Mitsubishi Materials USA, CADDi Drawing Intelligence로 맞춤형 엔지니어링 및 견적 가속화

CADDi, AI 기반 도면 정보 솔루션으로 Mitsubishi Materials USA의 엔지니어링 및 견적 프로세스 혁신 AI 기반 제조 데이터 플랫폼 전문 기업 CADDi가 Mitsubishi Materials USA(이하 MMUS)와의 협력을 통해 엔지니어링 및 영업 데이터의 검색 가능성과 통찰력을 획기적으로 개선한 사례를 담은 신규 고객 사례 연구를 발표했습니다. MMUS는 CADDi의 AI 데이터 플랫폼을 도입하여 기존에 분산되어 있던 엔지니어링 및 영업 데이터를 보다 체계적으로 관리하고, 필요한 정보를 신속하게 검색할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 맞춤형 제품에 대한 응답 속도를 높이고, 엔지니어링 재사용성을 증대하며, 팀 간 데이터 접근성을 향상시키는 성과를 거두었습니다. MMUS의 지역 영업 관리자는 "견적 번호, 공구 번호, 고객 정보만으로 필요한 모든 것을 즉시 찾아볼 수 있게 되면서 업무 방식이 완전히 바뀌었습니다. 직접 데이터를 관리할 필요 없이 정확한 정보를 얻을 수 있다는 점이 엄청난 시간 절약 효과를 가져왔습니다."라고 밝혔습니다. 제조업계, '전통적 엔지니어링 지식'에서 벗어나 데이터 기반 의사결정으로 전환 최근 제조업계에서는 특정 직원의 경험과 지식에 의존하는 방식에서 벗어나, 영업 및 엔지니어링 팀이 독립적으로 접근하고 활용할 수 있는 공유되고 신뢰할 수 있는 데이터 기반 의사결정 시스템의 필요성이 증대되고 있습니다. 이는 맞춤형 작업에 대한 신속한 대응 요구가 커지고, 숙련된 인력의 은퇴로 인한 지식 공백에 대한 우려가 높아짐에 따라 더욱 중요해지고 있습니다. 다품종 소량 생산 및 맞춤형 생산을 지원하는 제조업체들은 수년간 축적된 엔지니어링 도면, 가격 정보, 품질 기록 등을 활용해왔습니다. 하지만 이러한 데이터 자원들은 종종 찾기 어렵고 재사용하기가 힘든 경우가 많습니다. 정보가 시스템이나 개인에게 파편화되어 있을 경우, 팀 간의 협업, 작업 재수행, 내부 인수인계 과정에서 많은 시간을 낭비하게 됩니다. CADDi의 Yushiro Kato CEO 겸 공동 창립자는 "제조업체의 운영 방식에 명확한 변화가 일어나고 있습니다. 의사결정의 병목 현상을 일으키는 전통적인 엔지니어링 지식 시대에서 벗어나고 있습니다. 제조업체들은 이미 더 빠르고 스마트하게 일할 수 있는 지식을 보유하고 있습니다. 고객들이 가장 흔하게 직면하는 문제는 바로 '접근성'입니다. 이 사례 연구는 엔지니어링 데이터를 팀 전체에 가시화함으로써 속도, 일관성, 의사결정 품질을 직접적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다."라고 말했습니다. 수십 년간 축적된 엔지니어링 데이터를 공유 가능한 지능으로 전환 1984년에 설립된 Mitsubishi Materials USA는 일본에 본사를 둔 글로벌 소재 및 제조 기업인 Mitsubishi Materials 그룹의 일원입니다. 이 회사는 북미 전역의 제조업체에 선삭, 밀링, 드릴링 및 내마모 애플리케이션을 위한 절삭 공구와 엔지니어링 카바이드 솔루션을 제공합니다. Mitsubishi Materials USA는 CADDi 플랫폼과 CADDi Drawer 애플리케이션을 통해 고객, 공구 번호, 견적 ID 등 쉽게 접근 가능한 정보로 검색하고 관련 도면, 검사 보고서, 이전 결정 사항 등을 즉시 검색할 수 있게 되었습니다. 이러한 신속한 접근성은 수동적인 조율 작업을 줄이고, 맞춤형 요청에 대한 응답 시간을 단축하며, 중복적인 엔지니어링 노력을 최소화했습니다. 영업팀은 맞춤형 요청에 대한 비용을 추정하고 응답하는 데 필요한 정보에 직접 접근할 수 있게 되었으며, 엔지니어링팀은 이전 설계를 쉽게 재사용하고 의사결정을 활용하는 데 이점을 얻었습니다. 개인 의존도를 높이지 않고 신속한 의사결정 지원 이번 사례 연구는 Mitsubishi Materials USA가 영업 및 엔지니어링 팀이 과거 엔지니어링 도면, 견적 및 관련 기록에 독립적으로 접근할 수 있도록 지원한 방법을 강조합니다. 수동적인 인수인계에 대한 의존도를 줄이고 이 정보를 팀 전체에서 검색 및 재사용 가능하게 함으로써, 회사는 맞춤형 작업에 대한 응답 속도를 높이는 동시에 견적 및 엔지니어링 워크플로우 전반의 일관성을 향상시켰습니다. 엔지니어링 이력에 대한 중앙 집중식 접근은 과거 설계 및 품질 결과가 새로운 작업에 어떻게 반영되는지를 표준화하는 데도 도움이 되었습니다. 이는 프로젝트 규모가 커지고 인력이 변경됨에 따라 연속성을 지원하고 개별 지식 보유자에 대한 의존도를 줄였습니다. Mitsubishi Materials USA의 지역 영업 관리자는 일상 업무에 미치는 영향에 대해 "엄청난 시간 절약입니다. 견적 번호, 공구 번호, 고객 정보를 검색하여 제가 직접 관리할 필요 없이 필요한 것을 정확하게 얻을 수 있다는 점이 우리의 업무 방식을 바꾸었습니다."라고 설명했습니다. 전체 사례 연구는 us.caddi.com/case-studies 에서 확인할 수 있습니다. CADDi는 제조 팀이 설계 및 공급망 데이터에 접근하고 이를 활용할 수 있도록 지원하는 AI 기반 데이터 플랫폼입니다. 도쿄와 시카고에 본사를 둔 CADDi는 2017년 McKinsey, Apple, Lockheed Martin 출신의 업계 베테랑인 Yushiro Kato와 Aki Kobashi가 설립했습니다. 주력 제품인 CADDi Drawer는 고급 AI를 사용하여 비정형 설계 및 생산 데이터를 중앙 집중화하고 분석함으로써 제조업체가 효율성을 개선하고 중복을 줄이며 혁신을 촉진하도록 돕습니다. 혁신성을 세계적으로 인정받은 CADDi는 Fast Company의 가장 혁신적인 기업에 선정되었으며, SaaS Award에서 최고의 비즈니스 인텔리전스 및 엔지니어링 관리 소프트웨어 부문을 수상했습니다. 더 자세한 정보를 얻거나 제품 시연을 예약하려면 us.caddi.com을 방문하십시오.