[서식 1] 기술수요조사서  ※ 기술수요조사서는 3페이지 이내로 작성 요망(제출 시 해당문구 삭제)

(영남) 제조업 AI융합 기반 조성사업

제조업 현안해결 상용화 R&D 수요조사서

1. 제안기업(기관) 및 제안자 인적사항

성명			기업(기관)명
소속부서			직위
기업(기관)유형	□ 대기업 □ 중견기업 □ 중소기업 □ 대학교 □ 연구소 □ 기타
연락처	(핸드폰)	(사무실)			(E-mail)
소재지

2. 기술 개요

제안 과제명	(예 : 제조현장 노동자 안전 향상을 위한 디지털트윈 및 AI기반 모니터링 기술 개발)
적용 산업	(예 : 자동차부품, 철강, 화학, 전자, 기계 등)

※ 제안할 과제의 제조현안과 AI솔루션의 성격에 대한 체크(2개이상에 해당되는 경우 중복 체크 가능)

※ 제시된 제조현안 및 AI솔루션 성격에 맞추어 체크를 요청드리고, 불가피한 경우만 “기타”로 표기

- 적용 제조현안

현안 분야	제안	주요 현안
제조설비	□	제조업체 설비투자 둔화에 따른 생산시설 노후화
원재료	□	원부자재 공급 차질 및 가격 상승 등 공급망 리스크 심각
노동력	□	종사자 고령화로 인한 제조업 인적자원 지속가능성 위기
제조환경	□	제조업 안전사고 빈도 및 강도 지속
에너지	□	에너지비용 증가 및 탄소배출 규제 강화
기타	□	위 5개 제조현안에 해당되지 않는 문제

- 제안 AI솔루션 성격

AI솔루션 분류	제안	주요 현안
예지보전	□	설비 작동 상태를 실시간으로 모니터링하고, AI를 통해 비정상적인 동작을 감지, 경고 생성
설계지능화	□	실험계획으로 물리적인 실험시간을 단축하고 정확도를 높여 개발기간 단축
공정지능화	□	제조 공정 최적화를 통한 공장(생산) 효율화
검사지능화	□	결함 검출/분류 자동화 등 품질향상 및 인력 효율화
공급망관리지능화	□	공장 물류설계/계획 최적화로 생산성 향상
에너지효율지능화	□	설비의 에너지 사용량 모니터링 및 최적화하여 에너지 소비를 줄이고 운영 비용 절감
안전사고예방지능화	□	생산 공정과 설비를 실시간 모니터링, 안전 위험 요인을 식별을 통한 안전사고 발생 예측·예방
기타	□	분류된 AI솔루션의 성격에 포함되지 않는 솔루션 분야

3. 목표 및 내용

개발목표	○ 제안하는 솔루션의 수준, 성능, 품질 등을 가능한 정량적으로 기술
필요성	○ 제안하는 솔루션의 필요성을 구체적으로 기술
관련 기술 및 시장동향	○ 관계된 정보만 간단히 요약하여 기재(출처 반드시 포함)
개발내용	○ 개발의 목표를 달성하기 위해 수행할 세부기술의 내용 및 범위를 기술하고, 개발 기술에 대한 기능 및 목표시스템 등에 대하여 기술(그림, 표 등 적극 활용)
총 소요 금액 /기간	( ) 억원 / ( )년

4. 개발 결과 및 활용(사업화 등) 방향

활용방향	○ (공급기업일 경우) 제품화 시기 및 판매 등의 계획 - 후속 제품개발, 해외진출 등 제품화 단계의 적용 계획 ○ (수요기업일 경우) 기업내 타 공정/설비/작업 등 확대방향
기대효과	○ 사업화 및 기타 기대되는 효과 - 기업매출 증가, 일자리 창출, 제조산업 현안 해결 등

[서식 2] 개인정보 수집·이용·제공 동의서

1. 개인정보 수집 ∙ 이용 목적

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2. 개인정보 수집항목

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□ 개인정보 수집 동의       : (동의함 □   동의하지 않음 □)

□ 개인정보 이용 동의       : (동의함 □   동의하지 않음 □)

□ 개인정보 제3자 제공 동의 : (동의함 □   동의하지 않음 □)

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2023년     10월        일	성명 :                (서명)

(재)포항테크노파크 귀하

[별첨1] 참고자료

제조업 AI융합 기반 조성사업

□ 개요

○ (목적) 제조기업이 보유한 데이터 수집·가공 및 AI솔루션 개발·실증을 통해 AI융합을 활용한 제조업 혁신 기반 조성

○ (예산/사업기간) ’24년 100억원, ’24～’26년(3년)

□ 필요성

○ AI 기반 지역경제 디지털 대전환 가속화를 위해 과기정통부와 17개 시·도가 협력하여 ‘AI 지역 확산 추진방향’ 마련(’21.10월)

* 지역의 특징과 강점을 바탕으로 각 권역별(강원, 충청 등 5개 권역) AI 선도사업 추진

○ 전통적으로 제조업 기반이 갖추어진 영남권을 시작으로 혁신적 제조기술을 확보하여 제조업 위기 극복 및 혁신적 돌파구 절실

* 국내 제조업 29%(2020년 명목 GRDP 기준)를 차지하는 영남권은 전국 제조업 대비 매출액(38%) 비중이 가장 높고, 사업체(31%), 종사자(33%), 부가가치(32%) 비중은 수도권 다음으로 높음(’19)

□ 추진 방향

○ 영남권 내 사용자 친화적인 환경을 조성하여 지역기업 대상으로 자유롭게 AI모델을 생성·활용할 수 있도록 컴퓨팅 환경 및 데이터 포털 등 구축

○ 제조분야의 현안을 발굴하여 지역기업과 AI기업 간의 데이터 제공, AI솔루션 지원 등 협업을 기반으로 맞춤형 AI솔루션 개발·실증

□ 주요 내용

○ (AI 솔루션 개발·실증) 산업현장 내 현안 해결에 필요한 핵심 AI기술을 개발·실증하고 효과적인 확산을 위한 AI솔루션 개발 및 실증

o (지원 대상) AI기술기업 및 수요처(지역 제조업체, 제조시설 관리 업체 등)

* 제조설비, 원재료, 노동력, 제조환경, 에너지 분야 주요 현안해결 AI기술 실증

o (지원 방식) 중앙정부-지자체-민간협업을 바탕으로 제조AI 솔루션 및 서비스 개발‧실증

* (1차년도) AI솔루션 효과검증 위주 실증, (2차년도) 범용화 실증, (3차년도) 클라우드 서비스화로 확산

o (지원조건) AI솔루션에 적용된 AI모델 및 학습데이터(비식별화 등 반영) 개방

[별첨1] 참고자료(제조업 주요 현안별 AI기술 활용 계획(예시))

① (제조설비) 제조업체 설비투자 둔화에 따른 생산시설 노후화

석유화학 설비 노후화, 숙련자 감소 → 숙련자를 대신하는 의사결정 지원 시스템

- (지역현안) 석유화학 설비 노후화, 숙련자 감소로 인한 낮은 공정관리 역량 → 생산성 저하 및 안전사고 증가

- (해결방안) AI 기반 최적 공정, 설비관리 의사결정 지원 → 숙련자 역량 누수 방지와 공정 다운타임 감소

- (개발방향) 눈에 보이지 않는 제조설비 내 상황(오일 파이프 등) 예측 및 위험요소 사전 제거를 위한 의사결정 지원 시스템

- (적용 AI기술) 열영상 이미지 분석(딥러닝), 진동·소음 패턴분석(머신러닝), 의사결정 지원(예측 모델링) 등

※ (SK에너지) 설비관리 노하우 및 업무 프로세스 디지털화를 통한 디지털 플랜트 운영관리 시스템 구축 → 안전사고 15%저감, 다운타임15% 저감, 설비가동률15%향상, 재고비용 20% 저감

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	➪	열영상 등 다채널 위험요소 분석, IoT 센싱·위험 알림, 작업제어 의사결정 지원 등

② (원재료) 원부자재 공급 차질 및 가격 상승 등 공급망 리스크 심각

국제정세 및 글로벌 경제 불안정으로 공급망 리스크 심각 → SCM 및 수요예측 시스템

- (지역현안) 국제정세, 글로벌 경제 흐름, 고환율 등 거시적 변동성 증가와 공급망 디지털 전환 (수요공급처간 온라인 SCM 관리 체계 등) 저조

- (해결방안) 제조현장 맞춤형 스마트 SCM 도입 촉진과 원부자제 물류 관리 체계 구축 중심 공급망 효율화

- (개발방향) 자원소요 계획 관제 및 예측을 통한 적정 재고량 유지, 자재수급(보유처) 파악), 적정재고 예측 등을 지원하는 공급망관리 프레임워크 개발

- (적용 AI기술) 데이터 분석(데이터 마이닝), 지능로봇(AMR/AGV), 의사결정 지원(예측 모델링) 등

※ (다논) 수요 예측 프로그램 도입 → 수요 예측 실패 20% 감소, 매출 감소 30% 감소, 제품 노후화 30% 감소, 업무 부담량 50% 감소

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(출처: 전국경제인연합회, PwC)	➪	제조 현장 맞춤형 스마트 SCM 구축, 원부자재 물류 관리 및 로봇 시스템 구축

③ (노동력) 종사자 고령화로 인한 제조업 인적자원 지속가능성 위기

주력산업 생산인력 고령화 → 숙련자 지식 디지털화

- (지역현안) 지역 주력산업 생산인력 고령화에 따른 생산성 악화 및 지역 경제 장기 침체 국면

- (해결방안) 제조현장 지식자산화 플랫폼 및 활용기술 개발을 통한 지역기업 지능형 생산체계 구축

- (개발방향) 용접, 금속가공, 공예품 제조 등 숙련자 기술 디지털화 후, 로봇 학습, 피교육자 학습 지도 등으로 활용

- (적용 AI기술) 자연어 처리·음성인식(데이터 수집), 행동 인식(컴퓨터 비전), 동작 최적 가이드(추천 시스템) 등

※ (GS칼텍스) 30만 개의 설비 통합 모니터링을 통한 디지털트윈 구현 및 3D기반 교육 등 업무분야별 디지털 전환 추진 → 플랜트 운영현장 3D모델을 활용한 모니터링을 통해 작업시간 70% 절감, 설비정비이력, 도면 등 데이터 검색시간 30% 감소

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	➪	XR기반 숙련자 기술 디지털화, 제조공정 노하우 등 교육 시스템 구축 등

④ (제조환경) 제조업 안전사고 빈도 및 강도 지속

철강 등 주력산업 안전사고 다발 → 중량물 산업현장 안전사고 예방

- (지역현안) 지역 주력산업 내 안전사고 발생에 따른 생산성 악화 및 지역 경제 장기 침체 국면

- (해결방안) 제조현장 데이터 구축·검증·분석을 통한 안전사고 예방·예측 기술개발과 디지털 안전체계 마련

- (개발방향) 디지털트윈 및 IoT 장치 기반 AI 예측 제조현장 안전사고 예방 시스템 구축

- (적용 AI기술) 현장 내 객체인식(머신러닝), 작업자 행동 인식(컴퓨터 비전), 진동·소음 패턴분석(머신러닝), 의사결정 지원(예측 모델링) 등

※ (포스코) 현장 근로자 안전확보 스마트워치 및 실시간 분석시스템 도입 → 현장 근무자의 넘어짐, 심박 이상, 추락 등 신체 이상이 실시간 감지되면 주변 동료들에게 즉각 구조 신호를 보냄으로써 구조 골든타임 확보

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	➪	영상 분석 위험감지, IoT 센싱 및 위험 알림, 디지털 트윈 기반 작업 제어 등

⑤ (에너지) 에너지비용 증가 및 탄소배출 규제 강화

에너지 비용 증가 및 RE100 등 규제 강화  → 제조현장 에너지 효율화 및 탄소배출 저감

- (지역현안) 소성가공, 제철·제강, 기계·조선 등 에너지 다소비 및 탄소 고배출 사업장 밀집(경북, 경남, 울산)

- (해결방안) 융해로, 열처리 등 에너지 다소비 공정 중심 AI적용 밎춤형 FEMS 도입

- (개발방향) FEMS(Factory energy management system) 기반의 AI기술 적용으로 모니터링, 에너지 소비 진단, 전력피크제어 시스템(ESS 활용) 등 최적화

- (적용 AI기술) 데이터 분석(데이터 마이닝), 장비 등의 에너지원 패턴분석(머신러닝), 의사결정 지원(예측 모델링) 등

※ FEMS는 국내외 44개 공장의 도입사례를 분석한 결과 에너지절감율이 평균 7% 이상으로 조사되는 등 효과 입증(언론보도 : https://www.e2news.com/news/articleView.html?idxno=206527)

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지역별 산업 에너지 소비 비교(소비多지역 : 경북, 경남, 울산)	➪	FEMS 시스템 기반의 AI기술 적용으로 모니터링, 에너지 진단, ESS 연계, 부하제어 등