이브러리 ㅇ Python 기반 학습 모듈 및 프로그램(Artocarpus_pro, 자동 관수 시스템 모듈)

상세주소

7층,704호

설립일자

2022-11-21

실적(요약)

데이터바우처 사업- 사례1: 00 수확물에 대한 수확여부 결정 학습 모델 구축- 사례2 : 과거데이터 활용을 통한 수요예측- 사례3 : 도장공정 안정화를 위한 공정 최적화기타순번수요기업제품/서비스사업기간판매량가격*판매 금액*1삼○산○현장모니터링, 데이터분석, ICT기자재23.09 ~ 23.123EA20백만원22백만원2(유)○하○업현장모니터링, 데이터분석, 네트워크23.09 ~ 23.123EA10백만원11백만원3(주)에○엠케○정보○신데이터수집 및 분석시스템, 모니터링시스템23.09 ~ 23.124EA40백만원44백만원4㈜도○제어시스템 및 IOT장치23.08 ~ 23.101EA6백만원6.6백만원5성○지○스(주)드론 장치 및 충전장치데이터처리 및데이터활용 IOT 장비23.08 ~ 23.092EA25.6백만원18.1백만원6유○기○경○IOT 시스템설계23.08 ~ 23.081EA5백만원5.5백만원총계106.6백만원107.2백만원순번수요기업제품/서비스사업기간판매량가격*판매 금액*1(주)에○엠케○정보○신스마트팜 및 IOT24.08 ~ 24.113EA40백만원44백만원2유○기○경○충전시스템 및 데이터분석24.08 ~ 24.111EA20백만원22백만원3데이터바우처(리○스○)시장예측24.06 ~ 24.111EA29.4백만원32.4백만원4데이터바우처(컴○션○자)비전시스템24.06 ~ 24.111EA29.4백만원32.4백만원5데이터바우처(대○엔○니○링)현장데이터분석24.06 ~ 24.111EA29.4백만원32.4백만원총계148.2백만원163.2백만원* 가격: 부가세 미포함, 판매금액 : 부가세 포함, * 유첨자료 : 24년 세금계산서* 데이터바우처사업의 경우 선급금만 계산

유지보수(후속지원)전략(요약)

□ 사전미팅 ㅇ 사내 전문가 파견으로 문제 정의 및 프로젝트 범위 협의 ㅇ 분석 단계별 상세 설명 및 일정 계획 □ 수요기업 전담인력 배치 ㅇ 프로젝트 총괄이 고객과 커뮤니케이션 전담 및 문제정의 ㅇ 목표 설정, Issue 공유, 일정계획 수립□ 주단위 업무 리포트 ㅇ 주단위 수행 내역 공유 ㅇ 수행 내용, 계획, 이슈 리포트 제공 □ 유지보수 계획 ㅇ 분석 프로세스 표준화 및 각 단계 매뉴얼 제공 ㅇ 분석 내재화를 위한 담당자 교육 제공 ㅇ 인공지능 예측 솔루션의 경우, 학습 데이터 변화에 따른 유지보수 1년간 지원

주요서비스 상세정보(요약)

□ 기업 요구품질 정의 (요구품질Qy)-기업 맞춤형 서비스 위한 주요 Data 확보(CTQx) ㅇ 기업이 원하는 부가가치 창출을 위한 데이터의 분석(가공) 방법 및 모듈 지원 □ 분석목표 설정 ㅇ 수요기업 현황 분석 및 분석 대상, 목표 설정 □ 데이터 수집 ㅇ IoT 및 각종 센서류 설치 제공 ㅇ 데이터 특성에 맞춘 유/무선 네트워크를 활용한 데이터 수집 솔루션 제공 □ 데이터 저장 ㅇ MS SQL 기반 데이터 구조 설계 및 정형/비정형 데이터 수집 ㅇ 데이터 특성에 따라 MongoDB 활용한 JSON 등의 스키마 구조 및 NoSQL 기반 데이터 수집/저장 □ 데이터 전처리 ㅇ 데이터 통합/변형/Sync. ㅇ 데이터 Cleansing 및 Anomality 분석 □ 데이터 분석/시각화 ㅇ 각종 통계 툴을 활용한 데이터 분석 및 시각화 ㅇ R, Python 등을 활용한 빅데이터/인공지능 분석, 시각화 □ 단계별 문서화 및 매뉴얼 제공 □ 분석 프로세스 내재화를 위한 담당자 교육

카테고리구분

전처리,품질,코딩,정보추출또는조합,태깅또는라벨링,분석,가명처리,데이터 보호 관련 기술 개발,AI Hub 학습용 데이터 재가공,전략수립,큐레이션,생성·수집,자동화,적재

품질확보전략(요약)

□ 사내 표준 프로세스 정립 ㅇ 업무 프로세스 표준화를 통해 동일 품질의 솔루션 제공□ 게이트 리뷰 ㅇ 분석 프로세스 진행 단계별 전문가의 게이트 리뷰 ㅇ 이슈 및 대응방안, 진행상황 공유 및 점검 ㅇ 게이트 리뷰 통과 후 다음 분석 프로세스 진행 □ 업무전담제 ㅇ 고객에 전담인력 배치 및 대응으로 이슈관리 및 처리에 능동적 대응 □ 교차검증 ㅇ 분석 결과물에 대한 2인 교차검증 수행 ㅇ 교차검증 이후 매주 미팅을 통해 단계별 프로세스 내부 결재/진행

활용사례(요약)

□ 제공 서비스 사례 ㅇ 공정최적화 : 표면처리 공정의 피막제 결합조건 탐색을 통한 친환경 공정 구현 ? Data Resum? : 제공 및 수집 데이터를 기반으로 DB화 ? 결측치 등의 데이처 처리를 통한 분석 가능한 데이터셋 구성 ? 핵심인자 및 대용특성(특성치) 결정 ? Subgrouping 등을 통한 학습 샘플 구성 ? 다양한 학습 모델 추정을 통한 최적 모델 구현 ㅇ 수요예측 : 고객 수요 예측 기반 솔루션 ? 제공된 정형데이터(DB)로부터 일자별 수요량을 CSV 형태 추출 ? 추출데이터를 중심으로 1차 모델 추정 (기존모델과의 비교) ? API를 통한 날짜별 추가 정보 수집 ? 수요데이터와 수집 데이터 결합하여 예측모델 추정 ? 모델에 대한 최적화 업데이트 ㅇ 비전분석 : 수확 로봇 개발을 위한 00 이미지 데이터 가공 ? 기존 및 수집 데이터의 DB로부터 학습가능 데이터셋 구축 ? 이미지 전처리를 위한 레이블 작업 수행 ? Yolo 기반 모델 구축 ? 증강 학습 및 모델 최적화