품목번호	2023-스마트제조-일반-03			산업 기술 분류	중분류Ⅰ				중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				소프트웨어				전기전자부품
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 ■ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 국제공동 □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D □ 대형통합형 □ 서비스형 □ 국가핵심기술 □ 탄소중립
R&D 샌드박스 유형	■ R&D 샌드박스(일반) □ R&D 샌드박스(지정)
품목명	산업용 IoT 및 인공지능 기반 중소제조현장 공정설비 지능화 지원 시스템 개발					품목코드 (HSK10)	류			호		소호		통계부호
	(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)						8	5		3	1	9	0	1	0	0	0
1. 개념 및 산업동향
ㅇ 개념 : 중소제조현장의 공정설비 특성을 고려한 산업용 IoT 기술과 임베디드 인공지능 기술을 접목하여 효과적인 제조장비 지능화 및 확대/확산 가능한 환경을 제공하는 시스템 기술 - 제품형태 : 산업용 IoT기반 공정설비 지능화를 위한 임베디드 게이트웨이 플랫폼, 인공지능 모델추천/재학습/배포 등을 위한 플랫폼 - 기술형태 : 공정설비 지능화를 위한 산업용 IoT 통신 및 데이터 수집 기술, 학습모델 추천기술 및 모델 재학습을 위한 데이터 증식기술, 실시간 인공지능 추론 엣지 최적화 기술 - (기존기술 차이점) 단일 사업장 유사공정에 대한 장비 지능화 뿐만 아니라 사전학습모델기반 전이학습을 통한 타 사업장 유사공정에 대한 장비 지능화 지원 시스템 구축 ㅇ 산업동향 - 선진국은 기술과 노하우가 체화된 제조기술의 총집합체인 장비산업을 전략적으로 발전시키기 위해 노력을 집중하고 있음 - BMW는 독일 레겐스부르크 공장에 산업용 IoT 및 인공지능기술 기반의 BMW IoT 플랫폼을 도입하여 물류비용의 절감 및 기존 대비 80%이상 신속해진 공정 환경 구축 - 일본의 Okuma는 OSP-AI라는 인공지능 애플리케이션을 장비에 탑재하여 다양한 센서 데이터를 기반으로 주요 핵심 부품에 대한 이상진단이 가능하도록 지능화 추진 - 글로벌 공작기계 제조사인 일본의 Mazak은 가공장비 지능화를 위한 IIoT기반 플랫폼을 공급하고 있으며, DMG-Mori는 센서 및 인공지능 기술을 활용하여 장비 지능화를 위한 Machine 4.0을 추진중임
2. 지원 범위
ㅇ 공정설비 지능화 및 신속 지능화 전이를 위한 인공지능 모델 및 분석 기술개발 - 공정설비 지능화를 위하여 공정특성을 고려한 AI 사전학습모델 개발 및 데이터 특성에 따른 인공지능 모델추천 기술 개발(절삭가공설비, 사출/열 성형설비 등) - 공정설비 자동 레시피 추천/예지보전/품질예측 등을 위한 사전학습모델 및 모델 재학습을 위한 전이기술(데이터 증식기술) 개발 - 모듈화 기반 추론 성능 향상을 위한 데이터 특성 추출 기법 및 모델 경량화 기술 개발 ㅇ 중소제조현장에서의 효율적인 공정설비 지능화 및 전이(단일 사업장 및 타 사업장)를 위한 지능형 산업 IoT기반 공정설비 지능화 클라우드 플랫폼 기술 개발 - 공정설비 지능화를 위한 사용자기반 인공지능 모델 추천/학습/배포 가능한 플랫폼 개발 - 지속적인 지능형 서비스 운영이 가능하도록 계속된 모델 재학습, 신규 모델 추천, 성능 지표 제공 등 사용자 친화적인 서비스 제공이 가능한 플랫폼 개발 - 용이한 보급 확산을 위해 인공지능 모델 선정/학습/관리 및 추론 성능, 모델 이력 관리 등에 있어 사용자에게 손쉽게 설명 가능하고 사용자 경험 중심의 UI/UX 제공하는 플랫폼 개발 ㅇ 중소제조현장에서의 지능화 서비스의 전이 확산이 용이한 엣지 플랫폼 개발 - 현장 공정설비에 인공지능 모델 관리 및 추론 등의 지능화 서비스 기술 개발 - 공정설비 특성을 고려한 데이터 수집/처리 및 실시간 추론 기술 개발 - 네트워크 장애 및 외부 서비스 단절 등에도 공장내에 stand-alon으로 지속 운영 가능한 지능형 서비스 제공 엣지 플랫폼 개발 ㅇ 테스트 제조현장 선정 및 시범서비스 적용을 통한 기술개발 검증 - 단일 제조현장 내 공정설비 지능화 기술 검증(내부 확산 포함) - 사전학습모델기반 타 제조현장의 공정설비 지능화 전이 기술 검증(지능화 외부 확대)
3. 지원 필요성
ㅇ (기존 기술의 한계) 중소중견 제조현장에서는 생산환경에 적합한 지능형 산업IoT기반 데이터 수집/처리 및 임베디드 AI 엣지기반 자율적 지능화 제조환경 구축이 필요함 ㅇ (정책적) 정부는 인공지능 국가전략의 성과 목표 달성을 위한 투자 방향으로 산업 데이터와 인공지능을 통한 산업 지능화에 초점을 두고 있음 ㅇ (기술적) 인공지능 기술의 확산과 다양한 산업적 응용을 위하여 상대적으로 데이터가 부족한 환경에서의 효과적인 인공지능 기술을 접목을 위한 전이학습과 결과에 대한 지속적인 신뢰성 확보를 위한 지속학습에 대한 기술 개발 필요함 ㅇ (시장적) 최소의 비용으로 신속 확대 가능한 인공지능기반 제조현장 공정 및 장비 지능화 환경 구축이 가능하고 다양한 산업군에 확대 적용 가능함
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내 (1차년도 개발기간 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘22년 7.5억원 이내(총 정부출연금 27.5억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업(혁신제품형) ㅇ 기술료 징수여부 : 징수