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주식회사이레테크의 전체 정보

기업개요 및 핵심역량(요약)

1999년 4월 3일 창립하여 20년 이상 통계 및 데이터분석 소프트웨어 개발, 공급 그리고 이와 관련한 다양한 교육, 컨설팅 및 분석 시스템을 개발함. 주요 고객사로 삼성전자, 엘지전자, 현대자동차 외 대기업 80% 이상과 중견기업, 정부, 연구기관, 학교를 포함하여 총 5,000개 이상의 고객사를 보유함. 특히 제조분야 생산, 품질, 연구개발 분야에 다양한 데이터 분석 서비스를 제공함. 대표적인 데이터 분석기법으로 시각화, 통계적 공정관리, 실험계획법, 신뢰성분석, 최적화 및 설비고장 예측, 머신러닝, AI 기술 등의 전문성을 가지고 다양한 산업분야의 교육 및 컨설팅을 수행하고 있음. 당사의 주력 제품으로는 전 세계적으로 가장 많이 사용하고 있는 통계소프트웨어인 Minitab을 공급하고 있으며 데이터 분석 솔루션인 Qualytics 자체 개발하여 서비스 하고 있음. 또한 오픈소스 언어 R과 Python을 통한 분석 교육 컨설팅 및 데이터 분석 시스템 구축 서비스하고 있음. 스마트팩토리 고도화 수준의 중소기업 대상의 데이터 설계, 가공 및 분석에 대한 컨설팅 서비스 제공하고 있음. 구분 세부 내용 분석 - 통계분석, 몬테카를로 기반의 리스크 분석, 이미지 분석 등 분석 서비스 제공- 주요 분야: 데이터 전처리 및 시각화, 통계적 공정관리, 실험계획법, 신뢰성, 통계적 모델링, 몬테카를로 시뮬레이션, 확률론적 최적화 등을 통한 문제 해결 자문 컨설팅 -제약/바이오, 제조, 금융 등 모든 산업군에 걸쳐 품질 개선 경험이 있는 내부 통계 전문가들이 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 내부 공정의 예측 모델 개발, 업무 경감, 비용 절감 등의 효과를 얻을 수 있고 경쟁력 있는 기업으로 발돋움할 수 있습니다. 시스템 솔루션 -다양한 분석 툴 기반으로 고객들의 데이터 활용 가치를 개선하고 생산성을 높이기 위한 고객 맞춤의 솔루션 시스템 구축 서비스 제공- 스마트팩토리 고도화 단계의 중소

기업한글명

주식회사이레테크

도로명주소

경기도 안양시 동안구 시민대로 401 (관양동,대륭 테크노타운 15차)

등록일

2025-01-20

링크(URL)

https://kdata.or.kr/datavoucher/is/selectPortalFileDetail.do?rcpnYear=2025&brno=1238173917&sprnSctrCd=P01014002&prdcId=&sprnDsncCd=P11014001

보유솔루션(요약)

Qualytics : 데이터분석 솔루션 플랫폼Minitab : 통계분석 및 머신러닝 소프트웨어Minitab Connect : 시각화 및 통계 분석 BI 도구Real Time-SPC : SPC 분석 전용 BI 도구Minitab Model Ops : 머신러닝 모델 배포 및 관리 운영 도구Oracle Crystalball : 몬테카를로 시뮬레이션 소프트웨어Image-Pro : 이미지 분석 소프트웨어

상세주소

901호 (관양동, 대륭테크노타운 15차)

설립일자

2002-01-01

실적(요약)

사업명계약기간사업내용거래처명QAS 분석 시스템 구축24.03 ~ 24.08반도체 웨이퍼 공정에 SPC 분석을 수행하고 데이터를 입력 업로드 하는 분석 시스템을 구축쏘닉스IQMS 연계 Minitab 분석 엔진 개발24.06 ~ 24.11협력사 데이터를 SPC 분석 수행하는 Minitab 분석 엔진 기반의 모듈을 현대로템 IQMS에 연계 개발현대오토에버회귀분석을 통한 도급비 산정 예측 프로그램 개발24.07 ~ 24.09Minitab 내에 현대모비스를 위한 익년도 도급비 단가 예측을 회귀분석 프로그램을 개발현대오토에버SPC 분석 시스템 고도화24.02 ~ 24.05반도체 웨이퍼 공정의 .stdf 파일을 수집하고 SPC 분석을 수행하는 시스템 고도화 원세미콘신뢰도 분석 소프트웨어 개발24.06 ~ 24.12부품 신뢰도 분석 기능 및 RBD / FT 기능으로 장비 신뢰도 분석 소프트웨어 개발한국기계연구원공정 관리 및 분석 시스템 개발23.02 ~ 23.10반도체 화학 공정에 제품별 공정 관리 및 SPC, 관계성 분석 시스템 개발아데카코리아스마트공장 구축 및 고도화(고도화2) AI 개발23.01 ~ 23.10스마트 공장 구축 고도화 2 사업에 SPC 분석 및 AI 예측 모형 시스템 기능 개발 참여SPC 분석과 시스템 설비이상 예측 및 최적 설정을 통한 특정 공정에 Y 값 예측 시스템 개발코미코SPC 분석 시스템 개발22.10 ~ 23.06SMT 공정에 각 공정별 parameter 에 대한 계량형 SPC 분석 시스템 개발한양디지텍SPC 분석 시스템 개발22.06 ~ 22.08반도체 공정 설비내 SPC 분석 시스템 개발나노젯코리아SPC 분석 시스템 개발22.03 ~ 22.07유도탄미사일 시험 데이터에 대한 이력 관리 및 분석 시스템 개발LIG넥스원제품출하 및 재고관리 시스템 구축22.06 ~ 22.12제품 출하 및 재고 관리 시스템을 구축에스엘테크

유지보수(후속지원)전략(요약)

- 하자 보수 및 유지관리 기간업무활동정의적용횟수유지보수 및운영업무유지보수완전유지보수신규기능 추가기능변경 및 삭제새로운 제품에 대한 데이터 가공 및 분석 적응유지보수OS, 네트워크, DB 등 환경변화 대응∨요청 시수리유지보수일반적인 결함 수정,간단한 기능 수정, 사업내용 대한 분석 자문∨요청 시운영지원업무사용과 관련한 상담 및 Q&A∨요청 시일상운영이상유무 점검, 작업 수행과 수치결과확인∨1회/분기- 유지보수 주요 내용구분내용유지보수 대상 ㅇ 분석 S/W ㅇ 가공 데이터 ㅇ 분석 결과 데이터무상유지보수대상 ㅇ 협약종료 후 6개월 이내에 발생하는 S/W 및 데이터 결함에 대한 유지보수내용- OS 업그레이드에 따른 호환성 패치- 유지보수 기간 중 발생한 오류 수정- 분석 S/W의 기능수정은 업무량에 따른 판단 하에 무상 유지보수 기간 내 지원- 분석 S/W에 대한 사용법 설명- 에러에 대한 원인 파악 및 해결책 제시- 새로운 기능 추가는 무상 유지보수 미포함유상유지보수대상 ㅇ 무상제공 범위를 벋어나는 데이터 추가 제공 등에 대한 활동 내용- 무상 하자보수 기간 이후 OS 업그레이드에 따른 호환성 패치- 분석 S/W의 기능수정- 무상 하자보수 기간 이후 에러에 대한 원인 파악 및 해결책 제시- 새로운 기능 추가- 새로운 데이터에 대한 가공 및 분석금액 수요 기업과 협의 필요

주요서비스 상세정보(요약)

- 데이터 가공 서비스 프로세스1단계]고객 상담당사 전문가는 수요 기업을 방문하여 고객의 데이터 가공에 대한 수요를 파악하고 상담 과정을 수행.2단계]업무 협의수요 기업과 상세 업무 협의를 수행.당사 전문가는 수요 기업과 협의를 통해 데이터 가공 서비스에 대한 요구 사항 정의 및 데이터 가공 데이터의 요건을 정의.수요 기업과 협의된 내용을 바탕으로 데이터 가공 서비스 상세 과정을 설계.당사는 데이터 품질 진단을 위한 전문 인력을 보유하고 있으며 통계전문 소프트웨어인Minitab와 자체 개발 분석 솔루션인Qualytics를 통해 데이터 품질 진단 도구를 활용하여 고품질의 데이터를 가공하여 제공.3단계]데이터 가공데이터 가공은 고객의 요구에 따른 실제 데이터 가공 수행 영역을 의미하며 데이터의 추출(Extract),변환(Transform),적재(Load)를 기본으로 함.데이터의 수집 및 전처리 과정과 데이터 품질 진단 등 업무에 협의된 사항에 따라 데이터 가공을 수행.4단계]데이터 검수 및 제공데이터 검수는 가동된 데이터에 대한 검수를 의미하며 데이터 가공 과정에서 발생할 수 있는 오류를 자체 검수 과정을 통해 꼼꼼히 확인하고 오류가 발생 했을 시에 보완하는 과정을 포함.데이터 검수 과정에서 오류가 발생했을 시에는 수요기업의 요구 사항에 따라 보완 과정이 이루어지며 고객과 협의를 통해 데이터 가공 내역에 대한 승인이 이루어지면 데이터를 인수.5단계]사후관리검수 완료된 최종 데이터를 수요기업에게 인도하고 가공이 완료된 데이터를 기반으로 수요기업의 서비스 개발에 대한 사후 기술 지원 서비스를 제공.기술지원 서비스는 협의를 통해 일정기간 동안 고객의 효율적인 데이터 활용을 위해 적극적인 유지 보수를 제공.- 데이터 분석 서비스 프로세스1단계]분석 목적 및 담당자 지정분석의 목적을 설정하고 분석을 수행할 담당자를 지정.2단계]분석 주제 및 분석 목표 설정현업에서 진행되는 프로세스(공정)의 문제점을 파악하고 개선을 위한 목표를 설정.3단계]분석 데이터 및 변수 확인현업에서

카테고리구분

전처리,품질,코딩,시각화,태깅또는라벨링,분석,가명처리,전략수립,큐레이션,설계,생성·수집,자동화,적재

품질확보전략(요약)

첫째, 당사는 제조 데이터 가공 및 분석 서비스를 20년 이상 수행한 경험을 바탕으로 산업별 데이터 특성을 학습하였고 산업별 데이터에 대한 전문성을 기반으로 가공 서비스를 제공 둘째, 수요기업 매칭 시 해당산업의 다른 기업 사례를 바탕으로 비교 검토하고 매칭 기업의 현 데이터 상태를 정확하게 파악함으로써 높은 데이터 가공 및 분석 품질 서비스를 제공 셋째, 당사의 통계, 빅데이터분석, 리스크, 프로그래밍에 대한 전문 인력들로 구성되어 있으며 데이터 가공 시 데이터에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서 통계 전문가로 구성된 교육 컨설팅팀이 1차적으로 데이터 품질에 대한 검증을 수행하며 통계 및 프로그램 전문가로 구성된 연구소에서 고객 요구를 반영한 시스템을 구현하는 과정에서 데이터 품질 및 결과에 대한 신뢰성을 2차적으로 검증하는 프로세스로 서비스를 제공 넷째, 당사는 제조업 산업군별로 외부 컨설턴트 Pool과 파트너쉽을 통하여 협력을 하고 있으며, 매칭 수요기업이 속한 산업 전문가와 커뮤니케이션을 통하여 높은 품질수준의 서비스 제공

활용사례(요약)

컨설팅 사례회귀분석(Regression Analysis)를 이용한 정제유 양 예측 모형 개발목적최적의 정제유 양을 예측하기 위한 모형 산출문제 정의정제유 양에 영향을 주는 인자들을 찾고 최적의 양 예측산업군식품방법론회귀 분석컨설팅 요약1단계] 데이터 준비내부 공정의 현 상황을 파악정제유 양에 영향을 주는 잠재변수(Potential Variables) 선정Reference 연구자료 및 이론적 근거 확인 2단계] 데이터 분석회귀분석(Regression Analysis)를 통해 정제유 양(Y)에 영향을 주는 변수(X)를 선별최적의 모형(회귀방정식)을 도출하여 의사결정에 활용 3단계] 기대효과공정, 연구소 간의 데이터 공유 시스템 취지 공감예측 모형 개발로 인한 정제유 양 예측불필요한 변수(요인)의 투입으로 인한 손실 감소컨설팅 사례제약 의약품 Process Validation 허가기관 요청 대응 분석목적해외 허가기관의 PV 통계분석 요청 대응 및 승인문제 정의해외 허가기관의 PV 승인을 위한 대응 방안 필요산업군제약/바이오방법론회귀 분석컨설팅 요약1단계] 데이터 준비 내부 공정의 현 상황을 파악하고 기존 방법 검토 및 이론적 근거를 확인 2단계] 데이터 분석UPS<1010> 관련 분석 기법 개념 확립하고 분석을 수행올바른 관리도 (Control Chart) 사용으로 공정의 안정성 검토데이터의 이상치 검정 (Outlier Test)과 정밀성 검정(Precision Test)를 통해 분석의 정확도 향상회귀분석(Regression Analysis)를 통해 최적의 모형(회귀방정식)을 도출하고 예측에 활용 3단계] 기대효과UPS 분석 매뉴얼 구축PV 분석 개념 확립남미, 유럽 등 해외 허가 기관에서의 통계 분석 요구에 대한 대응 프로세스 구축프로젝트 사례 Minitab 분석 엔진을 이용한 SPC 분석 모니터링 시스템목적근무시간 단위, 일별, 주별, 월별 정기적인 SPC 분석 및 Report를 제공하고, 원하는 항목에 대해 실시간으로 품질 분석