2026년도 뿌리 AI공정 시스템 구축사업 공고
본 과제는 뿌리기업의 4M 공정 데이터를 통합해 품질 이상 발생 시 원인을 빠르게 추론할 수 있는 AI 기반 역추적 플랫폼을 구축하는 데 목적이 있습니다. 다년형 지원으로 최대 12억 원 규모의 예산을 받을 수 있으며, 주관기관은 뿌리기업이어야 합니다. 데이터 레이크 구축, 실시간 이력 추적, AI 품질 분석 등 디지털 전환이 필요한 제조 기업에게 적합한 R&D 사업입니다. 2026년부터 33개월간 수행하는 대규모 공정혁신 중심 과제입니다.
본 사업은 뿌리산업의 숙련공 중심 운영, 데이터 부족, 설비 노후화 문제를 해결하기 위해 AI 기반 공정 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다. 정부의 제조 지능화 및 탄소중립 정책에 맞춰 공정 데이터 수집·분석·제어 체계를 마련해 생산성 향상을 지원하는 것이 핵심입니다. 주조, 금형, 용접 등 뿌리산업 기업이 참여할 수 있으며 단년형과 다년형으로 나뉘어 다양한 수준의 디지털 전환 수요를 반영합니다. 올해는 공정 데이터를 기반으로 한 AI 실증과 현장 적용 가능성을 특히 강조합니다.
이 과제는 원소재부터 최종 제품까지의 품질 데이터를 통합 관리하고, 품질 이상 발생 시 AI가 즉시 원인을 추론할 수 있는 지능형 역추적 플랫폼을 구축하는 데 목적이 있습니다. 이를 위해 공정·설비별 품질 데이터 표준화, 데이터 레이크 고도화, AI 기반 자동 매핑 알고리즘, 제품 단위 실시간 이력 추적 기술을 개발합니다. 단계별로 데이터 수집·정합 → AI 분석 모델 개발 → 역추적 및 계보관리 시스템 실증을 진행하며, 품질 원인 규명 시간 단축, 데이터 무결성 향상, 매핑 자동화율 제고 등의 성과를 목표로 합니다.
본 과제는 뿌리기업의 공정 데이터를 통합·표준화하고 AI 기반 품질 문제 분석 및 추적 시스템을 구축하는 연구개발 중심 프로젝트입니다. 제조 과정에서 발생하는 다양한 데이터 간 관계를 명확히 연결해 품질 이슈를 체계적으로 추적하고, 전사적 품질 관리 역량을 높이는 것이 핵심입니다. 주요 연구 내용은 다음과 같습니다. 1. 데이터 표준화 및 통합 기반 구축 - 뿌리산업의 공정·설비별 품질 데이터 표준 모델 설계 - 이기종 설비 데이터를 통합 관리할 수 있는 확장형 데이터 레이크 구축 - 공정 단계별 4M 데이터 구조화 및 실시간 수집 체계 마련 2. AI 기반 분석 및 매핑 기술 개발 - 공정 간 데이터 관계를 자동으로 매핑하는 AI 알고리즘 개발 - 품질 이상 발생 시 원인을 추론하는 AI 엔진 개발 - 공정 경로 및 생산 이슈 예측 모델 고도화 3. 지능형 이력 및 계보 관리 시스템 구현 - 제품 ID 기반 실시간 이력 추적 시스템 개발 - 데이터 무결성과 계보(Lineage) 관리 기능 설계 - 품질 문제 발생 시 분석 시간 50% 이상 단축을 목표로 실증 4. 현장 검증 및 성과 확립 - 실제 제조 라인에서 데이터 연동 및 시스템 적용 검증 - 설비 가동률 향상, 사이클 타임 단축, 매핑 자동화율 제고 등 목표 성과 확보 - 뿌리산업 전반에 확산 가능한 공정지능화 모델 제시 이 과제는 디지털 전환이 필요한 뿌리기업이 공정 품질 관리 수준을 한 단계 높일 수 있는 실질적 R&D 과제로, 공급기업과의 컨소시엄을 통해 구축·실증까지 지원받을 수 있다는 점이 큰 장점입니다.
다년형: 총 33개월(’26.4~’28.12), 과제당 정부지원금 최대 6억원(연간 2억 내외), 총 사업비 최대 12억원, 다년형 전체 9개 과제 지원(신규 3개 내외 포함)
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