중소벤처기업부 공고 제2022–221호

2022년도 중소벤처기업부

제조데이터공동활용플랫폼 기술개발사업 시행계획 공고

□2022년도 제조데이터공동활용플랫폼 기술개발사업□ 시행계획을 다음과 같이 공고하오니 동 사업에 참여하고자 하는 기관은 사업안내에 따라 신청하시기 바랍니다.

2022년 3월 21일

중소벤처기업부 장관

1. 사업개요

□ 사업목적

◦ 중소 제조현장에서 다수가 사용가능한 AI 공동활용모델* 확보를 위해 연구기관·대학 등 전문인력과 중소기업의 공동 R&D 추진

□ 지원내용

◦ D.N.A.(데이터, 네트워크, 인공지능) Korea 구현을 위해 제조데이터 공동활용플랫폼* 및 관련 AI솔루션 기술개발 지원

* 공동활용플랫폼 : AI 표준 모델들의 개발·제조를 효율적으로 할 수 있고, 공통·공용의 표준화를 주도할 수 있는 하드웨어 및 소프트웨어 틀이 되는 기술

- (플랫폼 기술개발) 제조 중소기업 플랫폼 기준 모델을 구축하여 제조데이터의 빅데이터화, AI공동활용모델 등 플랫폼 개발

- (솔루션 기술개발) 플랫폼 목적과 연계한 솔루션 기술개발

□ 지원유형 : 품목지정형(AI공동활용지원분야 11개 중 6개 분야(품목))

No.	AI 활용분야	품목명
1	시뮬레이션*	산업용 로봇 예지보전을 위한 개방형 통합 플랫폼 개발
2	자원최적화	AI기반 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis) 분석 클라우드 플랫폼 개발
3	데이터자동관리	인공지능 비전(AI VISION) 기반, 데이터 증강 및 결함 탐지 플랫폼 개발
4	스마트작업보조	엔지니어 작업 노하우 디지털 라이브러리 관리 플랫폼 개발
5	공정자동화	최적의 생산관리를 위한 스마트 공정자동화 기술개발
6	스마트유지보수	중소 제조기업을 위한 설비 고장분석 및 예측 알고리즘 실증, 가시화 구현 기술

* 시뮬레이션분야는 메타버스 기술 적용 필수

□ 지원분야

◦ 세계 산업용 AI사용량이 높은 11개 분야* 및 스마트공장 참조모델 분야 등 중소기업이 수요로 하는 제조데이터 플랫폼 및 AI 솔루션 기술 분야

* 22년 AI 공동활용지원분야 : 21년 지원하지 않은 6개 분야(➀시뮬레이션, ➁자원최적화, ➂데이터자동관리, ➃스마트작업보조, ➄공정자동화, ➅스마트유지보수)

□ 지원규모 : ‘21년~’23년, 229.42억원

◦ (‘22년) 11,276백만원 (신규 5,341백만원)

- 최대 21개월 이하, 최대 21억원 이내(정부출연금 기준) 지원

신청 방식	지원 기간	구분		정부출연금(80%)	민간부담금(20%)		수행 형태
					현금	현물3)
품목 지정	최대 21개월 이내	중소기업1)		컨소시엄별 사업비 구성	민간부담금의 10% 이상	필요시 부담	컨소 시엄
		그 외2)	대학		필요시 부담	필요시 부담
			연구소

1) ‘중소기업’이란 중소기업기본법 제2조에 포함되는 기업을 말함.

2) 대학 및 연구소 등의 경우는 위 표에서 ‘그 외’를 적용함

* 상기 지원기간 및 금액은 정부정책 및 연도별 예산 상황에 따라 변동될 수 있음

□ 지원대상 : 제조 중소기업이 포함된 컨소시엄

◦ 중소기업 제조환경에서 발생하는 데이터에 대한 이해와 플랫폼 및 솔루션 개발 역량을 보유한 연구소, 대학교, 중소기업 등으로 구성된 컨소시엄

□ 공고 및 접수일정(안)

◦ 공고기간 : 2022. 3. 21.(월) ~ 2022. 4. 19.(화) (30일간)

◦ 접수기간 : 2022. 4.  8.(금) ~ 2022. 4. 19.(화) 18:00시까지

* 미지원 분야는 1회에 한하여 재공고예정(재공고 및 접수기간 10일)이며, 1개 이상 지원 분야는 추가 공고 없이 적합평가 시행

* 범부처통합연구지원시스템(IRIS)을 활용하여 과제신청을 접수함에 따라, 접수마감시간 이후(‘22.4.19. 18시)에는 추가적인 접수 및 수정 불가

□ 신청 접수방법

◦ 온라인 신청 : 범부처통합연구지원시스템(www.iris.go.kr)

* 범부처통합연구지원시스템(IRIS)를 이용한 접수 불가시 기존 중소기업기술개발종합관리시스템(SMTECH, www.smtech.go.kr)을 활용하여 접수예정(추후 별도 공지)

2. 추진근거 및 체계

□ 근거 법령 및 관련 규정

◦ 중소기업기술혁신촉진법 및 동법 시행령

◦ 국가연구개발혁신법, 동법 시행령 및 시행규칙, 관련 행정규칙, 국가연구개발 시설장비의 관리 등에 관한 표준지침 등

◦ 중소기업기술개발지원사업 운영요령 및 관리지침*

◦ 제조데이터공동활용플랫폼 기술개발 관리지침*

◦ 중소기업기술개발사업 기술료 관리규정*

* 국가연구개발혁신법 제정에 따라 동 규정은 개정 중으로, 향후 개정완료 및 확정시 과제 선정 및 협약 시 개정된 규정 추가안내 및 적용 예정

□ 추진체계

			중소벤처기업부
			정책수립 및 예산 지원
			(전문기관) 중소기업기술정보진흥원
			사업 기획 및 평가・관리
주관연구개발기관 (중소기업 또는 대학, 연구기관)					공동연구개발기관 (중소기업 또는 대학, 연구기관)			…	위탁연구개발기관 (기업, 기관 또는 단체)
R&D 과제수행					R&D 과제수행				R&D 과제수행

*

(필요시) 위탁연구개발기관 참여

□ 추진절차

사업공고	□	신청·접수 (온라인)	□	요건검토	□	대면평가
중소벤처기업부		주관연구개발기관		전문기관		주관연구개발기관 (전문기관)
						□
최종평가, 사후관리	□	과제관리, 최종점검	□	협약 및 자금지원	□	현장적합여부검토
(전문기관)		(전문기관)		전문기관, 주관연구개발기관		전문기관

* 코로나-19, 신청·접수건수 등 추진상황에 따라 일부절차(현장적합여부검토 등) 생략 및 연기 가능

3. 지원내용

□ 지원규모 : (신규) 53.41억원, 6개 과제 내외

구분	지원기간	지원한도
제조데이터공동활용플랫폼 기술개발(R&D)	최대 21개월 이하	최대 21억원 이내

□ 지원유형 : 품목지정형

◦ 아래 제시된 6개 품목* 내에서 자유응모방식으로 과제 지원하는 방식

* 세계 산업용 AI 사용량이 높은 11개 분야 중 ‘21년 지원하지 않은 6개 분야(시뮬레이션, 자원최적화, 데이터 자동관리, 스마트작업보조, 공정자동화, 스마트유지보수) 선정·지원

< AI 활용분야별 지원품목목록 >

No.	기술분류	AI 활용분야	품목명	비고*
1	기계부품	시뮬레이션**	산업용 로봇 예지보전을 위한 개방형 통합 플랫폼 개발	품목-1
2	기계부품	자원최적화	AI기반 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis) 분석 클라우드 플랫폼 개발	품목-2
3	기계부품	데이터자동관리	인공지능 비전(AI VISION) 기반, 데이터 증강 및 결함 탐지 플랫폼 개발	품목-3
4	기계부품	스마트작업보조	엔지니어 작업 노하우 디지털 라이브러리 관리 플랫폼 개발	품목-4
5	기계부품	공정자동화	최적의 생산관리를 위한 스마트 공정자동화 기술개발	품목-5
6	뿌리업종	스마트유지보수	중소 제조기업을 위한 설비 고장분석 및 예측 알고리즘 실증, 가시화 구현 기술	품목-6

* '22년 제조데이터공동활용플랫폼 기술개발 세부품목서 : <붙임 1> 참조

** 시뮬레이션 분야는 메타버스 기술 적용 필수

◦ (필수사항) 중소제조기업 플랫폼 기준 모델을 구축하여 제조데이터의 빅데이터화, 공동활용가능 플랫폼(1개) 및 인공지능 관련 솔루션(2개 이상) 개발

* 과제 선정시, ‘데이터인프라구축사업(KAMP)’의 인프라 활용(수행기관 중 선택)하여 개발하여야 하며, R&D 연구성과물은 솔루션스토어 등록 및 종료 이후 1개 솔루션 당 4건 이상의 거래 발생 필수

* 클라우드 기반으로 설계된 솔루션 운영률(가용률)을 시험항목으로 소프트웨어 공인시험인증기관을 통한 시험결과서 제출 필수

* AAS(Asset Administration Shell) 기반의 제조 Raw Data 수집·저장체계 및 자체 제조데이터 표준체계에 따른 SaaS 솔루션 개발 권장

□ 지원범위 : 플랫폼 및 솔루션 기술개발에 필요한 자금 및 실증비용 등

□ 지원대상

① 신청자격

◦ (공통사항) 중소 제조기업에서 발생하는 제조데이터에 대한 충분한 이해와 플랫폼 개발역량을 보유한 연구기관, 대학교, 중소기업의 전문인력과 AI솔루션 개발역량을 보유한 연구기관, 대학교, 중소기업으로 구성된 컨소시엄(최소 솔루션 공급기업 1개, 수요기업 1개 포함 필수)

◦ (주관연구개발기관)

㉮ 연구기관 :

- 국립․공립연구기관

- ｢과학기술분야 정부출연연구기관 등의 설립․운영 및 육성에 관한 법률｣에 따른 정부출연연구기관

- ｢특정연구기관육성법｣에 따른 특정연구기관

- ｢산업기술혁신촉진법｣에 따른 전문생산기술연구소 등의 연구기관

- ｢공공기관의 운영에 관한 법률｣ 제4조 내지 제6조에 따른 공공기관 소속 연구기관

- ｢산업기술연구조합 육성법｣ 제8조에 따른 연구조합(고등기술연구원 등)

- ｢민법｣ 제32조 또는 ｢공익법인의 설립․운영에 관한 법률｣ 제4조에 따른 비영리 법인

- ｢산업기술단지 지원에 관한 특례법｣에 따라 지정된 산업기술단지(테크노파크)

㉯ 대학 :

- 「고등교육법」에 의한 대학·산업대학·전문대학 및 기술대학

- 「근로자직업능력개발법」에 따른 기능대학

㉰ 중소기업 : 「중소기업 기본법」제2조에 의한 중소기업

◦ (공동연구개발기관)

㉮ 연구기관 :

- 국립․공립연구기관

- ｢과학기술분야 정부출연연구기관 등의 설립․운영 및 육성에 관한 법률｣에 따른 정부출연연구기관

- ｢특정연구기관육성법｣에 따른 특정연구기관

- ｢산업기술혁신촉진법｣에 따른 전문생산기술연구소 등의 연구기관

- ｢공공기관의 운영에 관한 법률｣ 제4조 내지 제6조에 따른 공공기관 소속 연구기관

- ｢산업기술연구조합 육성법｣ 제8조에 따른 연구조합(고등기술연구원 등)

- ｢민법｣ 제32조 또는 ｢공익법인의 설립․운영에 관한 법률｣ 제4조에 따른 비영리 법인

- ｢산업기술단지 지원에 관한 특례법｣에 따라 지정된 산업기술단지(테크노파크)

㉯ 대학 :

- 「고등교육법」에 의한 대학·산업대학·전문대학 및 기술대학

- 「근로자직업능력개발법」에 따른 기능대학

㉰ 중소기업 : 「중소기업 기본법」제2조에 의한 중소기업

◦ (위탁연구개발기관) 주관연구개발기관으로부터 기술개발사업의 일부를 위탁받아 수행하는 기관, 단체 또는 기업(선택사항)

② 신청자격의 검토·확인(요건검토)

◦ 협약대상 또는 지원(후보) 과제로 선정(협약)된 이후라도 지원 제외사항 등 결격사유가 확인된 경우, 선정평가의 진행 여부(협약체결 여부)와 관계없이 지원제외(협약해약)로 처리

◦ 전문기관(중소기업기술정보진흥원)은 중소기업 경영현황표를 토대로 서면검토* 및 관련 증빙서류 제출을 요청하여 확인

* 범부처통합연구지원시스템(IRIS) 및 중소기업기술개발사업 종합관리시스템(SMTECH)에 온라인 입력·제출된 중소기업 경영현황표 및 증빙서류가 상이한 경우, 지원 제외될 수 있음

□ 신청제한 및 지원제외 사항

☞ 신청제한에 해당할 경우 온라인상에서 신청이 차단될 수 있으며, 신청 전에 제한 사유를 해소해야 신청이 가능하고, 신청 이후라도 최종협약 이전에 신청제한 또는 지원제외 사유가 발생･발견되는 경우 평가･지원에서 제외될 수 있음

☞ 신청 제외 세부사항은 ‘국가연구개발혁신법’, ‘중소기업기술개발지원사업 관리지침’, ‘중소기업기술개발지원사업 운영요령’ 참조

① 주관(공동)연구개발기관의 신청자격에 해당하지 않는 경우

② 지원목적 및 공고내용에 부합하지 않는 경우

③ 기(旣) 개발/기(旣) 지원 여부

- 신청과제가 기 개발 또는 기 지원된 경우

- 신청과제가 동일기업의 기 지원된 과제내용과 유사한 경우

- 신청기업이 기 생산·판매중인 제품이거나 동제품의 단순 성능개량 또는 조립인 경우

④ 의무사항 불이행 여부

- 사업에 참여하는 기관(주관연구개발기관, 공동연구개발기관) 및 각 기관의 대표자, 연구책임자 등이 접수 마감일 현재 중소벤처기업부의 중소기업 기술개발사업으로 기술료 납부 및 납부계획서 제출, 성과 실적 입력(장비 구입실적 등), 정산금 및 환수금 납부 등의 의무사항을 불이행한 경우

* 과제 선정을 위한 최초 평가 개시 전까지 의무사항 불이행을 해소한 경우에는 예외로 함

⑤ 참여제한 여부

- 사업에 참여하는 기관(주관연구개발기관, 공동연구개발기관) 및 각 기관의 대표자, 연구책임자 등이 접수 마감일 현재 중소기업기술개발사업 또는 국가연구개발사업에 참여제한 중인 경우

⑥ 채무불이행 및 부실위험 여부(단, 비영리법인 또는 공기업(공사)는 예외)

- 사업에 참여하는 기관(주관연구개발기관, 공동연구개발기관) 및 각 기관의 대표자 등이  접수 마감일 현재 다음 중 하나에 해당하는 경우

* 채무불이행 및 부실위험 여부는 접수마감일 현재 관할세무서에 신고된 결산 재무제표 및 신용조사 결과를 근거로 판단하되, 전년도 결산이 종료되지 않아 신고를 하지 못한 경우 관할 세무서에 신고된 전전년도 재무제표를 근거로 판단

㉮ 기업의 부도(회생인가를 받은 경우는 예외)

㉯ 세무당국에 의하여 국세, 지방세 등의 체납처분을 받은 경우

* 단, ① 과제 선정을 위한 최초 평가 개시 전 까지 해소하거나 체납처분 유예를 받은 경우, ② 회생인가를 받은 경우, ③ 중소벤처기업진흥공단 및 신용회복위원회(재창업지원위원회)를 통해 재창업자금을 지원받은 경우, ④ 신용보증기금 및 기술신용보증기금으로부터 재도전기업주 재기지원보증을 받은 경우 예외

㉰ 민사집행법에 기하여 채무불이행자명부에 등재되거나, 은행연합회 등 신용정보집중기관에 채무불이행자로 등록된 경우

* 단, ① 과제 선정을 확정하는 평가 시행일 이전 채무불이행 사유를 해소한 경우, ② 회생인가를 받은 경우, ③ 중소벤처기업진흥공단 및 신용회복위원회(재창업지원위원회)를 통해 재창업자금을 지원받은 경우, ④ 신용보증기금 및 기술신용보증기금으로부터 재도전기업주 재기지원보증을 받은 경우 예외

㉱ 파산·회생절차·개인 회생절차의 개시 신청이 이루어진 경우

* 단, 법원의 인가를 받은 회생 또는 변제계획에 따른 채무변제를 정상적으로 이행하고 있는 경우 예외

< 관련 문의처 >

☞ 신용회복지원협약에 따른 신용회복지원 → 신용회복위원회(www.ccrs.or.kr, ☎1600-5500)

☞ 중소벤처기업진흥공단, 신용보증기금, 기술보증기금의 재창업 자금(보증) 및 재기 지원 보증 → 중소기업재도전종합지원센터(www.rechallenge.or.kr)

㉲ 부채비율이 1,000% 이상인 경우와 최근결산 기준 자본전액잠식인 경우

* 단, 창업 3년 미만의 중소기업, 「은행업감독업무시행세칙」에 따른 “채권은행협의회 운영협약(채권은행 협약)”에 따라 채권은행협의회와 경영정상화계획의 이행을 위한 특별약정을 체결한 기업, 시설투자(산업기술분류 상 대분류 기준 바이오･의료 분야 과제의 경우 임상, 시험 등을 위한 투자 포함)에 따른 일시적 부채 증가로 평가위원회에서 지원 가능한 것으로 인정한 기업, 사업공고일 기준으로 산업위기지역 소재 중소기업의 경우는 예외

** 상기 부채비율 계산 시 한국벤처캐피탈협회 회원사 및 중소벤처기업진흥공단 등 「공공기관의 운영에 관한 법률」에 따른 공공기관으로부터 최근 2년 간 대출형 투자유치(CB, BW, 환전환우선주(RCPS))를 통한 신규차입금은 부채총액에서 제외 가능

구 분	확인 근거 (증빙서류)
부채비율, 자본잠식 등	▪ 최근년도 결산 재무제표(대차대조표, 손익계산서) * 접수마감일기준 관할세무서에 신고된 전년도(’21년도) 재무제표(국세청발급)를 근거로 판단하되, 전년도 결산이 종료되지 않아 신고를 하지 못한 경우 관할세무서에 신고된 전전년도(’20년도) 재무제표(국세청 발급)로 판단

⑦ 대면평가(또는 현장조사) 등에서 창업 3년 이상 기업이 재무제표(부가가치세 과세표준증명원 대체 불가)를 제출하지 않은 경우

* 단, 간편 장부 대상자 등에 해당하는 개인사업자와 개인에서 법인으로 전환되어 전년도 재무제표를 보유하고 있지 않은 기업의 경우에 한해 확정 재무제표 발급 시(해당년도 6월 말일까지 전문기관에 제출하는 경우에 한함)까지 제출 유예 가능

⑧ 사업에 참여하는 기관(주관연구개발기관, 공동연구개발기관 등) 및 각 기관의 대표자, 연구개발책임자가 세부사업 접수마감일 기준으로 고용노동부가 공개하는 체불사업주 명단에 해당하는 경우

4. 지원기준

□ 정부지원연구개발비 및 기관부담연구개발비 기준

◦ 정부지원연구개발비 : 총 연구개발비의 80%이내(최대 21개월, 21억원)*이내 지원

◦ 기관부담연구개발비 : 총 연구개발비의 20%이상* 부담하여야 하며 연차별 납부

* 전체 기관부담연구개발비(현금+현물) 중 10% 이상은 현금으로 부담

< 정부지원연구개발비 지원 한도 및 연구개발비 구성 >

지원기간	구분		연구개발비3)4)
			정부지원연구개발비(80%)	기관부담연구개발비(20%)
				현금	현물
최대 21개월 이내	중소기업1)		컨소시엄5)별 사업비 구성	민간부담금의 10% 이상	필요시 부담
	그외2)	대학		필요시 부담	필요시 부담
		연구소

1) ‘중소기업’이란 중소기업기본법 제2조에 포함되는 기업을 말함.

2) 대학 및 연구소 등의 비영리 기관인 경우는 위 표에서 ‘그 외’를 적용함.

3) 연구개발비는 정부출연금과 민간부담금(현금 및 현물)으로 구성

4) 과제참여자는 정부출연금을 지원받아 과제를 수행하여야 하며, 영리기관의 경우, 민간부담금 중 현금을 개별 부담하여야 함

5) 컨소시엄 구성 시, 1개 이상의 중소시업이 포함되어야 함

< 정부지원연구개발비 및 기관부담연구개발비 예시>

(단위 : 백만원, %)

구분	정부지원 연구개발비	기관부담연구개발비			총사업비
		현금	현물	합계
1차년도	900	22.5	202.5	225	1,125
2차년도	1,200	30	270	300	1,500
합계	2,100	52.5	472.5	525	2,625
총연구개발비 대비 비율(%)	80.0	-	-	20.0	100.0

* 지원기간 21개월, 정부지원연구개발비 21억원(1억원/월) 지원한 경우임

** 기관부담연구개발비 현금(52.5백만원)은 전체 민간부담금(525백만원)의 10%임

□ 정부지원연구개발비에 따른 신규 인력 채용

① 과제 당 정부지원연구개발비 신청금액 합계가 4억원 이상인 경우

- 정부지원연구개발비 4억원 당* 청년인력** 1인을 신규로 의무채용하고, 1년 이상 고용상태를 유지하여야 함(중도퇴사 시 2개월 이내 대체인력 채용이 원칙)

* (예시) 기업이 연간 5억원을 지원받고, 4년간 과제를 수행하는 경우, 과제수행기간 내 청년인력 5명을 의무채용해야 하며, 1차년도에 최소 1명의 청년을 우선 채용해야 함

** 만 15세 이상 만 34세 이하 참여연구원(내국인 및 건강보험자격취득일 기준, 군복무 시, 군복무기간만큼 비례하여 최대 만 39세까지 인정)

*** 단, 기업과 비영리기관으로 구성된 연구개발과제의 경우, 기업에 지원되는 총 정부출연금이 4억원 이상인 경우에만 청년인력 의무채용 대상

정부지원 연구개발비 신청액	청년 신규인력 의무채용	신규채용 시 해당인건비 현물 대체
4억원 이상	4억원 당 1인	의무채용 외 추가 신규채용 시 가능
4억원 미만	해당없음	최초 신규채용부터 가능

* 단, ‘소부장 경쟁력강화위원회’ 추천과제의 경우 청년인력 의무채용 미적용

□ 신규고용에 따른 기관부담연구개발비 중 현금부담 감면 기준

◦ 정부지원연구개발비에 따른 신규 채용인력 외에 청년인력 신규 채용 시, 민간부담금 중 현금부담금을 해당 인건비만큼 현물 대체 가능

* 사업신청시 기존 민간부담 비율대로 신청하고, 평가위원회 및 현장조사 등 청년인력 해당 유무를 확인한 후 협약 시 민간부담금 조정

◦ 과제 당 정부지원연구개발비 신청금액 합계가 4억원 미만인 경우

- 청년인력 신규 채용 시, 민간부담금 중 현금부담금을 해당 인건비만큼 현물 대체 가능

□ 기술료 징수기준 : 해당사업의 기술료 징수대상사업인지 표기

◦ (납부대상) 최종평가 “완료” 과제의 주관(공동)연구개발기관으로서, 연구개발결과물을 소유하고 실시하고자 하는 영리기관

◦ (납부방식) 경상기술료(매출기반 약정기술료) 방식으로 기술료를 전문기관에 납부해야 하며, 세부사항은 과제 협약 시 「중소기업기술개발지원사업 기술료 관리규정」에 따라 징수

☞ 경상기술료(매출 기반 약정기술료)

① 기술개발 종료 후 5년간 연구개발결과물의 실시(사업화)를 통해 발생한 매출액(연구개발결과물 제품 매출액)의 일정비율로 납부

② 연구개발결과물 제품 매출액은 전문기관의 검증절차를 거치지 않고, 총매출액에 중소기업이 사업계획서 신청, 약정한 연구개발결과물 제품 점유비율에 근거하여 산정

* 중소기업기술개발사업종합관리시스템(www.smtech.go.kr) >> 정보마당 >> 공지사항 “기술료 매뉴얼” 참고

◦ 청년인력 신규 채용 시 기술료 납부시기를 유예하고, 납부액은 해당 인력에게 2년간 지급한 인건비의 50% 만큼 감면

- (대상기업) ①기술실시협약을 체결하거나, ②연구개발성과를 직접 실시하거나, ③과제 종료 후 성공 판정 받은 기업

- (신청조건) 정부 R&D 과제로 개발된 기술의 고도화 및 사업화를 위해 업무에 활용할 인력*을 채용하여 2년 이상 고용 유지한 경우

* 만15세 이상 만34세 이하 참여연구원(군복무 기간만큼 비례하여 최대 만 39세까지 인정)

** (채용·고용유지 기준) 기술실시협약체결일 이전 6개월 이내 채용하고, 기술실시협약체결일 이후 2년까지 고용 유지

5. 선정평가 방법 및 기준

□ 평가절차 및 일정(안)

◦ 평가, 선정, 협약관련 일정 등은 신청 과제 수, 코로나-19 상황 등에 따라 일부 조정될 수 있음

사업공고	➡	신청ᐧ접수	➡	요건검토 및 대면평가 통보	➡	대면평가
중소벤처기업부		주관연구개발기관 (온라인)		전문기관		전문기관
						□
최종평가, 사후관리	□	과제관리**	□	협약 및 연구개발비 지급	□	대면평가결과통보ᐧ 협약체결안내
전문기관		전문기관		주관/공동/전문기관		전문기관

* (주관연구개발기관) 과제신청기업, (전문기관) 중소기업기술정보진흥원

** 필요시, 단계 보고 및 평가 실시

< 신청접수 이후 선정 및 추진일정(안) >

일	월	화	수	목	금	토
4.17	4.18	4.19	4.20	4.21	4.22	4.23
-	-	신청접수마감	요건검토	요건검토	대면평가 일정안내	-
4.24	4.25	4.26	4.27	4.28	4.29	4.30
-	요건검토	대면평가	대면평가	요건검토	대면평가 결과 및 협약체결 안내	-

* 기술수요조사(30일) 및 과제공고(30일) 등의 기간을 고려하여, 신속한 과제지원을 위해 신청접수 마감 이후 2~3주 이내에 대면평가 및 결과안내 예정(이의신청 및 요건검토, 현장조사 등의 현황에 따라 일정은 변경 가능)

□ 선정 평가방법

◦ (대면평가) 기술분야별 산․학․연 전문가로 평가위원회를 구성하여 제출된 연구개발계획서 내용, 연구책임자의 발표내용, 기술자립화 가능성 등을 종합적으로 심사․평가한 후, 종합평점 우선순위에 따라 대상과제로 선정

종합평점 =	대면평가점수 합계 - ( 최고점수 + 최저점수 )	+ 가점 - 감점
	평가위원 수 - 2

□ 평가기준

◦ 대면평가표 및 평가배점은 「중소기업기술개발지원사업 관리지침」을 준용

구분	평가항목	평가지표	배점
기술성 (35)	기술개발방법 구체성	· 기술개발 내용 및 목표의 도전성 (품목서 목표달성과의 적합성 등)	15
	기술보호 및 지식재산권 확보	· 기술개발 목표 및 개발방법, 개발기간의 적정성	10
	정량적 목표 및 평가항목의 부합성	· 기술유출방지, 기술보호계획 및 지식재산권 확보·회피 방안 적정성	10
사업성 (65)	사업화 계획의 실현가능성	· 제품화 및 양산, 판로개척계획의 구체성 · 사업화를 위한 후속투자계획의 충실성 · 기업성장성 및 재무안전성 등 사업화역량	25
	기술개발역량	· 기업의 과제수행 역량(과제책임자, 참여연구원의 R&D수행 경험 및 수행역량 등) · 연구윤리(사업비 부정사용 이력, 연구부정에 따른 참여제한 이력 등)	20
	파급효과	· R&D의 경제적 파급효과 · R&D의 기술적 파급효과	15
	자금집행계획	· 자금집행계획의 적정성	5
합계			100

◦ 동점자 처리 기준

- 과제 선정 시 종합평점이 동일한 경우, 최종단계 평가점수의 기술성 점수가 높은 과제를 우선 선정하고, 기술성 점수도 동일한 경우 사업성 점수가 높은 과제를 우선 선정

- 사업성 점수도 동일한 경우 가점이 높은 주관연구개발기관이 신청한 과제를 우선 선정

◦ 가・감점 (대면평가 적용)

-「중소기업기술개발지원사업 관리지침」내 제시된 우대사항을 준용

- (가점) 접수마감일 기준, 주관연구개발기관 대상 아래의 우대사항 해당여부 파악을 통하여 최대 5점까지 우대(분야별 최대가점 초과불가)

* 단, 「소재·부품·장비 강소기업 100+」 선정기업가점은 최대 우대가능한 가점 외 별도적용

** 가점인정서류는 대면평가당일까지만 제출가능, 이후 제출 또는 요청 불인정

분야	우대사항	가점	확인방법 (증빙서류)
소재부품장비 (최대 5점)	「소재·부품·장비 강소기업 100+」 선정기업 * 강소기업 100 전용 R&D 가점 미적용. 강소기업 100 전용 R&D 외 중기부 R&D 정부지원금 합계 40억원까지 가점 적용	5점	전문기관 확인
	「소재·부품·장비 강소기업 100+」 최종 단계 미선정기업	3점	전문기관 확인
벤처 이노비즈 메인비즈 (최대 2점)	「K-유니콘 후보 200 프로그램」에 선정된 중소기업	1점	예비 유니콘 인증서 (유효기간 내 인증서에 한함)
	｢벤처기업육성에 관한 특별조치법｣ 제25조에 따른 벤처기업	1점	벤처기업 인증서 (유효기간 내 인증서에 한함)
	｢중소기업기술혁신 촉진법｣ 제15조에 따른 기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ)	1점	기술혁신형 중소기업(INNO-BIZ) 인증서(유효기간내 인증서에 한함)
	｢중소기업기술혁신 촉진법｣ 제15조의2에 따른 경영혁신형 중소기업(MAIN-BIZ)	1점	경영혁신형 중소기업 인증서(MAIN-BIZ)(유효기간내 인증서에 한함)
인력, 고용 (최대 2점)	｢중소기업인력지원특별법｣ 제18조의2에 따른 인재육성형 중소기업	1점	인재육성형 중소기업 지정서
	｢여성기업지원에 관한 법률｣ 제2조제1호에 따른 여성기업	1점	여성기업 확인서
	｢장애인기업활동 촉진법｣ 제2조에 따른 장애인기업	1점	｢장애인기업활동 촉진법｣ 제2조 제2호의 각 목을 모두 만족하는 기업(장애인등록증 확인 필)
	마이스터고등학교·특성화고등학교·중소기업인력양성대학(계약학과, 기술사관, 취업맞춤반)과 산학협약을 체결한 기업	1점	접수 마감일 기준 3년 이내 체결한 산학협약서
	과제 접수마감일 기준 6개월 전 시점 근로자 수를 기준으로 접수마감일 현재 근로자 수가 150% 이상인 중소기업 (근로자 수 : 고용보험 피보험자 수 기준)	1점	6개월 간격 근로자의 가입일 및 상실일 확인이 가능한 자료 (ex)고용보험 사업장 자격취득자 명부(고용산재토탈서비스 홈페이지 발급))
	과제 접수마감일 기준 12개월 전 시점 근로자 수를 기준으로 접수마감일 현재 근로자 수가 110% 이상인 중소기업 (근로자 수 : 고용보험 피보험자 수 기준)	1점	12개월 간격 근로자의 가입일 및 상실일 확인이 가능한 자료 (ex)고용보험 사업장 자격취득자 명부 (고용산재토탈서비스 홈페이지 발급))
	과제 접수마감일 기준 36개월 전 시점 근로자 수를 기준으로 접수마감일 현재 근로자 수에 대한 연평균성장률(CAGR)이 10% 이상인 중소기업 (근로자 수 : 고용보험 피보험자 수 기준)	1점	36개월,24개월,12개월 간격 근로자의 가입일 및 상실일 확인이 가능한 자료 (ex)고용보험 사업장 자격취득자 명부 (고용산재토탈서비스 홈페이지 발급))
	최근 3년간 연도별 동종업계 평균임금 대비 10% 이상 높은 임금 수준을 유지한 중소기업 * 최근 3년 : 2017년부터 2021년까지의 실적 중 기업이 3개년도를 선택하여 반영 가능 * 동종업계 평균임금(연평균임금) : 고용노동부에서 시행하는 ‘고용형태별근로실태조사’ 중 산업별 임금 및 근로시간 통계표 상의 월임금총액에 12를 곱하여 산출	1점	국세청에 제출한 원천징수이행상황신고서 (홈택스 발급)
기타 (최대 2점)	｢중소기업 사업전환 촉진에 관한 특별법｣ 제8조에 따른 사업전환계획 승인기업 중 우수한 성과로 사업전환을 완료한 기업	1점	사업전환계획 승인 및 연계지원결정 통보서 (중소벤처기업진흥공단 발행)
	기업활력법 승인기업/｢중소기업 사업전환 촉진에 관한 특별법｣ 제8조에 따른 사업전환계획 승인기업	1점	사업재편 승인서/사업전환승인 및 연계지원 결정 통보서 (중소벤처기업진흥공단 발행)
	｢중소기업진흥에 관한 법률｣ 제62조23에 따른 ‘중소기업특별지원지역'내에 소재하고 있는 지역중소기업 * 중소벤처기업부 고시에 해당되는 기업으로 접수마감일 기준 유효기간내 있는 기업 ** ’22.1.28.부터 ｢지역중소기업 육성 및 촉진 등에 관한 법률｣ 시행으로 동법 제23조에 근거	1점	해당지역 내 지자체 및 산단공에서 발급한 산업단지 등 중소기업특별지원지역 입주확인서
	요령 제2조제27호에 따른 산업위기지역 소재 중소기업	1점	기술개발 수행 사업장 주소 확인이 가능한 서류 (사업자등록증, 법인등기부등본 등)
	「중소기업진흥에 관한 법률」제62조의4에 따른 명문장수기업	1점	명문장수기업 확인서
	「기술보호 선도 중소기업 육성프로그램」 참여기업 중 기술보호 역량 우수기업으로 지정된 중소기업	1점	전문기관 확인 (대중소기업농어업협력재단)

- (감점) 접수마감일 기준, 주관연구개발기관에 대해 아래의 감점사항 해당 여부 확인하여 감점 부여(최대 4점)

연번	감점 사항	감점	확인
①	최근 3년 이내에 혁신법 제31조제1항 각호의 어느 하나에 해당하는 부정행위로 제재처분을 받은 경우	10점	전문기관 직접확인
②	최근 3년 이내에 정당한 사유* 없이 연구개발과제 수행을 포기한 경우 * 정당한 사유 : 1. 특별평가를 통해 과제 포기사유를 인정받은 경우, 2. 과제에 지원된 정부지원연구개발비 전액을 반납하고 포기한 경우	1점

6. 신청 및 접수 방법

□ 공고 및 접수기간

◦ 공고기간 : 2022. 3. 21.(월) ~ 2022. 4. 19.(화) (30일간)

◦ 접수기간 : 2022. 4.  8.(금) ~ 2022. 4. 19.(화) 18:00까지

□ 신청 및 접수방법 :

◦ 접수처 : 범부처통합연구지원시스템(IRIS, https://www.iris.go.kr/)

☞ 신청방법 : 범부처통합연구지원시스템(www.iris.go.kr) → 회원가입 → 로그인* → QUICK LINK → R&D업무포털 → 과제접수 → 신청공고 목록에서 ‘제조데이터공동활용플랫폼 기술개발사업’ 검색 후 구비서류 등록
(*로그인 이후 기관등록 및 기관대표자는 ‘국가연구자정보시스템-연구자정보 전환 동의’를 통해 연구자번호를 부여받아야 과제신청 가능)

☞ 신청서류 양식 확인 : 범부처통합연구지원시스템 및 중소기업기술개발종합관리시스템을 통해 관련공고 및 양식 공지

- www.iris.go.kr → 사업정보 → 사업공지 → 사업공고 → 2022년 제조데이터공동활용플랫폼 기술개발사업 시행계획 공고

- www.smtech.go.kr → 정보마당 → 알림마당 → R&D 사업공고 → 2022년 제조데이터공동활용플랫폼 기술개발사업 시행계획 공고

☞ ‘최종확인’ 후 유효성 여부를 점검하고 수정가능하며, 이후 ‘최종확인’ → ‘제출’을 클릭하면 연구개발계획서 제출이 완료됨(제출 이후 수정 및 삭제 불가)

◦ 온라인 신청절차 및 접수요령

①신청안내	□	①신청안내	□	①신청안내	□	②신청공고목록
사전준비사항 안내		PC 권장환경안내		신청시 유의사항 안내		공고목록확인 (조회)
						□
②신청공고목록	□	②신청공고목록	□	②신청공고목록	□	②신청공고목록
연구개발비 (장비포함)		수행(연구)기관		과제요약		RFP 선택 및 과제기본정보작성
□
②신청공고목록	□	②신청공고목록	□	②신청공고목록	□	②신청공고목록
성과지표		추가항목		파일첨부		최종확인 및 제출

□ 필수 제출서류

☞ 중소기업기술개발지원사업 연구개발계획서 본문1 서류를 작성 후 문서파일을

업로드하고, 연구개발계획서 요약서 및 본문2는 온라인시스템 직접 입력

* 온라인시스템에 직접 입력하는 서류는 온라인에서 자동생성되는 파일임

◦ 공통 구비서류(지정서식 활용)

연번	서 식 명		제출서류
			필수	해당시
①	중소기업 기술개발지원 연구개발계획서 * 연구개발계획서 작성 시 개발기간 시작일은 ‘22. 4. 1로 기재 (단, 협약 체결일정에 따라 향후 조정될 수 있음) ** (본문1) 50페이지 이내 작성, 작성분량 초과 시 평가에 불이익이 발생할 수 있음 *** (본문2) 자동생성문서로 별도 서류작성 불필요	본문1	O
		본문2	O
②	신용상태 조회동의서		O
③	중소기업기술개발사업 청렴서약서		O
④	개인정보 수집·이용 동의서		O
⑤	경상기술료(매출기반 약정기술료) 납부 계획		O
⑥	(중소기업 지원사업 통합관리시스템) 정보 활용을 위한 동의서		O
⑦	배우자 및 직계존비속 참여연구원 등록 신청			O

◦ 세부사업별 구비서류

연번	서 식 명	제출서류
		필수	해당시
①	사업자등록증 또는 법인등기부등본 * 법인의 경우, 법인등기부등본만 인정. 단, 개인사업자가 법인으로 전환한 경우 최초의 사업자등록증과 법인등기부등본을 모두 제출	O
②	최근년도 결산 재무제표 * 접수마감일 기준 관할세무서에 신고된 전년도 재무제표(국세청 발급)를 제출하되, 전년도 결산이 종료되지 않아 신고를 하지 못한 경우 관할 세무서에 신고된 전전년도 재무제표(국세청 발급) 제출	O
③	중소기업 확인서	O
④	컨소시엄 확약서	O
⑤	공장등록증명서(수요기업)	O
⑥	신규인력 채용(예정) 확인서 (정부지원연구개발비 4억원 이상 신청 시 필수)		O
⑦	위탁연구개발기관 참여의사 확인서		O
⑧	연구시설·장비 도입 계획서 * 부가세포함 3천만원 이상 연구시설·장비인 경우 작성		O
⑨	연구시설·장비 심의 요청서 * 부가세포함 1억원 이상 연구시설·장비인 경우 작성		O

7. 유의사항

① 중소기업은 주관연구개발기관으로서 모집공고 해당연도에 1개 세부과제만 신청가능하며, 동 사업은 졸업제를 적용받지 않음(졸업제 미적용 사업)

② 중소기업이 당해연도 주관(공동)연구개발기관으로 신규과제 신청 및 수행가능한 과제 수는 아래 표와 같으며, 동시 수행가능한 과제 수는 최대 2개로 한정함

< 신규과제 신청 및 수행가능 과제 수 한도 (동시 수행 과제 수) >

수행 중인 과제 수	졸업제 적용사업	졸업제 미적용사업
2개	신청불가	신청불가
졸업제 적용사업 1개	신청불가	1개 가능
졸업제 미적용사업 1개	1개 가능	1개 가능(졸업제 적용사업 미선정 시)
0개	1개 가능	2개 가능(졸업제 적용사업 미선정 시), 1개 가능(졸업제 적용사업 선정 시)

* 졸업제 적용사업, 졸업제 미적용사업을 불문하고 수행과제 수는 2개를 초과할 수 없으며, 졸업제 대상사업(기업주도형 R&D)은 2개 이상 동시수행 불가

** 「소재･부품･장비 강소기업 100」 선정기업은 동시수행 과제수 미적용

*** 기존 수행과제의 잔여기간이 접수마감일 현재 6개월 이내인 경우와 중소기업R&D역량제고, 연구기반활용(舊 연구장비공동활용지원), 공정품질기술개발(현장형R&D), 중소기업선도연구기관협력기술개발, 산학협력 거점형 플랫폼(R&D), 지역공동수요기술개발, 상용화기술개발사업(중소기업네트워크형기술개발), ’19년까지 선정한 첫걸음협력R&D, 제품서비스R&D, 기술전문기업협력R&D, 공정･품질R&D, 구매조건부신제품R&D, 중소기업 네트워크형R&D에 참여하는 경우에는 수행과제 수로 계상하지 않음

③ 상기 ①, ②의 신규과제 신청 및 수행가능 과제수 요건에도 불구하고, 다음 항목 중 하나라도 해당되는 기업은 1개 과제를 추가로 수행할 수 있음(관련 증빙서류 제출 필요)

* 단, 졸업제 대상사업을 수행하고 있는 경우에는 비졸업제 사업만 추가로 수행가능

㉮ 전년도 매출액이 50억원 이상이면서, 3년 평균 매출액 대비 R&D 투자비중이 3% 이상

* 단, 업력 3년 미만인 기업은 현재 재무제표를 기준(1년 또는 2년)으로 평균값 반영

㉯ 전년도 직･간접 수출액이 100만달러 이상이면서, 매출액 대비 직･간접 수출액 비중이 20% 이상

④ 가점 및 감점은 「중소기업기술개발지원사업 관리지침」을 따르며, 신청자격에 해당하는 사항은 가점대상에서 제외함

⑤ 동시에 수행할 수 있는 국가연구개발사업 과제 수는 연구책임자로서 최대 3개 이내, 참여연구원으로서 최대 5개 이내로 제한함(단, 위탁연구개발기관의 책임자 및 참여연구원은 제외)

* 단, ① 연구개발계획서의 제출 마감일로부터 6개월 이내에 수행이 종료되는 과제, ② 사전조사, 기획･평가연구 또는 시험･검사･분석에 관한 과제, ③ 세부과제의 조정 및 관리를 목적으로 하는 기술개발과제, ④ 중소기업과 비영리기관의 공동기술개발 과제로서 협약체결시점에 연평균 정부지원연구개발비가 3억원 이하인 연구개발기관이 있는 과제 ⑤ 국가과학기술자문회의의 심의를 거친 연구개발과제

⑥ 신규로 채용하는 참여연구자는 채용일로부터 각 차수별 사업공고일까지의 기간이 6개월 이내인 연구자에 한함

⑦ 부가세포함 3천만원 이상 연구시설·장비의 도입계획이 있는 경우, 온라인신청절차 2단계 연구개발계획서 본문2에 해당 연구시설·장비 등록 및 연구시설·장비 도입 계획서를 제출하여야 함

- 3천만원 이상 연구시설․장비에 대해서는「연구장비 도입심사평가위원회」를 통해 도입의 타당성, 활용성, 구입가격의 적정성 등을 심의하여 지원 여부 결정 및 사업비 조정

* 연구개발계획서 본문2에 해당 연구시설·장비를 미등록하거나 연구시설·장비 도입계획서를 미제출 한 경우 해당 연구시설·장비 도입 불인정 및 해당 구매비용 삭감

- 1억원 이상의 연구시설․장비의 도입에 관한 사항은「과학기술기본법」제28조 및「국가연구개발 시설·장비의 관리 등에 관한 표준지침」에 따름

* 1억원 이상 연구시설·장비의 경우 심의는 국가연구시설·장비심의위원회(과기정통부)에서 실시하나, 전문기관에도 심의요청서를 제출하여야함

☞ 연구시설·장비라 함은 연구·개발을 위한 유형의 비소모적 자산으로서 분석, 시험, 계측, 기계가공, 제조, 전처리, 영상, 교정, 데이터 처리, 임상의료 등의 용도로 사용되는 기계장치 및 시설을 말함

☞ 상용화 또는 생산관련 시설·장비는 연구시설․장비로 산정불가하며, 향후 평가위원회에서 상세 검토하여 해당될 경우에는 사업비 삭감

⑧ 기술개발지원사업을 통해 발생한 특허(출원･등록) 등 지식재산권은 연구개발기관이 소유하여야 하며, 개인이 포함되어 있을 경우 관련법령(중소기업기술혁신촉진법 제31조)에 따라 제재를 받을 수 있음

㉮ (예외) 개인사업자의 경우 대표자 명의로 지식재산권 출원･등록 가능

㉯ 여러 연구개발기관이 공동으로 연구개발과제를 수행하는 경우, 국가연구개발혁신법 제16조(연구개발성과의 소유・관리) 및 시행령 제32조(연구개발성과의 소유)에 따름

⑨ 공급기업이 실증을 위해 수요기업에 제공·설치한 기술개발 시제품(결과물) 등은 수요기업의 무상사용을 원칙으로 하되, 상호 협의를 통해 조정 가능

⑩ 사업에 참여하는 자(주관연구개발기관, 공동연구개발기관, 대표이사, 연구책임자 등)는 채무불이행 등 확인을 위한 신용조회에 동의한 것으로 간주함

* 단, 비영리법인 또는 공기업(공사)는 예외

⑪ 평가 공정성을 위해 경쟁업체 소속 평가위원 배제

- 주관연구개발기관은 신청과제평가에 공정성을 저해할 수 있다고 판단되는 경쟁업체를 연구개발계획서 본문2의 ‘경쟁업체 현황표’에 그 사유와 함께 제시할 경우, 타당성을 검토하여 경쟁업체 소속 평가위원 배제 예정

(단, 3개 이내 경쟁업체명을 기입)

8. 문의처

□ 사업안내

담당기관(부서)		문의사항	전 화
사업총괄	중소벤처기업부	시행계획 공고	중소기업통합콜센터 (국번없이) 1357, 044-300-0915
전문기관	중소기업기술정보진흥원 (부설)스마트제조혁신추진단	신청ㆍ접수, 사업계획 작성, 과제평가, 유의사항 등
시스템문의	범부처 통합연구지원시스템	과제 접수(시스템 입력) 관련사항	1877-2041

☞ 공고 관련 자세한 내용은 홈페이지에서 확인

◦ 범부처통합연구지원시스템(IRIS) : https://www..go.kr
◦ 중소기업기술개발종합관리시스템(SMTECH) : https://www.smtech.go.kr
◦ 중소벤처기업부 : https://www.mss.go.kr

붙임 1		품목서

[➀시뮬레이션분야]

품목번호

시뮬레이션02

개발AI분야

시뮬레이션

기술분류

기계부품

품목명

산업용 로봇 예지보전을 위한 개방형 통합 플랫폼 개발

필요성

ㅇ (개발동향) 현재 국내외에서 개발 중인 산업용 로봇 이상 진단 및 예지보전 솔루션은 센서 데이터와 AI 기술을 활용하는 데이터 기반 모델링&시뮬레이션(Modeling & Simulation, 이하 M&S)에 해당하나 데이터 기반 M&S만으로는 이상진단 및 예지보전 정확성의 한계가 존재함

* 전체 고장의 약 30% 수준의 고장만을 예측 할 수 있는 것으로 평가됨(ANSYS, 2019)

ㅇ (추진배경 및 필요성) 산업용 로봇과 같이 물리·기계적 요소들이 복합적으로 작용하는 생산설비에 대해서는 데이터 기반 예측(M&S)과 물리기반 예측(M&S) 기법을 병행·통합 활용하여 보다 정확한 고장 진단과 예지보전 수행 필요

지원범위

□ 개념 및 정의

ㅇ 기존 데이터 기반 예측(M&S)과 더불어 산업적으로 활용성이 증명된 CAE 기반의 물리 기반 예측(M&S)을 융합함으로써 기존 디지털트윈이 가지는 한계를 극복하고 보다 정확하고 정밀한 예측이 가능하며 메타버스 환경에서 시뮬레이션·협업가능한 기술개발 필요

□ 최종 목표

ㅇ 데이터 기반의 예측(Data Twin)과 물리 기반의 예측(Physics Twin)의 융합/연계(Hybrid)가 가능한 개방형 통합 로봇 예지보전 플랫폼 개발 및 실증을 통한 산업용 로봇의 이상/고장 예측 정확도 향상 및 메타버스 환경에서 운영 효율 향상

□ 개발 내용

ㅇ (플랫폼) 개방형 Hybrid(데이터+물리) 로봇 예지보전 플랫폼 개발

- 데이터 기반의 예지(Data Twin)보전 모듈 개발

- 물리 기반의 예지(Physics Twin)보전 모듈 개발

- 데이터와 물리 융합/연계(Hybrid) 예지보전 모듈 개발

- 분석 모듈 간의 pipelining 기술 개발

- KAMP와 연계 활용 할 수 있는 개방형 활용 모듈 개발

- 메타버스 기반 시뮬레이션·협업 모듈 개발

ㅇ (솔루션1) 데이터 기반 로봇 예지보전 솔루션 개발

- IoT 센서 등 센서 데이터의 실시간 수집/처리 기능 개발

- 클라우드 기반 대용량 데이터 프레임워크 개발

- 대규모 데이터 실시간 분석을 위한 분산/병렬처리 기술, 스케줄러 개발

- 인공지능/빅데이터 기반의 로봇 이상 진단 및 예지보전 예측 기능 개발

ㅇ (솔루션2) 시뮬레이션 기반 로봇 예지보전 솔루션 개발

- 가상센서 기반의 로봇 고장모드 정의 및 시뮬레이션 데이터 생성 기능 개발

- 시뮬레이션 데이터 기반 최적 학습데이터 샘플링/도출 및 관리 기능 개발

- 최적화 기법 및 AI 기반 차수감소모델(ROM: Reduced Order Model) 생성 기능 개발

- 다양한 차수감소모델의 연계 융합을 통한 시스템 레벨 고장진단 및 예지보전 기능 개발

□ 데이터 수집‧처리 및 적용 설비

데이터 유형	- 로봇 센서 데이터(전류, 열, 진동 등) - 고장 모드별 시뮬레이션 데이터 셋 - 기타
데이터 형태	- CSV, XML, 기타
수집방법	- 산업용 로봇, 로봇 센서시스템, PLC 등으로부터 주기적인 데이터 수집 - 로봇에 대한 시뮬레이션 기반 고장모드 생산 및 저장
처리 데이터 개수	- IoT 센서 데이터(1일 기준, 1,000건/로봇 이상) - 시뮬레이션 데이터(100건/로봇 주요 이상)
적용가능 설비	- 자동차, 항공기, 선박, 풍력발전 등 생산용 산업용 로봇 - 생산 제품 검사용 산업용 로봇, 기타

기대효과

ㅇ (생산개선 효과)로봇 고장률 감소를 통한 제조현장 생산성 증대 (10 %↑)

ㅇ (생산개선 효과) 제조현장 다운타임 감소 (5 %↓)

ㅇ (기업 매출 상승 효과) 기술개발 후 매출 상승 (10%↑)

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 기술개발 후 파생 효과 제시

지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 21개월 이내 (1차년도: 9개월, 2차년도: 12개월)

ㅇ 정부출연금 : 21억원 이내 (1차년도: 9억원 내외, 2차년도: 12억원 내외)

ㅇ 주관개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 공동개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

[➁자원최적화분야]

품목번호

자원최적화03

개발AI분야

자원최적화

기술분류

기계

품목명

AI 기반 FMEA(Failure Mode and Effects Analysis) 분석 클라우드 플랫폼 개발

필요성

ㅇ 신제품 개발과 공정개선을 위한 고장형태와 고장원인 분석 필요성 대두

- 최근 최적화된 리스크관리 프로세스 적용을 강조하는 글로벌 고객사의 증가

- 고객니즈에 맞춘 신제품 출시 주기 단축 및 고객 맞춤형 대응전략 필요

- 제조데이터 기반의 잠재적 고장형태와 원인 예측을 통한 제품고장(불량) 대응이 가능한 제품 개선, 공정개선 업무 활용요구 확대

- 표준화된 분석 기법의 도입을 통한 분석 신뢰성 향상 요구 증대

ㅇ FMEA 분석 전문성 부족 개선 필요

- 고객 요구로 실무자 경험에 의존하여 문서(Excel)로만 관리

- 고장분석 시 수집데이터를 제대로 활용하지 않아 예방관리로 연계되지 않음

- 예측된 고장형태 및 원인에 대한 추적관리 부재로 실무 활용도 낮음

- 글로벌 표준분석 절차를 적용한 외산 솔루션 도입 비용 과대

※ FMEA(Failure Mode and Effects Analysis) : 고장모드 영향분석으로 제품개발 및 공정 프로세스 상에서 발생 가능한 고장(Failure)과 이러한 고장으로 인해 야기될 수 있는 위험을 구조화하여 사전에 방지하는 방법

ㅇ 제조데이터를 활용한 표준화된 FMEA 관리로 관리역량 향상 필요

- 표준화된 분석 프로세스를 적용한 AI 알고리즘으로 분석 자동화 실현

- 분석결과와 실시간 제조데이터 분석으로 리스크 대응 능력 향상

- 제품제조를 위한 전(全)공정 관리항목을 분석하여 고장 발생 사전 차단

지원범위

□ 개념 및 정의

ㅇ 다양한 업종의 설비별 기존 고장 이력 데이터 및 IIOT 기반 설비 빅데이터를 분석하고 AI 알고리즘을 적용함으로써 효율적인 공정별 고장을 모니터링하고 원인진단 및 결과를 시각화하는 FMEA 분석 자동화 클라우드 플랫폼

□ 최종 목표

ㅇ 수집된 제조데이터를 분석하여 AI 기반 고장 예측, 고장원인 추천, 위험도 우선순위 예측 알고리즘을 통해 고장, 기능, 리스크에 대한 분석절차를 자동화하는 지능형 FMEA 분석 클라우드 플랫폼 개발

ㅇ AI기반 지능형 FMEA 분석 클라우드 플랫폼을 통한 고장원인 분석솔루션, VR기반 고장예측 모니터링 솔루션 개발

ㅇ 개발 솔루션에 대한 현장 적용 및 실증

□ 개발 내용

ㅇ (플랫폼) AI 기반 글로벌 표준 FMEA 분석 자동화를 위한 클라우드 플랫폼 개발

- IIoT(Industrial Internet of Things)를 대상 설정과 수집된 설비 데이터 및 기존 고장 이력 데이터를 기반으로 고장예측, 고장형태, 고장원인을 분석할 수 있는 FMEA 분석 자동화 알고리즘 개발

- 업종별, 설비별로 전문가가 선별한 데이터를 활용하여 공정별 고장 원인을 분석하는 FMEA 분석 자동화 클라우드 플랫폼 구축

- 다양한 설비 및 다양한 업종에 적용 가능한 제조데이터 수집 API 개발 및 KAMP와 연동 기술 개발

- 국제표준(SAE J17329)에 맞춘 글로벌 확장 가능 플랫폼 구현 기술 개발

ㅇ (솔루션1) 고장형태(Failure Mode)의 고장원인 분석 솔루션 개발

- 고장원인 Tree 작성 및 고장원인 분석에 대한 AI 모델 개발

- 데이터 전처리 및 딥러닝 학습 모델링을 위한 공장 내 각 요소 간의 관계 분석

- 고장원인 Tree 분석 결과를 기반으로 관계를 나타내는 시각화(관계형, Tree형) 구현

- 딥러닝 알고리즘을 활용한 고장에 대한 원인 분석 및 고장에 대한 심각도, 정확도, 발생빈도 추론을 통한 고장 원인 예측 알람 기술 개발

- 고장원인 분석 결과에 따른 자원최적화 가이드 제공 기술 개발

ㅇ (솔루션2) 디지털트윈 기반 실시간 고장원인 예측 모니터링 솔루션 개발

- 공정의 실시간 데이터와 IIoT 대상 설정을 이용한 디지털 트윈 스마트공장 구현

- GUI 기반의 가상공장 템플릿 개발

- 가상객체와 실시간 제조데이터 맵핑 Tool 개발

- 가상공장 실시간 모니터링 및 알람, 호출 기능 개발

□ 데이터 수집‧처리 및 적용 설비

데이터 유형	- 고장 데이터 : 이미지, 영상, 텍스트 - 제조설비 및 공정데이터 : 텍스트 - 센서 데이터 등 : Raw 데이터
데이터 형태	- DB Data, XML, CSV
수집방법	- 제조설비(조립, Test, 검사 등)의 PLC 신호 수집 - RS-232/485, 이더넷을 이용한 센서 Raw 데이터 수집 - RTU(Remote Transfer Unit)를 통한 클라우드 스토리지에 전송 및 저장 - KAMP 수집 제조데이터 활용
처리 데이터 개수	- 고장 및 설비 센서 데이터 : 15만건/년
적용가능설비	- 전자부품, 자동차, 항공기, 의약 분야의 생산 제조 설비 - ERP, MES 및 웹기반 정보시스템

기대효과

ㅇ (생산개선 효과) 스마트공장 고도화로 제조데이터를 활용한 제품 및 공정개발 업무 고도화

ㅇ (생산개선 효과) 엔지니어링 능력 향상에 따른 신제품 개발 활성화

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 외산 솔루션(FMEA 분석 솔루션) 대체 및 해외시장 확대 가능

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 전자부품 외 자동차/항공기/의약제조 산업군에 FMEA 분석 표준 확산

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 기술개발 후 생산인력 및 데이터분석·관리 인력 확대에 따른 신규고용 확대와 중소기업의 매출 상승

지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 21개월 이내 (1차년도: 9개월, 2차년도: 12개월)

ㅇ 정부출연금 : 21억원 이내 (1차년도: 9억원 내외, 2차년도: 12억원 내외)

ㅇ 주관개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 공동개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

[➂데이터자동관리분야]

품목번호

데이터자동관리09

개발AI분야

데이터자동관리

기술분류

기계부품

품목명

인공지능 비전(AI VISION) 기반 데이터 증강 및 결함 탐지 플랫폼 개발

필요성

ㅇ (개발동향) 품질보증 솔루션을 클라우드 기반의 데이터 플랫폼으로 연계 및 구축하고 있으나, 새로운 분야에 기존 플랫폼을 적용시 많은 부분을 새롭게 개발하거나 공정 전반적인 보완이 필요함. 새로운 분야에 데이터 플랫폼을 공용으로 활용하기 위해서는 결함 탐지 공정의 자율화 및 자동화된 CI·CD로 지속적인 성능 개선 등 필요

ㅇ (추진배경) 데이터 부족 및 허용성능 미충족 등의 문제로 인공지능 비전 검사 시스템을 제조현장에 적용 불가하며, 부족한 학습데이터를 인공지능으로 새롭게 생성 및 증가시켜서 99% 정확도를 갖는 결함 탐지 네트워크를 기반으로 자동화된 고성능 결함 탐지 시스템 구축 필요

ㅇ (필요성) 대부분의 제조업체 불량 감별방법은 전문 감별원에 의한 수작업으로 진행되고 있으며, 공정상 불량 발생에 따른 납기 지연 문제를 발생시켜 매출 상에 손실 초래하고 있음.

지원범위

□ 개념 및 정의

ㅇ 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 제공하여 특정 품목에 제한되어 있지않고, 일반화된 결함 검사 시스템을 개발하는 것으로 목표로 스마트 제조 솔루션(MES, ERP 등)과 연동 가능한 데이터 자동관리 플랫폼 개발

□ 최종 목표

ㅇ 시계열 데이터 수집·분석 플랫폼을 기반으로 자동화된 정밀가공 공정 불량 감지 및 불량예측 솔루션 개발, 공정 품질 데이터 수집·분석을 통한 PQCD 향상 및 AI 지식 자산화

□ 개발 내용

ㅇ (플랫폼) 인공지능 비전(AI VISION) 기반 데이터 증강 및 결함 탐지 플랫폼 개발

- 공정 품질 관련 시계열 제조데이터 수집·분석 플랫폼 개발

- 데이터 파이프라인 구축 및 설비 원천데이터의 실시간 수집·가공·분석 모듈 개발

- 불량 검사의 자율화가 가능한 비전검사 기반의 인공지능 결함 탐지 모듈 개발

ㅇ (솔루션1) 인공지능 기반 불량데이터 생성 및 결함 탐지 솔루션 개발

- 인공지능 알고리즘 기반의 결함 제품의 학습 및 평가 이미지 생성 후 결함 탐지 학습모델 생성

- 인공지능 기반 데이터 생성 시스템 개발 및 연계 데이터셋 구축

- 이미지 분리 네트워크와 이미지 분류 네트워크가 결합된 결함 탐지모델 구축

- 비정형 데이터와 정형 데이터가 융합된 비전검사에 따른 불량검출 솔루션 개발

- 제조현장의 결함 탐지 시스템을 실시간으로 웹상에서 제어할 수 있는 클라우드 기반의 웹 서비스와 AI비전 검사기 통합 개발

ㅇ (솔루션2) CI/CD 기반 주기적인 재학습이 가능한 자동화 솔루션 개발

- 공정 모니터링이 가능한 데이터 솔루션 연계구축 및 시각화

- 양품·불량을 판별하는 분류기능 및 데이터 전송기능 개발

- 데이터 파이프라인을 통한 사이클 자동화 및 모니터링 기술 개발

□ 데이터 수집‧처리 및 적용 설비

데이터 유형	- 이미지, 영상
데이터 형태	- XML, CSV 형태
수집방법	- 엣지 클라우드를 활용한 PLC 신호 수집 및 클라우드 오브젝트 스토리지 내부 저장 - 클라우드 고성능컴퓨팅 자원 기반 플랫폼 개발 및 데이터 파이프라인 설계를 통한 Raw Data 수집·저장
처리 데이터 개수	- 최소 5만~10만 개 이상
적용가능 설비	- 사출부품 등 제조생산 현장의 장비 및 설비

기대효과

ㅇ (생산개선 효과) 시간당 생산량 증대 (30 %↑)

ㅇ (품질개선 효과) 완제품 불량률 감소(1 %↓)

ㅇ (원가개선 효과) 제품원가 감소 (7 %↓)

ㅇ (기업 매출 상승 효과) 기술개발 후 매출 상승 (20%↑)

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 기술개발 후 파생 효과 제시

지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 21개월 이내 (1차년도: 9개월, 2차년도: 12개월)

ㅇ 정부출연금 : 21억원 이내 (1차년도: 9억원 내외, 2차년도: 12억원 내외)

ㅇ 주관개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 공동개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

[➃스마트작업보조분야]

품목번호

스마트작업보조01

개발AI분야

스마트작업보조

기술분류

기계부품

품목명

엔지니어 작업 노하우 디지털 라이브러리 관리 플랫폼 개발

필요성

ㅇ (개발동향) 공장 엔지니어링 역량의 디지털화 라이브러리화를 통한 작업 관리 스마트화 추진

ㅇ (추진배경) 작업 관리 스마트화에 의한 엔지니어 작업 노하우의 디지털 기반 혁신 필요

ㅇ (필요성) 엔지니어 고령화에 의한 암묵지의 작업 노하우의 지식 미전수시 경쟁력 약화

지원범위

□ 개념 및 정의

ㅇ 전통적인 작업 관리는 동작분석과 시간분석을 기반으로 자동화 등 인간공학 방법론에 의한 작업 관리를 추진하였으나, 데이터 센싱과 축적된 데이터의 AI 분석 기술을 활용하여 스마트 작업관리 고도화 필요

□ 최종 목표

ㅇ 공장의 엔지니어 작업 노하우의 디지털 라이브러리 구축 플랫폼을 개발하여 작업 현장의 엔지니어링 역량을 데이터 라이브러리로 축적하고, CNN 어휘 분석을 활용한 엔지니어링 작업 지식 검색 솔루션을 개발함으로써, 스마트 작업관리에 의한 엔지니어링 역량 고도화

□ 개발 내용

ㅇ (플랫폼) 엔지니어 작업 노하우 디지털 라이브러리 구축 플랫폼 개발

- 생산 현장의 장비를 통한 엣지 클라우드를 활용한 PLC 신호 수집, 엔지니어 작업 노하우 영상 및 이미지 센싱을 통한 데이터 수집·저장 처리 엔진 개발

- 클라우드 인프라 자원을 활용한 공장 엔지니어 작업 노하우 디지털 라이브러리 구축 및 클라우드 활용 내역 데이터 분석 관리 및 시각화 모듈 개발

- 제조현장 설비와 연계 관리하는 데이터 관리를 위한 IoT/Edge, RTDB(관계형 데이터 베이스), DW(데이터 웨어하우스), Data Lake 관련 모듈, 지식검색 및 제조데이터관리를 위한 AI 및 데이터 마이닝 모듈 개발

- 복합적인 처리 노하우 암묵지를 디지털화 할 수 있는 모듈개발

ㅇ (솔루션1) AI 기반 엔진니어링 전문가 시스템 개발

- 데이터 라이브러리에 축적된 공장 엔지니어 지식을 AI 알고리듬을 적용하여 필요한 상황에 맞추어 빠르게 찾는 맵핑 기능 개발

- 인공지능 어휘분석 처리기반 작업지시 추론 기능 개발

ㅇ (솔루션2) 제조현장 설비와 연계 관리하는 데이터 관리 솔루션 개발

- IoT/Edge 플랫폼을 통하여 데이터 센싱 취합을 수행하고, PLC 및 현장 데이터 어댑터에 의한 커넥팅 관리 기능 개발

- 작업 노하우 관리 플랫폼을 통하여 작업자의 암묵지 노하우를 데이터 라이브러리에 축적하며, 이때 영상 및 텍스트 형태로 데이터를 확보하여 플랫폼 내부 저장 기능 개발

- 제조현장에 최적화된 작업 노하우 및 지식을 탐색 기능 개발

- RTDB-DW에 의하여 실시간으로 수집된 빅데이터를 체계적으로 관리 기능 개발

- Data Lake를 구성하여 목적에 맞도록 분석계를 운영할 수 있도록 정제된 데이터를 관리

- ETL 및 수집된 데이터를 정제하는 전처리 수행과정 관리 기능 개발

- 알고리즘 팩토리를 통하여 AI 및 데이터 마이닝 알고리듬을 필요에 따라 개발, 생성하고 체계적으로 관리 기능 개발

□ 데이터 수집‧처리 및 적용 설비

데이터 유형	- 텍스트, 이미지
데이터 형태	- XML, CSV, 이미지 파일 형태(.jpg 등)
수집방법	- 엔지니어 노하우 데이터 : 이미지 클린징, 데이터 분류, 그룹핑 - LSTM, CNN, RNN 등의 어휘 분석 데이터 : 지식 맵핑, 최적화, 분석결과 관리
처리 데이터 개수	- 최소 5만개 이상
적용가능 설비	- 생산 현장의 장비 및 작업자

기대효과

ㅇ (생산 표준화 효과) 작업 오류 감소에 의한 작업 효율 30% 증대

ㅇ (ESG 안전관리 강화 효과) 작업자 지식 관리·전수 의하여 사고예방 및 손실방지(10%↓)

ㅇ (기업 매출상승 효과) 기술개발 후 매출 상승 (20%↑)

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 기술개발 후 파생 효과 제시

지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 21개월 이내 (1차년도: 9개월, 2차년도: 12개월)

ㅇ 정부출연금 : 21억원 이내 (1차년도: 9억원 내외, 2차년도: 12억원 내외)

ㅇ 주관개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 공동개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

[➄공정자동화분야]

품목번호

공정자동화01

개발AI분야

공정자동화

기술분류

기계

품목명

최적의 생산관리를 위한 스마트 공정자동화 기술개발

필요성

ㅇ (추진배경) 복잡한 제조공정 간의 생산, 품질 등 관련 이슈를 해결하기 위한 가공 분야의 인공지능(AI) 기반의 공정제어 플랫폼 기술개발 필요

ㅇ (개발동향) 재료공학 솔루션분야의 선두기업 어플라이드 머티어리얼즈(Applied Materials)는 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용한 혁신적인 공정제어 플랫폼(Enlight, ExtractAI, SEMVision)을 개발하여 전세계 제품공급 시 생산체계 도달시간 단축 및 수익성 극대화 구현

ㅇ (필요성) 국내 다품종 소량 생산 중심의 가공 분야 중소 제조공장에 공정자동화를 위한 데이터 기반 최적의 생산관리 솔루션 구축 필요. 소규모 중소 제조기업에서 현장작업자가 쉽고 저렴하게 생산관리, 공정관리를 수행할 수 있는 생산공정 관리 기술개발 필요

지원범위

□ 개념 및 정의

ㅇ 중소제조·가공 공정의 최적화를 위한 설비 및 세부 공정단위의 모니터링 및 제어 기술개발 및 실증

□ 최종 목표

ㅇ 개별 중소 제조·가공 공장에서의 제조설비, 생산정보, 공정정보 등을 수집하고, 제품 상태별·불량 유형별 데이터 분석모델 및 예측 기능과 지능형 PLC 제어 솔루션을 개발하여 중소기업에게 저렴하게 제공할 수 있는 딥러닝, AI 기반의 공정자동화 플랫폼 및 솔루션 개발

□ 개발 내용

ㅇ (플랫폼) 빅데이터 및 인공지능 기반의 혁신적인 공정제어 플랫폼

- 공정제어를 위한 생산공장 데이터셋의 정형화 및 AI 알고리즘 개발

- 공정관리 플랫폼 요구사항 분석을 통해 최적화 공정관리 및 제어 기능 요소 도출

- 제품, 생산공정, 설비정보 등 데이터 분석을 통한 핵심 성과지표(KPI) 도출

- 제조 설비, 공정, 작업자, 환경 등의 생산·공정관리를 위한 데이터 인터페이스 개발

- 공정관리 솔루션 및 지능형 PLC 제어 솔루션의 패키지화

- KAMP 연계를 위한 OpenAPI 개발

ㅇ (솔루션1) 설비·공정 단위의 공정 최적화 솔루션

- 설비·공정단위 관리를 위한 기술개발 요구사항 분석

- 설비·공정단위 기준정보(생산정보/공정정보 등) 관리 기술개발

- 공정 최적화를 위한 설비 및 세부공정 단위 데이터 모니터링 기술개발

- AI 기반의 공정 최적화 및 분석 기술개발

ㅇ (솔루션2) 스마트 공정제어 솔루션 기술개발

- 스마트 공정 자동화 구현을 위한 설비·공정단위 제어 기술개발 요구사항 분석

- 설비별 조건분석, 제품 상태의 데이터 분석 및 시각화 기술개발

- 자동화 설비·장비의 PLC 통신 및 연계 기술개발

ㅇ (솔루션3) AI 기반 품질검사 솔루션 기술개발

- 공정별 제품 정상/불량 품질 검사를 위한 요구사항 분석

- 도출된 핵심 성과지표(KPI) 적용한 품질검사 요소 기술개발

- 품질검사를 위한 AI 모델 구축 및 실시간 분석·예측 기술개발

- 품질검사 결과 리포트 생성 및 시각화 UI 개발

□ 데이터 수집‧처리 및 적용 설비

데이터 유형	- 텍스트, 이미지, 영상 등
데이터 형태	- 데이터 종류 : 상태, 알람, 이벤트, 파라미터 등 - 데이터셋 형태 : JSON, XML, CSV, PNG 등
수집방법	- 적용가능 설비 : 분쇄기, 이송기, 성형기, 냉각기, 물류설비 등 - 수집방법 : 설비의 데이터 전송 모듈을 통해 생성되는 Raw데이터를 서버에 수집·저장 / 초당 설비별 데이터셋 1회 수집·저장
처리 데이터 개수	- 최소 5만건 이상
적용가능 설비	- 가공 분야 등 제조생산 현장의 장비 및 설비

기대효과

ㅇ (생산개선 효과) 시간당 생산량 증대 (20%↑)

ㅇ (품질개선 효과) 완제품 불량률 감소(1%↓)

ㅇ (원가개선 효과) 제품 제조/가공 원가 감소 (5%↓)

ㅇ (기업 매출 상승 효과) 기술개발 후 매출 상승 (10%↑)

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 기술개발 후 신규인력 채용 효과

지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 21개월 이내 (1차년도: 9개월, 2차년도: 12개월)

ㅇ 정부출연금 : 21억원 이내 (1차년도: 9억원 내외, 2차년도: 12억원 내외)

ㅇ 주관개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 공동개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

[➅스마트유지보수분야]

품목번호

스마트유지보수04

개발AI분야

스마트 유지보수

기술분류

뿌리업종

품목명

중소 제조기업을 위한 설비 고장 분석 및 예측 알고리즘 실증,

가시화 구현 기술

필요성

ㅇ 스마트 공장의 핵심 타겟은 중소·중견기업의 경쟁력 확보이며, 이를 위해 다음과 같은 목표를 달성하 고자 함

· 생산성 향상, 불량률 감소, 원가 절감, 납기 단축

· 매출 증대, 고용규모 확대

ㅇ 스마트 공장을 추진하는데 있어 가장 중요한 부분인 제조공정에서 발생하는 4M(Man, Machine, Method, Material) 데이터에 대한 수집/저장관리/분석에 대한 제조공정 시스템 개발 요구 증대

지원범위

□ 최종 목표

ㅇ Raw 데이터 수집·분석 플랫폼을 기반으로 설비 고장 분석 및 예측 솔루션 개발 및 가시화를 통한 PQCD 향상 및 AI 지식 자산화

- 설비의 상태 분류 및 정보 수집 : 설비의 상태를 최소 다섯 가지 이상으로 분류 (예: 전원 오프, 작업 대기, 작업 중, 수작업 진행, 작업 중단 등) 하고 상태 정보를 수집

- 실시간 설비 상태 모니터링 : 분류된 설비 상태를 실시간 모니터링

- 실시간 설비 이상 정보 수집 및 알림 : 실시간으로 설비의 이상 상태를 수집하고, 사용자에게 다양한 방법으로 알려주는 서비스를 제공

- 설비 상태의 고장 진단 : 설비 상태 및 이상 (고장) 정보를 이용하여, 이상 (고장)을 분류하고, 고장 원인을 파악하는 기계학습 모델 및 서비스

- 설비 상태의 고장 예측 : 수집된 설비 상태, 이상 정보를 학습하여 설비 고장을 예측하는 기계학습 모델 및 서비스

□ 개발 내용

ㅇ (플랫폼)

- 원시데이터 수집장치에서 사용하는 282, 485, 이더넷 통신을 포함한 다양한 형태의 통신프로토콜을 사용할 수 있도록 게이트웨이/플러그인 기능을 제공하고, HTTP, MQTT, COAP 등 표준 프로토콜을 수용

- 제조현장의 데이터 보존을 위한 로컬 서버와 클라우드 서버를 이중화 구현하여 상시 데이터의 보존성을 극대화하고 스마트공장의 운영에 효율성을 증가시킴

- 제조특화 AI 플랫폼 (KAMP) API와 연동을 통해 제조 데이터 및 기계학습 모델 활용 방안 제시

- KAMP에서 운용 혹은 탑재 가능 형태로 개발

ㅇ (솔루션1) 실시간 설비 상태의 모니터링 및 이상 알림 서비스

- 설비의 상태를 최소 다섯 가지 이상으로 분류 (예: 전원 오프, 작업 대기, 작업 중, 수작업 진행, 작업 중단 등) 및 정보를 수집하고, 실시간 모니터링하는 서비스를 제공

- 이상 발생시, 이상 정보를 수집하고 설비의 사용자 (운영자 및 관리자)에게 이상 상태를 다양한 방법 (예: 웹, 모바일 등)으로 알려주는 서비스를 제공

ㅇ (솔루션2) 실시간 설비 상태의 고장 진단 및 예측 서비스

- 수집된 설비 실시간 상태 및 이력 정보를 통해, 고장 원인 및 종류를 진단하는 기계학습 모델 및 서비스

- 수집된 설비 상태 및 이상 정보를 통해, 설비의 고장 시기를 예측하는 기계학습 모델 및 서비스

ㅇ (솔루션3) 제조공장의 설비 배치 및 상태 가시화

- 설비 배치 및 상태를 가시화하고, 이상 분석 및 예측 모델을 토대로 복구 조치 방법을 안내하는 서비스

- 생산관리프로그램(MES)에서 발생되는 데이터를 최대한 활용하여, 디지털 트윈 형태로 가시화

□ 데이터 수집‧처리 및 적용 설비

데이터 유형	설비에서 발생되는 실시간/비실시간/로그 등
데이터 형태	정형/비정형 설비상태와 관련된 원시데이터
수집방법	- 제조장비 및 센서에서 발생되는 설비 데이터를 자동을 수집/저장되고, 로컬 및 외부 클라우드 서버/스토리지 저장, - 활용성을 높이기 위해 클라우드 기반 데이터 수집·저장 플랫폼 개발 및 데이터 파이프라인 설계
처리 데이터 개수	초당 10개 이상 데이터 처리가 가능하고, 데이터 볼륨에 따라 확장 가능
적용가능 설비	PLC, 시리얼통신, 이더넷 통신 등 다양한 프로토콜을 통해 데이터 생산,전송이 가능한 제조설비 및 센서

기대효과

ㅇ (생산개선 효과) 시간당 생산량 2% ↑

ㅇ (품질개선 효과) 완제품 불량률 2% ↓

ㅇ (기업 매출상승 효과) 기술개발 후 매출 상승 10% ↑

ㅇ (R&D 결과물 활용방안 및 유용성) 기술개발 후 신규인력 채용 효과 4명 ↑

지원기간/예산/추진체계

ㅇ 연구개발기간 : 21개월 이내 (1차년도: 9개월, 2차년도: 12개월)

ㅇ 정부출연금 : 21억원 이내 (1차년도: 9억원 내외, 2차년도: 12억원 내외)

ㅇ 주관개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 공동개발기관 : 연구소, 대학, 중소기업

ㅇ 기술료 징수여부 : 징수