[행사] KOLON BENIT IT LiVE #4 다시보기 --> SAP S/4HANA 도입에 대한 고민, 코오롱베니트가 해결해 드립니다! 이번 웨비나에서는 S/4HANA 도입과 컨버젼을 고민하는 고객사를 대상으로 S/4 HANA의 최신 트렌드와 두산인프라코어/두산산업차량의 실제 프로젝트 사례를 소개해 드립니다. KOLON BENIT IT LiVE #4 시청하기 코오롱베니트는 다년간 쌓아온 ERP 기술력과 산업별 다양한 프로젝트 구축경험으로 가장 효과적인 SAP S/4HANA의 구축 방안을 제시해 드립니다 지금 바로 'BENIT IT LiVE #4' 시청하기에서 확인해보세요!

S/4HANA 기반의 경영계획/손익추정 솔루션 r-PLANNA(알플래나) --> 매년 기업에서는 가을부터 이맘때쯤 차년도 목표달성과 성장 예측을 위한 경영계획을 수립합니다. 각 기업의 기획/재무/영업/생산 부서에서 예산과 비용 계획을 수립하고 점검작업을 하는 동시에 수시로 요청하는 임원진의 요구사항까지 반영하면서 내년 계획을 세우게 됩니다. 이 과정에서 Planning system을 사용하게 되지만, 실상 기업의 현실은 시스템을 사용하지 않고, 엑셀로 매번 수기로 작성하거나 수정 및 추가 작업이 있을 경우 같은 작업을 수도 없이 반복합니다. 그 이유는 기존 Planning system이 복잡하고 어려운 수립체계로 구성되어 있고 산업별 특성에 맞는 비즈니스 케이스에 대응하기 힘든 구조로 되어 있어 실질적인 Planning system으로서의 역할을 제대로 하지 못하고 있기 때문입니다...

[웨비나] 제조 강소·중견기업을 위한 스마트 제조 혁신 분석 전략과 사례 --> "혹시 이런 문제를 겪고 계신가요?” - 수율·불량 분석, 공정·품질 분석에 필요한 데이터 생성 및 자동화가 어렵다. - 문제 지표와 이상 트렌드 탐색을 위한 리포트 생성과 분석 수행에 불편함이 있다. - 이상원인 분석, 수율 예측 등 다양한 문제를 자동으로 분석, 예측하고 싶다. 많은 제조 기업에서 전문 인력의 부재, 데이터 기반 설비 구축 비용, 맞춤형 솔루션 부족 등으로 빅데이터 도입과 활용에 어려움을 겪고 있습니다. 이에 SAS와 코오롱베니트에서는 본 웨비나를 통해 데이터 수집부터 변환, 분석, 보고서 작성과 활용에 이르는 분석 프로세스를 통합해 현업 사용자가 데이터 분석을 쉽게 수행할 수 있는 방안을 공유합니다. 특히 수많은 제조업 담당자에게 들어온 고민들을 10가지 소개하고, 각 문제들을 해결..

[기사] 코오롱베니트, 두산인프라코어·두산산업차량 'SAP S/4HANA 컨버전' 프로젝트 완료 --> 코오롱그룹 IT서비스 전문기업 코오롱베니트(대표 이진용)가 두산인프라코어 및 두산산업차량이 공동 추진한 ‘SAP S/4HANA 컨버전’ 프로젝트를 성공적으로 완료했다고 10월 26일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 두산인프라코어 및 두산산업차량은 공동 운영 중인 SAP ERP시스템을 기존 ECC 6.0버전에서 최신 버전인 S/4HANA 1909로 업그레이드했다. 한국 법인과 동시에 미국, 유럽, 중국 등 글로벌 법인도 통합 구축을 완료했다. 앞서 2018년 사전 PoC를 성공적으로 마친 코오롱베니트는 본 프로젝트에서도 컨설팅-데이터 이관-개발 등 S/4HANA 컨버전 업무 전체와 AWS 기반 클라우드 전환 구성까지 모두 전담했다. 이와 함께 APO(Advanced Planning & Optimization..

[체결] 코오롱베니트-한국MS ‘디지털 혁신 협력’ MOU 체결 --> 코오롱베니트와 한국마이크로소프트가 전략적 파트너십을 맺고 산업 현장의 디지털 혁신 수요 대응에 나선다. 두 회사는 원격 업무환경 구축, 스마트 팩토리 등 클라우드 서비스 사업과, 기업용 애플리케이션의 클라우드 전환 등을 함께 추진한다. 코오롱베니트는 클라우드 및 협업 플랫폼 도입을 통해 일하는 방식 혁신에 나선다. 애저 클라우드 아키텍처와, 클라우드 기반 재택근무 및 스마트워킹 적용을 우선 검토할 계획이다. 코오롱베니트가 보유한 스마트 팩토리, 클라우드 HR(인사관리) 등 기업용 애플리케이션의 SaaS(SW서비스) 전환 및 공동 사업 개발에도 협력한다. 특히 스마트 팩토리는 제조산업 전반을 대상으로 사업 협력과 공동 마케팅을 추진한다. 온프레미스 환경으로 개발된 스마트 팩토리 솔루션의 애저 클라우드 전환..

[BIG DATA] AutoML특집(2부)-기업환경에 적합한 AutoML 선택전략 --> 지난 시간에는 AutoML1탄! AutoML이 무엇인지에 대해 살펴보았는데요. AutoML 2탄에서는 기업환경에 적합한 AutoML 선택전략에 대해 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다. 산업 전반에 AI 기술이 도입되면서 혁신의 속도는 더욱 빨라지고 있습니다. 이에 새로운 비즈니스 가치를 찾고 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터를 통한 기업의 혁신과 성장은 필연이라 할 수 있습니다. 최근 1~2년 사이 데이터 관련 업종에서 많이 언급된 단어 중 하나가 머신러닝입니다. 그러나 머신러닝 전문가나 기술자를 모시는 것이 쉽지 않다고 하는데요. 이러한 고민 해결을 위해 등장한 것이 바로 ‘AutoML(AutoMated Machine Learning)’ 입니다. 머신러닝의 많은 단계를 자동화하도록 설계된 AutoML(..