제조기업 디지털 트윈 기반 협업 플랫폼, CP(Collaboration Platform)
주요 디지털 트윈 소프트웨어
제조기업 디지털 트윈기반 협업 플랫폼, CP(Collaboration Platform)
개발 및 자료 제공 : 디엑스티, contact@dxt.co.kr, https://dxt.co.kr, www.youtube.com/@DXTKoreaInc
클라우드 기반 솔루션 기업인 디엑스티(DXT)는 제조 및 엔지니어링 기업들이 디지털 트윈(Digital Twin) 개념을 기반으로 실험 데이터와 품질 관리 데이터, 엔지니어링 업무 데이터의 통합적 협업 및 관리를 가능하게 하는 클라우드 기반 협업 솔루션, CP(Collaboration Portal)를 제공한다. CP는 엔지니어링 업무, 품질 관리, 연구 및 실험 데이터를 통합적으로 관리하고 축적하여 향후 디지털 트윈(Digital Twin) 환경에서 정확한 가상 검증과 데이터 기반 예측을 수행할 수 있는 기반을 마련한다.
1. 주요 특징
CP는 엔지니어링 업무(CP Eng'r Work), 품질 관리(CP Quality), 연구 및 실험 관리(CP Experiment) 기능을 통합하여 기업이 다양한 업무 프로세스를 하나의 플랫폼에서 효율적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 또한 기업의 기준 정보 관리를 통해 데이터 일관성을 유지하고, 업무에 필수적인 워크플로우를 맞춤형으로 제공하여 효율성을 극대화한다. 또한 '협업'을 중심으로 한 업무 프로세스를 설계하고 관리할 수 있는 유연한 협업 플랫폼으로서, 기업의 다양한 비즈니스 환경에 최적화된 협업 체계를 구축할 수 있도록 지원한다. CP는 프로젝트 기반으로 내·외부 협업을 위한 데이터 및 문서 관리 기능을 지원하고, 솔루션 단독으로 사용 가능한 경우와 기 개발된 다양한 Enterprise Legacy 시스템 (PLM, QMS, MES, ERP)과 연동하는 경우 모두를 지원하는 유연한 환경을 제공한다.
2. 주요 기능
(1) CP(Collaboration Platform)
클라우드 기반 협업 및 프로젝트 관리 솔루션으로 제조기업에서 진행되는 협업관련 업무를 명확하고 실행 근거를 확보하면서 진행 할 수 있는 협업 환경을 제공한다. (예: 협업 File 관리, 문의/답변, 협업 기반의 권한 관리 등) CP는 협업 중심의 프로젝트 관리 기능을 통해 내·외부 이해관계자들이 실시간으로 데이터를 공유하며 업무 진행을 관리할 수 있도록 한다
(2) CP Eng'r Work
효율적인 엔지니어링 업무 진행하기 위한 기능을 제공 한다. (예: 업무의뢰 /답변, 도면 배포의뢰/배포, 원격 시스템 연동 등) CP Eng'r Work는 엔지니어링 업무의 정의, 할당, 진행률 추적, 실시간 협업을 지원 하여 엔지니어링 업무의 효율성을 극대화한다.
(3) CP Quality
부품 승인원 관리, 수입/출고 검사 및 부적합 관리 기능을 제공한다. CP Quality는 품질 데이터를 표준화하고 중복 없이 관리하고, 검사 실행 데이터 연계를 통한 부적합 처리를 진행한다. 특히, 고객의 고유한 비즈니스 프로세스에 따라 최적의 업무 워크플로우를 맞춤형으로 설계하고 제공할 수 있다.
(4) CP Experiment
연구 및 실험 데이터 관리, AI 기반 데이터 분석 및 최적화 솔루션 연계를 지원한다. CP Experiment는 실험 과제 생성 및 과제별 세부 실험 관리, 기본 실험 조건 표준화 및 데이터베이스 관리 기능을 제공한다. 또한 사용자가 입력한 실험 데이터를 분석 및 시각화하여 연구자들이 손쉽게 결과를 해석하고 전략적 결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 보고서 자동 생성 기능과 외부 파일 연계 기능을 제공하여 연구 업무의 효율성을 극대화하며, 연구자들이 입력한 데이터를 지속적으로 활용하여 기업 내 지식으로 축적할 수 있는 환경을 제공한다.
3. 도입 효과
■ 데이터 기반의 협업 환경을 구축하여 기업 내 실시간 데이터 공유 및 협업 강화, 품질 및 연구 데이터의 효율적 축적, 데이터 분석과 예측 기반의 전략적 의사결정을 실현함으로써 향후 디지털 트윈을 통한 정밀한 가상 검증과 예측 능력을 확보한다.
■ 업무 생산성 향상, 업무 프로세스 자동화, 프로젝트 진행의 투명성 확보, 협력사 및 내부 부서 간 효율적인 실시간 협업 가능, 데이터 기반 의사결정 및 AI 기반 업무 최적화를 통해 기업의 연구개발 및 제조 경쟁력을 강화한다.
■ 부품 및 품질 데이터 관리 효율성 증가, 검사 기준의 일관성 유지, 품질 데이터의 체계적인 축적을 통해 향후 AI 기반 품질 분석 및 예측 활용 가능성 확보, 고객 맞춤형 업무 프로세스 제공을 통한 품질 업무의 신속한 대응과 효율성 극대화를 실현한다.
■ 실험 데이터 관리의 효율성 향상, 연구 프로세스의 투명성 및 신뢰성 강화, 데이터 기반의 의사결정 지원, 체계적으로 축적된 데이터를 활용한 향후 AI 기반의 연구 최적화 가능성을 확보하여 연구 및 실험 업무의 생산성과 정확성을 극대화한다.
4. 주요 고객
국내와 반도체, 자동차, 바이오 산업의 제조 기업들과 제품 개발 End-to-End 프로세스 상에서 연구개발(R&D) 업무, 엔지니어링 업무, 협력사 협업 업무를 진행 하면서 발생하는 데이터를 체계적으로 관리하고, AI 기반 학습이 가능한 정보 구조체를 생성하는 프로젝트를 진행중이다.
상세 내용은 <디지털 트윈 가이드>에서 확인할 수 있습니다.
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작성일 : 2025-05-13
