PINN 모델 적용 F&B 자율제조 및 통합 예지보전 기술 개발

이 사업은 국내 기계·장비 산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위해 제조AI, 핵심 기계장비 기술, 실증 기반 제조혁신을 집중 지원하는 프로그램입니다. 반도체·자동차·조선 등 주요 제조업의 기술 난제 해결 요구가 커지면서 AI 기반 제어·품질·예지보전 기술 확보가 특히 중요해진 산업 환경을 반영합니다. 대학, 연구기관, 기업 등 다양한 조직이 참여할 수 있으며, 실제 산업 현장에서 활용 가능한 실증 중심 연구를 강조합니다. 이를 통해 스마트 제조 생태계를 고도화하고 공정 혁신 기술의 산업화를 가속화하는 데 목적이 있습니다.

이 과제는 F&B 냉동식품 공정의 품질 편차를 30% 이상 줄이고, 제조AI 기반의 자율운전·품질 제어·예지보전을 통합한 지능형 생산 체계를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 PINN 기반 최적 운전 조건 도출, 비전·로봇 기반 Physical AI 품질 검사, PHM 기반 설비 상태 진단 및 고장 예측 기술을 개발합니다. 또한 제조데이터의 수집·정합·맥락화 체계를 마련해 연속 공정 전체의 지능화를 추진하며, 최종적으로 식품 제조공정의 안정성·생산성·운영 효율을 동시에 향상시키는 실증형 솔루션 확보를 지향합니다.

본 과제는 F&B 냉동식품 제조공정에 AI 기반 자율제어·품질관리·예지보전 기술을 결합해 고도화된 생산 시스템을 구축하는 연구개발을 수행합니다. 특히 공정 데이터를 정밀하게 수집하고 물리 기반 AI 모델(PINN)을 적용해 품질 편차를 최소화하며, 비전·로봇 기술을 활용해 실시간 품질 검사를 자동화하는 것이 핵심입니다. 주요 연구 내용은 다음과 같습니다. 1. 제조데이터 수집·정합·맥락화 체계 구축: 공정별 센서 데이터, 설비 운영 기록, 품질 데이터를 수집하고 표준화해 AI 모델 학습 기반을 마련합니다. 2. PINN 기반 자율운전 기술 개발: 튀김·코팅 공정의 물리 법칙을 반영한 AI 모델을 활용해 최적 운전 조건을 실시간 산출하고 자동 제어합니다. 3. Physical AI 기반 품질 제어: 딥러닝 비전 검사와 로봇 시스템을 적용해 외관·코팅 상태·형상 품질을 정밀하게 판단하고 이상을 즉시 조치합니다. 4. PHM 기반 예지보전 기술 구축: 설비 이상 감지, 고장 예측(RUL), 문제 원인 분석 기능을 포함한 예지보전 모델을 개발해 비계획 중단을 최소화합니다. 5. 통합 관제·안전 모니터링 시스템 구축: 생산라인 전체를 모니터링하고 AI 기반 이상 상황에 대응하는 통합 운영 플랫폼을 구현합니다. 지원 사항으로는 최대 31개월간 총 42억 원 규모의 R&D 비용이 제공되며, 주관기관은 중소·중견기업이어야 하고 최소 4개 이상의 실증기업 참여가 요구됩니다. AI 학습데이터 및 모델 제출 의무가 있으며, 제조데이터·AI모델은 성과물로 제출해야 합니다. 본 과제는 식품 제조기업, 공정장비 기업, 제조AI 솔루션 기업, 로봇/비전 기반 품질 회사 등 디지털 식품 공정 고도화를 추진하는 기관에 높은 적합성을 갖습니다.