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| 지주회사 | 한솔홀딩스 | |
| 소재 | 한솔제지( 한솔에코패키징 ) | 한솔페이퍼텍 | 한솔홈데코 (한솔모두의봄) | 한솔테크닉스 ( 한솔아이원스) | 한솔케미칼 ( 테이팩스 | 솔머터리얼즈 ) | |
| 솔루션 | 한솔로지스틱스( 한솔로지스유 | 한솔티씨에스 ) | 한솔PNS ( 한솔코에버 ) | |
| 재단 | 한솔문화재단 | |
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| 한솔코에버 주식회사 HansolCoever Co., Ltd Corp | |
| <colbgcolor=#585858><colcolor=#fff> 국가 | [[대한민국|]][[틀:국기|]][[틀:국기|]] |
| 주소 | 서울특별시 금천구 가산디지털1로 168, C동 901호, 902호 한솔코에버(주) |
| 대표이사 | 안상윤 |
| 설립일 | 2006년 2월 7일 ([age(2006-02-07)]주년) |
| 주요사업 | 스마트팩토리, 에너지 분야 , 솔루션개발 |
| 직원 수 | 45명 |
| 자본총계 | 2억 1,669만원 |
| 매출액 | 101억 |
| 그룹 | |
| 모회사 | 한솔PNS IT부문 |
| 링크 | 홈페이지 |
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1. 개요
한솔PNS의 자회사이며 IT 테크 분야의 사업을 주로하고있다한솔 PNS IT부문 사업의 일부역할을 하고있으며
21년에 한솔그룹자회사로 편입되었다
2. 회사소개란
제조, 에너지 IT 전문기업으로 기술을 통해 고객의 비전 달성을 지원하는 것을 최우선 가치로 삼고 있습니다. 자동화 관련 노하우를 기반으로 다양한 분야에 최적의 솔루션을 제공하고 있으며, 특히 인공지능 플랫폼을 통해 스마트팩토리 및 에너지 분야 사업에 집중하고 있습니다.
본사 소재지 서울특별시 금천구 가산디지털1로 168, C동 901호, 703호 (우림라이온스밸리 1차)
- 사업분야 스마트팩토리, 에너지 분야
홈페이지 http://www.coever.co.kr/
3. 사업소개
3.1. AI 빅데이터 솔루션 CoMAP
자체 개발한 AI 플랫폼을 활용하여 제조공장 대상으로설비가동최적화, 공정 및 품질 최적화, 생산 공정 관리, 공정통합모니터링, 에너지 최적화를 진행한다
3.1.1. CoMAP
공정 및 설비의 이상상황에 대한 원인 파악을 위해 전문가 도메인 지식을 기반으로 AI 학습 데이터를 모니터링하며,이상상황에 즉각적인 대응을 할 수 있도록 알람을 주는 인공지능 기반 지능형 공정운영관리 플랫폼이다.
도메인 지식 관리
AI & Big Date
CoMAP
데이터전처리
CoMAP
분석수행
상황인지
Communication
CoMAP
유의미한 통찰제공
CoMAP
모델구축
해석결과 시각화
Optimization
CoMAP
최적화수행
CoMAP
솔루션도출
3.1.2. CoCTK
GS인증(1등급)을 취득한 자체 개발 AI 분석 플랫폼 입니다
AI툴킷에 포함된 데이터 분석 AI알고리즘들을 활용해 빠르고 정확하게 공정데이터 분석합니다.
주요기능
다양한 알고리즘을 활용한 빅데이터를 분석합니다.
공정 인자(변수) 들에 대한 공정운영관리 상하한치 제시합니다.
중소/중견 기업에서도 AI를 활용한 데이터 분석이 가능하도록 개발한 보급형 AI 분석 솔루션 입니다.
정보에 입각한 의사 결정을 위한 통찰력 제공
공정 조건 변경시의 결과 예측 제공
시각화를 통해 주요 지표를 효율적으로 추적
데이터 분석을 통한 공정관리 상하한 조건 제시
3.1.3. CoDPS
Data Process System (데이터 처리 시스템)은 제조 프로세스 내에서 사람, 시스템, 기계를 연결합니다.계획생산 과정에 일관되고 정확하게 데이터를 연결하여, 정확한 제조 데이터가 현장에 제공되고 액세스할 수 있습니다.
주요기능
센서들의 데이터를 수집합니다 (Tcp/IP, Modbus, Http, MQTT, Restful 등)
PLC 및 RS232 프로토콜을 지원 합니다.
데이터 필터링 및 데이터 수집을 위한 조건(전처리)를 지원 합니다.
CoDPS 특장점
다양한 센서 및 장비를 동시에 연결하여 데이터를 수집
센서 및 설비, PLC등 다양한 프로토콜을 지원하며 데이터를 한곳에서 수집 할 수 있게 관리함
실시간 수집 데이터 확인 및 필터링
수집되는 데이터의 상태 및 수집시간을 조회하고 특정 데이터를 필터링하여 조회 할수 있음
센서/장비별 멀티 프로토콜 지원
Modbus, Restful, MQTT 등 다양한 프로토콜을 지원하고 추가 기능을 사용하여 데이터 수집하는데 최적화 기능을 제공
3.1.4. CoDMS
플랫폼 기반 실시간 모니터링 서비스주요기능
시스템의 상태를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
현실 세계의 물리적 시스템을 디지털 트윈 기술을 통한 시스템 가상화 및 시뮬레이션을 제공합니다.
사용자가 직접 맞춤형 화면을 만들 수 있습니다.
CoDMS 특장점
실시간 데이터 모니터링
실시간 데이터 모니터링을 통해 문제 조기 발견 및 대응
디지털 트윈 기술을 활용한 시스템 가상화 및 시뮬레이션
시스템의 문제 발생을 사전에 예방하고 효율적인 운영을 지원
사용자 화면 작화
사용자가 직접 레이아웃 디자인 하여 사용자 편의성 및 만족도 향상
3.1.5. CoAMS
플랫폼 기반 분석 모니터링 서비스주요기능
센서들의 데이터를 수집합니다 (Tcp/IP, Modbus, Http, MQTT, Restful 등)
PLC 및 RS232 프로토콜을 지원 합니다.
데이터 필터링 및 데이터 수집을 위한 조건(전처리)를 지원 합니다.
CoAMS 특장점
AI 알고리즘 분석결과를 통한 분석 데이터 모니터링
시스템의 상태를 실시간으로 수집, 분석하여 이상 징후를 감지하고 신속하게 대응
설비 성능 및 고장 예측, 공정 효율 판단 및 의사결정 지원
AI를 활용한 객관적 판단 정보 제공으로 신속한 의사결정 지원 및 품질 향상
새로운 비즈니스 기회 창출
패턴을 분석하여 기존의 비즈니스 모델을 혁신하고, 새로운 비즈니스 기회를 창출
3.2. MES
3.2.1. 생산실행관리 μ-MES
μ-MES는 정보통신기술 (ICT)을 이용하여 생산성, 가동률, 품질, 작업자 능률 향상 및 원가절감을 실현하는 한솔코에버의 스마트공장 생산 현장 관리 솔루션 입니다μ-MES 차별성
비용 대비 효율적이며, 운영ㆍ관리가 용이한 분산형 제조실행시스템
개별 설비 세팅만으로 전체 시스템 통합기능
관리 업무 프로세스에 따른 효율적 관리 시스템 구축 가능
다양한 시스템 데이터 연계를 가능하게 하는 초경량 플랫폼 구조
현장에서 필요한 최소한의 데이터 수집 및 관리, 레거시 시스템, PLC등 데이터 통합 가능(DPS)
생산, 설비 등 기반의 데이터 분석과 시각화를 가능하게 하는 데이터 플랫폼 구조
생산현장 실시간 모니터링으로 이상상황에 대한 신속 대응 체계 제공
생산 실적, 진도, 설비 가동/비가동, 공정 조건, 품질 상태 등을 한눈에 모니터링
시스템 고도화시 이상상황 발생에 대한 룰 기반 알림 설정을 통해 작업자에게 이상상황 알림 제공 가능
데이터 연계성 확보를 통한 빅데이터, AI 분석 등 시스템 확장 가능한 구조
데이터 셋 구축을 위한 기본 플랫폼의 역활을 함으로써 데이터 분석 기반 마련
시스템 확장을 통해 사용자가 원하는 핵심성과지표(KPI)를 도출하여 데이터기반 의사결정 지원
주요기능
기준정보관리
공통자료관리
제품마스터 관리
제품BOM 관리
공정마스터 관리
설비마스터 관리
센서마스터 관리
불량마스터 관리
공정구성 등록
자재관리
자재입고 관리
자재발주 관리
자재발주현황조회
자재재고 관리
자재출고 관리
생산관리
수주관리
생산계획관리
작업지시 관리
생산실적관리
공정재공현황
생상모니터링
불량등록 관리
제품관리
제품입고등록
제품출하현황
제품출하처리
제품출하지시
제품입고현황
제품미출하현황
품질관리
품질이력조회
품질기준정보관리
품질이력추척
품질이상관리
생산 현장에서 수집된 신뢰성 있는 데이터를 관리하고 통계적인 분석 기법으로
생상성 및 품질을 고도화 할 수 있는 협업형 제조실행시스템
작업지시 및 실적 수집, 자재 및 제품 입출고 관리 및 추적, 품질분석, 설비관리 및 예방보전, 생산현황 실시간 모니터링 등 생산 현장에 다양한 프로세스 지원
다양한 업종의 구축 노하우와 차별화된 IT 컨설팅 제공 및 최신 기술로 기업 맞춤형으로 Customizing 진행
사용자 친화적인 UI 및 편의성 기능 데이터의 다차원 실시간 집계 및 분석기능, 다국어 지원으로 글로벌 환경에 적합한 자동화 구현 Tool로 손쉬운 추가 개발 기능(엑셀 데이터 바인딩) 현장 작업자에 친화적인 시스템 환경 구현
에너지관리 CoEMS
에너지의 효율적인 운용과 배분을 통해 온실가스, 에너지 목표 관리제 대응을 위한 공장 중심의 Sub-Metering 기반 통합솔루션을 제공합니다.
생산공정에 대한 에너지 정보수집을 통하여 공장 설비의 에너지 소비 및 성능을 분석하고, 나아가 공장의 가동 및 운전방법 개선, 설비 교체 등의 방법으로 에너지 소비를 최소화 합니다.
3.3. CoEMS
3.3.1. CoEMS 개요
CoEMS 특장점
실시간 에너지 모니터링
계측기로부터 공장 전체에 대한 에너지 및 온실가스 배출 모니터링을 통해 이상현상에 대한 즉각적 대응력
에너지 사용량 분석
에너지 소비 및 생산에 대한 다각적 현황 분석으로 개선 포인트 발굴 및 문제 원인분석
설비별 에너지 검침 자동화
지동원격 검침 시스템을 통한 관리적 효과, 설비별/공정별 세분화된 추적과 분석
장비운전 트랜드 분석
효율적인 운전방법 제시, 장비 수면연장 및 비용절감
에너지 수요예측
전 설비와 센서의 계측값, 과거 데이터 환경 변화 등의 종합적 정보를 기반으로 에너지 소비, 생산량 예측
3.4. 로봇자동화
3.4.1. 로봇자동화(Robot Automation)
기업의 다양한 요구에 빠르고 탄력적으로 대응이 가능한 협동로봇/산업용로봇 응용 자동화 서비를 제공합니다.실제라인 설계, 운용
교육용 미니어쳐 설계, 제어
가상라인 cps적용
조립공정 자동화
사상 취출공정 자동화
3.4.1.1. 로봇자동화 (CPS를 통한 투자 효과 분석)
기업의 다양한 요구에 빠르고 탄력적으로 대응이 가능한 협동로봇/산업용로봇 응용 자동화 서비를 제공합니다작업자 작업 부하 32% 감소
공정 RULA 평균 RULA 표준편차 총 작업부하
Casing 조립 4.82 0.94 333.07
Comer plate 조립 4.95 0.82 183.96
Working 조립 4.71 0.97 412.01
작업자 작업 부하 32% 감소
작업 평활도 20% 향상
공정 RULA 평균 RULA 표준편차 총 작업부하
Casing 조립 4.82 0.73 86.13
Comer plate 조립 4.95 0.73 267.75
Working 조립 4.84 0.70 286.75
작업 평활도 20% 향상
기존공정 대비 비교
구분 기존 개선안 개선물
Cycle Time (s) 148 74 50.0% ↑
Working Rate(%) 53.89 47.48
Working Rate(%) 46.11 7.01
Blocking Rate(%) 0 45.51
작업자 부하 (평균/최대)(kg) 2.00/10.00
RULA 점수 3
작업자 평균 작업 시간(s) 68.24
협동로봇 평균 작업 시간(s) 35.1 51.4% ↑
3.5. 3D프린팅(3D Printing)
- 3D프린팅 (Dual Plus)
- 3D프린팅 (Max300)
- 3D프린팅 (MAX600)
- 3D프린팅 (MAX2000)