2019년도 전자부품 산업핵심기술개발사업 신규지원 …...ㅇ 플랜트·건설·조선해양·중화학 등 주력산업의 중요 기술 분야인 패키지배관

2019년도 전자부품 산업핵심기술개발사업 신규지원 대상과제

안내문

1. 사업개요

□ 사업목적

○ (주력산업 IT융합) 주력산업 분야의 IT융합 핵심․원천기술 개발 및 인공지능, IoT 등 新산업

수요대응형 핵심전자부품 및 시스템 개발을 통해 산업 경쟁력 제고 및 미래 신산업 육성

○ (융복합디스플레이) 디지털사이니지 및 웨어러블 자동차 건축 의료 디스플레이 등 융복합 신시

장 개척과 터치기술 센서 등을 탑재함으로써 다양한 기능이 부가된 제품으로 기존 시장을 확대

하기 위한 융복합 디스플레이 기술개발

□ 지원대상분야

○ (주력산업 IT융합) 주력산업(자동차, 조선해양, 항공, 섬유 등)의 고부가가치화를 위한 IT 기반

융합기술 개발 지원

2. ‘19년 신규지원 대상과제

□ 공고예산 : 44.5억원

□ 신규지원 대상과제(RFP/품목) : 6개

* 지원대상 과제별 과제제안요구서(RFP)는 하단 내용 참조* 과제제안요구서(RFP) 내용의 총사업비 및 총수행기간은 평가위원회에서 조정 가능함

사업분야

순번

과제명 주관기관19년지원규모

총수행기간

기술료

과제유형과제특징

가 나 다

주력산업IT융합

1지능형 패키지배관 스마트제조플랫폼 기술 개발

중소·중견기업

6 33 징수일반

혁신제품

품목지정

2산업용 디바이스/부품의 실시간 운영및 건전성 모니터링용 개방형 디지털트윈 플랫폼 개발


7 33 징수일반

혁신제품

품목지정

3자동제어 공정의 역공학 기반 통합디지털 트윈 모델 개발


7 33 징수일반

혁신제품

품목지정

4

제조물류 흐름 실시간 최적화 및유연적시제조를 위한 양방향 통신지원 디스플레이 일체형 스마트태그 디바이스 개발


6 33 징수일반

혁신제품

품목지정

5해양사고 예방을 위한 선박센서IoT 기반의 Smart Ready Ship 플랫폼과 육상관제 시스템 개발


6.5 33 징수일반

혁신제품

품목지정

6산업용 IoT 센서 게이트웨이 상용기술 개발


12 33 징수일반

혁신제품

품목지정

경쟁형R&D

○ 기술료 징수 : 영리기관이 반드시 수행기관으로서 과제에 참여해야 함

○ 경쟁형R&D : 선정평가를 통해 복수의 수행기관(n배수)을 선정·지원할 수 있으며, 이 경우 단계

평가 등을 통해 계속 수행기관 1개 과제를 최종 선별함

3. 사업별 특이사항○ 전자부품 산업핵심기술개발사업 중 주력산업IT융합 분야는 국가과학기술심의회 의결에 따른

“혁신도약형 R&D사업”의 산업통상자원부 지정사업임

4. 문의처

과제제안요구서(RFP) 과제접수/신규평가 일정/절차

담당부서 연락처(053-718-내선번호) 담당부서 연락처(053-718-내선번호)

산업융합PD, 전자전기팀 8269, 8451 전자전기팀 8449

[첨부1] 전자부품 산업핵심기술개발사업 지원지원 대상 RFP/품목

[첨부2] 전자부품 산업핵심기술개발사업 신규과제 실무작업반 명단

[첨부1] 전자부품산업핵심기술개발사업 지원지원 대상 RFP/품목

관리번호 2019-주력산업IT융합-일반-품목-01 산업기술분류

중분류Ⅰ 중분류Ⅱ

과제성격 □ 원천기술 ■ 혁신제품지능형 스마트

제조 플랫폼 첨단제조공정장비

융합유형 □ 신산업창출형 ■ 산업고도화형 □ 해당 없음

해당여부□ 특허연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ 글로벌 R&D □ 초고난도 □ 경쟁형 R&D □ 기획경쟁 □ 경진대회형 □ 규제개선

품목명지능형 패키지배관 스마트제조 플랫폼 기술 개발

(TRL: [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)

1. 개념 및 정의

□ 개념

ㅇ 조선해양·플랜트·건설·중화학 등 주력산업의 중요 기술 분야인 패키지배관 기술은 스마트화가 가장 더디게 진행되고 있어서 경쟁력 확보가 시급

- 해당 산업 분야는 반도체·전기전자·자동차 분야에 비해, 지능화·스마트화·자동화비중과 발전 수준이 가장 낙후되어 있음

- 배관산업 분야별, 회사별, 제조품 별로 다양하게 구현될 수 있는 스마트제조 운영시스템 제반 구성 요소의 도구화 및 지속적으로 변화하는 제조환경에 맞추어 수정·보완·개선할 수 있도록 구축 필요

- 소재의 검사, 가공부터 비파괴 검사까지 제작공정의 모든 공정을 포함하여, 압력용기·파이프라인·상하수도(소방,가스)배관·탱크·철구조물·강관·주단조제품·밸브·교량 등을 제조하는 다양한 중소중견 제조기업의 경쟁력 제고

* 중소중견 제조산업 분야(플랜트·건설·조선·해양·중화학 중심)의 지능형 패키지배관 제조플랫폼기술은 국내에는 해당 실적이 전무한 실정이며, 국외의 경우에도 현장맞춤 형식으로 도입되었을 뿐,플랫폼으로 개발되어 공급되고 있지 못함

ㅇ 지능형 패키지배관 스마트제조 플랫폼 개발

- 배관 최적 제조를 고려한 POP-MES 운영 소프트웨어 및 표준공장 레이아웃 설계- 패키지배관 샵 대용량 생산·품질 데이터의 저장·분석·시각화 제공을 위하여,빅데이터, 인공지능 기술 활용

- 패키지배관 제작 최적 생산경로 (예, 패키지 생산 최적 Cutting Plan 알고리즘)설계를 위한 디지털트윈 실증 모델 개발

- 수요자 구축 스마트제조 운영시스템을 디지털트윈 기술로 사전검증

ㅇ 패키지배관 생산용 제조실증 하드웨어플랫폼 개발

- 실증표준 생산라인 구축 후 실증 및 디지털트윈과 정합성 검증 - IoT 기반 배관재 입출고·물류추적·절단·가공·용접·검사 자동화 실증시스템 구축

□ 개발결과의 활용방안

ㅇ 소재·절단·가공·용접·검사의 기본공정을 가지는 국내 중소·중견 제조업체의 표준 스마트공장

모델 구축 및 플랫폼으로 확대 활용

- 해외경쟁업체는 제조산업의 비중이 큰 배관제작에 스마트생산시스템을 도입, 원가절감·생산성향상을 앞세워 압도적인 가격경쟁력확보 (중국,인도,터키,동남아시아 등)

- 절단·가공·용접·검사 분야 재취업자 고용 및 해외 제조업체의 리쇼어링

ㅇ 플랜트·건설·조선·해양·중화학·부품소재 중심 분야 중소중견 조선업체에서도 배관

제작에 지능형 스마트화를 도입하여, 관련 산업분야에서 세계시장을 선도하고 후방 연관

산업인 철강재료·후판·파이프·주조·단조부품·용접재료·관련 기계·로봇 설비·검사엔지니어링의

경쟁력 제고 필요

□ 핵심 목표 성능

핵심 기술/제품 성능지표 단위 달성목표1 패키지 단위 제작배관 치수오차율 % ±1.52 Digital Twin의 물류 Route 정합성 % 953 센서융합 빅데이터 추출/정확도 센서 종/% 90

2. 국내외 기술 동향

ㅇ 플랜트·건설·조선해양·중화학 등 주력산업의 중요 기술 분야인 패키지배관 기술은

스마트화가 가장 더디게 진행되고 있어서 경쟁력 확보가 시급

- 해당 산업 분야는 반도체·전기전자·자동차 분야에 비해, 지능화·스마트화·

자동화 비중과 발전 수준이 가장 낙후되어 있음.

- 패키지배관 제작품을 대상으로 하는 이유는 배관류의 생산비중이 가장 높고

그 형태가 다양하며 여러 가지 구성품의 조합으로 제작되기 때문임. * FPSO 1척 금액 평균 1조 8천억-배관 2천억, 복합화력발전소 1기 평균 1조-배관 1천5백억

- 또한, 제작공정이 소재의 검사, 가공부터 비파괴 검사까지 모든 공정을 포함하고

있기에 본 플랫폼 기술을 활용할 경우 압력용기·파이프라인·상하수도(소방,

가스)배관·탱크·철구조물·강관·주단조제품·밸브·교량 등을 제조하는 거의

모든 중소중견기업의 스마트제조에 확대 적용할 수 있음.

ㅇ 선진 기술 대비 차별성

- 유럽은 독일 Industry 4.0 정책부터 이미 수년전부터 모든 제조업의 스마트를 추진,

국내의 경우 제조업 3.0 정책을 통해 제조업의 스마트를 추진하고 있으나 국내 플랜

트건설·조선해양·중화학 중심 중소중견 제조업체의 경우는 매우 미비.

- 최근 중국을 포함한 해외 제조경쟁국은 경쟁력 확보를 위해 스마트 시스템을 도입

하고 있으며 대표적으로 독일·영국 등 유럽 공급社들이 이 기술을 선도하고 있음

3. 지원 필요성

□ 기술적 지원 필요성

ㅇ 국내 배관제작 관련 표준 운영 소프트웨어 및 대표 스마트공장 부재- 2차 제조 및 뿌리산업 관련 적절한 제조혁신 플랫폼 국산 모델 부재 - 현재 수작업 기반, 스마트공장에 대한 표준과 공유 소프트웨어 및 플랫폼 부재

ㅇ 패키지배관 가공/용접과 같은 공정은 노동집약적 성격을 가짐과 동시에 기능인력확보를 위해 장시간 훈련과정이 필요, 자동화(물류 자동화·공정별 로봇 도입) 기술도입에 맞추어 스마트제조 협업플랫폼 관련 원천기술 확보가 필수임.- 본 기술은 2차 제조산업의 스마트배관 제조에 필요한 모든 기술을 플랫폼 화하여, 유관산업별 유사 공정을 가지는 항목별 확장 적용이 가능함.

□ 경제적 지원 필요성

ㅇ 스마트 패키지배관 소프트웨어 및 하드웨어 신규시장 창출- 스마트배관 소프트웨어(운영시스템&플랫폼) 국내 잠재 시장규모

* 소프트웨어-패키지 라이센스별: 약1 ~3억(평균2억) x 최소 3,000개 업체 = 최소 6천억원 이상

- 스마트 패키지배관 하드웨어(시스템&공장) 국내 잠재 시장규모 * 하드웨어-패키지별: 평균10~200억(평균20억) x 최소 400개 업체 = 최소 8천억 이상(매출액 200억 이상

ㅇ 패키지배관 이외에 철구조물, Vessel류 제작 등 절단, 가공, 용접의 공정이 필수 수반되는 뿌리산업 및 2차 노동집약적 제조산업 전반에 영향 - 배관 제작 설비제어 특성분석에 따른 공장간 효율성 증대 25%, 작업표준 연계 및 생산 및 공장관리자 절감(90%) 따른 공장 수익성 극대화 30% 이상

* 조선해양분야 중소중견만 추산시 배관 약 800개사, 철의장 약 400개사로, 조선해양 전체시장 60조x2.8%(배관비중 최소)=1.7조에서 60조x11.2%(배관비중 최대)=6.7조

* 플랜트건설분야 배관만 추산시 전체시장 평균 50조(해외35조)x6%(배관비중 최소)=3.0조에서 50조(해외35조)x17%=최대 8.5조의 제조시장에 혁신성장을 가져올 수 있음

□ 정부/정책적 지원 필요성

ㅇ 대부분의 스마트 공급기업은 해당 산업분야에 대한 이해도가 낮으며, 공급기업 또한 육성단계에 있는 경우가 많아서 전문가적인 Solution 제공에 한계가 있음.

ㅇ 절단, 가공, 용접 공정의 뿌리산업 중소중견기업들은 개별기업별로 1회성 기초 스마트공장 구축 시도하나, 스마트 공급기업의 도움 없이는 지속적 개발·관리·개선환경이 마련되지 아니하여 기초 스마트화 단계에서 거의 모두 좌절 중, ‘스마트공장’에 대한 부정적 인식 확산 방지 필요

ㅇ 패키지배관 스마트제조를 중심으로 1차 개발 완료 후, 개발 모델을 표준화하여 연관산업분야 및 전후방 산업으로 활용할 수 있도록 플랫폼 활용 가능

4. 지원기간/예산/추진체계

ㅇ 기간 : 총 33개월 이내 (1차년도 9개월)ㅇ 정부출연금 : ’19년도 6억원 이내 (총 정부출연금 23억원 이내)ㅇ 주관기관 : 중소・중견기업ㅇ 기술료 징수여부 : 징수



과제성격 □ 원천기술 ■ 혁신제품 전기전자부품 임베디드 SW

융합유형 ■ 신산업창출형 □ 산업고도화형 □ 해당 없음


품목명

산업용 디바이스/부품의 실시간 운영 및 건전성 모니터링용 개방형 디지털 트윈 플랫폼 개발

(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)


□ 개념

ㅇ 산업용 디바이스/부품, 설비의 기계적 성능을 실시간으로 시뮬레이션하는 디지털

트윈 기술을 개발하고, IoT, 빅데이터 처리, 클라우드, 이상진단 및 수명예지 기술과

융합하여 신개념의 기계 설비 건전성 모니터링을 위한 개방형 플랫폼 개발

ㅇ 설계 단계에서 개발된 디지털 트윈 Full 모델은 막대한 연산량과 컴퓨팅 자원을

요구하고 실시간 활용이 어려우므로, 실시간 운영을 위한 모델 개발/확보 필요.- 실시간 운영 모델은 모델 단순화(model reduction) 및 근사 모델(meta model)기법 등을 통하여 얻고, 해석 결과 DB를 구축한 뒤 다입력-다차원 성능 평가 메타모델을 개발하여 검증 * 개방형 플랫폼은 시뮬레이션 성능 DB만 업데이트가 되면 개발 플랫폼을 어떠한 디바이스/부품

에도 적용할 수 있는 기술 개발을 의미함

- 실제 부품/디바이스로부터 물리량 및 데이터를 실시간으로 계측하고, 이를 활용하여 실시간 디지털 트윈 모델의 구성 및 정확도를 향상

ㅇ 실시간 모델링 시뮬레이션(M&S) 만으로 정확도를 확보하기 어려운 경우, 실시간

데이터 활용 및 인공지능(머신러닝) 기술을 병행

- 디지털 트윈 모델에서 표현되지 않았거나, 고려되지 않은 물리적 현상들을 실시간 데이터 처리 및 인공지능 기술을 병행 활용하여 정확도를 더욱 향상

- 빅데이터로부터 물리적 특징인자 추출기법과 이상진단 및 수명예지 기술을 개발

ㅇ 클라우드 시스템과 연동되는 개방형 디지털 트윈 플랫폼 개발 및 테스트베드를 구축/실증

- 디지털 트윈, 빅데이터, 인공지능, 시뮬레이션 등 기술들이 융합되어 연동되며,증강현실 기술을 접목하여 대상물의 상태를 최적화하고 가시화할 수 있는 개방형플랫폼을 클라우드로 제공할 수 있는 기술 개발

- 개발 플랫폼을 활용한 실제 대상 시스템의 운영현황 및 건전성을 가시화할 수 있는 테스트베드 구축 및 Self-learning 자동화 프로세스 검증

- 산업용 설비 시스템에 적용되어 실시간 디지털 트윈 기술의 실현성 및 정확도 실증


ㅇ 디지털 트윈, 인공지능, 빅데이터, 사물인터텟 등 다양한 기술의 융합을 통해 주력

산업 및 제조현장의 디바이스/부품의 건전성 모니터링 기술 확보 및 제품 상용화

- 부품 및 제품 제조설비, 생산공정 등 제조산업뿐만 아니라 자동차, 항공, 철도 등수송산업 및 전력, 의료 등 서비스 산업의 상태 모니터링 기반 기술 확보

ㅇ 실시간 기계 시스템의 성능 해석 기법 상용화

- 다양한 기계 시스템의 실시간 해석 방법을 제안함으로써 M&S가 설계, 해석,시험 분야 뿐만 아니라, 운영 상태 확인 및 예지 보전에 이르는 기계 시스템 전 수명에 관여할 수 있는 기반 기술을 확보

ㅇ 에너지, 항공, 헬스케어, 자동차, 국방 등 여러 산업 분야에서 디지털 트윈을 이용

하여 자산 최적화, 돌발 사고 최소화, 생산성 증가 등 설계부터 제조, 서비스에

이르는 모든 과정의 효율성을 향상 및 제조기업의 경쟁력 성장 및 수익 창출 가능

ㅇ 제조공장의 에너지비용 절감, 결함의 지속적 관찰과 사고 미연 방지가 가능하므로

향후 빅데이터 기반 안전관리 시스템 서비스가 가능하며, 궁극적으로는 스마트

공장 사업에 주요한 기반 기술로 효율향상 및 안심사회를 구현이 가능


핵심 성능지표 단위 달성목표

1실시간 운영 모델 및 실시간 데이터 기반

인공지능 기술 적용 후 정확도% 95

2 디지털 트윈 해석성능 실시간 처리 속도 비율 N/A 0.6* 디지털트윈 성능 실시간 처리 속도 비율은 설비의 성능 평가 시뮬레이션 시간을 의미하고, 계측 디레이

타임과 데이터 처리속도와 가시화 속도는 제외함. 일반적으로 계측 디레이는 항상 존재함으로 계측 이

후의 프로세스의 실시간 요율이 중요함. 데이터 처리 속도는 0.2, 가시화 속도는 0.1 정도로 판단하고

있어, 성능 연산 속도가 0.6 정도이어야 실시간으로 서비스가 이루어질 것으로 예상


ㅇ (국내) 대상물의 건전성 관리를 위한 개별적인 기술(3D 동해석 기술, 머신러닝,이상진단 및 수명예지 기술, 증강현실 기술)은 부분적으로 개발되어 적용되고 있

으나, 각 기술을 통합하고 산업용 디바이스/부품에 적용하여 실증한 사례는 전무

- 디지털 트윈과 연계한 최적화, 수명예측, 예지정비 등을 위한 국내의 응용 소프트웨어 역량은 매우 미흡한 수준

- 비전측정을 이용한 생산 제품의 양불 판정, 불량검사 기술은 다수 보유하고 있으나, 제품평가 기술에 특화되고 있으며 디바이스/부품의 건전성 관리 등 안전 분야의 측정/분석 기술은 미미한 실정

ㅇ (국외) GE의 경우 Pridix Platform, IBM의 경우 PMQ Platfom을 공격적으로 적용하여 자사만의 플랫폼을 기준으로 수요기업들의 제조관련 데이터를 수집하고 이를 분석, 예측을 통해 플랫폼을 고도화 해나가고 있음- 또한, Simens의 MindSphere는 공장의 레이아웃 설계, 제어, 생산, 운영 등의 모니터링을 하나의 패키지에서 구현

- 미국 Ansys사, 독일 Siemens사, 프랑스 Dassault사는 CAD/CAE/Simulation솔루션들을 망라하는 제품수명주기관리(PLM) 솔루션 포트폴리오 보유하고 있으며, 특히 Ansys사는 디지털 트윈 기술을 활용하여 설비, 제품 등의 상태 모니터링용 S/W 판매

- Cognex社는 기존 머신비전의 룰기반 검출능력의 한계(크랙, 얼룩 등 자동화 검출 제한)를 극복하기 위해 비전측정기술에 딥러닝을 도입하여 물체의 정상적외관을 학습하여 표면의 긁힘, 부적합한 조립품, 직물의 짜임새 등을 비롯한 다양한 품목에 적용

3. 지원 필요성

□ 기술적 지원필요성ㅇ 설계 단계에서의 디지털트윈 기술은 이미 ANSYS, Dassault, Siemens와 같은 글로벌

CAE 업체에서 기술 개발을 진행하고 있고, 제품 라인업이 모두 갖춰진 상태이며,국내에서 도전하기에는 기술적으로도 시장 상황으로도 애로 사항이 존재

- 반면에, 주력산업 생산/제조 설비의 유지 보수는 국내 디지털트윈 기술로 성공할 수 있는 시장이며, 해당 시장을 선도하기 위해서는 실시간 시뮬레이션이 가능하고 정교한 디지털트윈 기술 개발이 필수적임

ㅇ 국내에서는 제품 개발에 적용하기 위해 빅데이터, 인공지능, CAD/CAE, 혼합현실, 이상진단/수명예지 등 각 기술들은 활발히 개발되고 있으나, 이를 융합하여 설계, 제조, 유지보수 등 산업시스템에 통합 적용할 수 있는 기술개발 및 제품은 부재함에 따라 해외업체의 개발품 사용에 따른 기술 종속 우려

□ 경제적 지원필요성ㅇ 디지털 트윈 관련 세계시장은 2016년 2조원 규모로서 연평균 약 38% 성장하여

2023년 18조원으로 급성장할 것으로 전망(출처: 마켓스 앤 마켓스)되며, 특히 기계/전기전자 제조업체에서 가장 큰 비중을 차지

□ 정부/정책적 지원필요성ㅇ 사물인터넷, 디지털 트윈, 인공지능, 빅데이터, 시뮬레이션 등 다양한 기술이 융합

되어야 하는 기술로서 민간의 하나의 기업이 독자적으로 개발하기에는 인력, 기술 및 자금력이 한계





과제성격 □ 원천기술 ■ 혁신제품 전기전자부품 임베디드 SW

융합유형 ■ 신산업창출형 □ 산업고도화형 □ 해당 없음


품목명자동제어 공정의 역공학 기반 통합 디지털 트윈 모델 개발



□ 개념

ㅇ 이기종 제어체계가 호환된 사전 설계모델 (자동 생성 및 검증)과 사후 운영모델 (운영 개선, 재현, 이상탐지 및 유지보수 모델)의 통합 서비스 모델 제시 필요

- 주력산업 제조현장의 실제공정의 의미 있는 특성을 제어체계(제어로직, 운영Log, 제어 데이터)를 중심으로 모델링하여, 자동제어 공정의 자동생성, 운영개선,이상탐지, 재현, 유지보수 서비스를 제공하기 위해서는 사전 설계모델과 사후 운영모델을 통합 지원하는 기술 필요* 지멘스, 미스비시, 록웰 등 이기종 제어기와 관련 디바이스를 해석하여 호환 가능한 기술 제시

- 사전 가상시운전 솔루션인 지멘스 (PDPS의 Process Simulator), 닷소 (Delmia의V5 Automation)등 관련 기관은 자동제어 시스템의 사전 시운전에 초점하여 사후 운영영역으로의 확장에 한계성

- 제어시스템에 대한 사후 운영분석 솔루션인 록웰(FactoryTalk의 Historian), Simens(TIA의SIMATIC)은 자사 자동화 제어시스템에 기반하고 있으며 디지털 트윈의 서비스적용 범위에 제한적이며 고가임.

- 자동화 시스템에 대한 제어 및 설계/운영에 대한 모델이 없거나 호환이 안되는 대다수의현장 환경을 고려하여 제어로직을 중심으로 역공학적인 자동 모델링 기술이 필요

- 제어로직을 자동으로 사전에 설계하고 생성하며 사후 운영 시스템을 역공학적으로모델링하여 운영개선 및 유지보수에 적용하는 시도가 국내외적으로 요구되고 있음.

ㅇ 자동 제어시스템을 정적인 제어로직 해석과 동적인 제어로직의 운영체계를 중심으로 서비스지향적인 동기화된 사실적 디지털 트윈 구조 제시

- 자동화 제어시스템의 효율적인 정적/동적인 모델링 방법- 연속 생애기간 모델의 재사용성과 모델의 수정 및 확장이 가능한 기술* 활용: 제어로직 (예: PLC, PC, DCS) 설계, 자동생성, 운영 Black-Box를 White-Box 변환, 재현,이상탐지, 운영개선, 제어운영 진단/예측, 교육훈련 등

- 자동화 설비, 공정, 공장의 계통적 모델링과 이기종 제어 플랫폼이 연동 가능한토폴로지의 분류체계 기술

- AutomationML와 PLCopen을 기반한 제어시스템의 물리적, 논리적, 제어로직 해석 모델의 자동 생성 및 분석하는 기술

- 자동생성, 운영개선, 유지보수 등 생애기간 지속적으로 진화되는 모델링 기술 * 설계모델, 운영모델, 분석모델, 재현모델, 유지보수 모델들 간에 자동생성과 재활용 가능하여 시간이흐름에 따라 모델 수정, 재구성, 지속적 진화가 지속적으로 진행

- AutomationML, PLCopen, 통신 표준 OPC UA(IEC 62541)와 COLLADA 기반 제어 공정의 자동설계, 운영개선, 유지보수를 위한 SILS/HILS 아키텍처 기술

ㅇ 논리적 제어프로그램 역공학적 해석, 분석과 재현 모델링 기술 - 다양한 제조사별 제어특성을 표현하고 분석할 수 있는 공통 표현기술- 제조사에 관계없이 제어프로그램 해석과 분석이 가능토록 제어프로그램의 구성요소 및 관계성에 대한 표준 데이터 구조 개발

- 제어 논리함수의 세부 동작원리, 공법, 각종 센서 및 세부 동작 흐름에 대한 Reverse Engineering기반 정적, 동적 모델 자동생성 기술

- 제어로직 자동 모델링 및 Reverse Engineering기반 제어특성을 다차원적 표현하여 재현/분석하여 운영개선, 재현, 이상탐지, 유지보수 서비스 가능한 기술

- 물리적, 논리적 및 분석적인 타 Application (AI, Big Data, 시뮬레이션, AR, VR)을Plug-in Play 가능한 체계 및 적용기술


ㅇ 자동제어 시스템의 설계, 운영개선, 재현, 이상탐지, 품질개선, 유지보수를 지원하는디지털 트윈 서비스 모델 제시

- 설비/공정/공장의 표준 제어로직 설계, 자동생성, 제어로직 Black-Box를 White-Box 변환, 재현, 이상탐지, 운영개선, 제어운영 진단, 교육훈련 모델제시

- 사전 모델 (자동 생성, 표준화 및 검증)과 사후 운영모델 (제조운영 개선과 유지보수 모델)의 통합 서비스 모델 제시

ㅇ 자동화 시스템의 타 응용 시스템과 연동하여 서비스 모델과 생성방법개발* 자동차, 전자, 디스플레이, 화학, 중공업, 등에 설비업체, 라인제작업체, 제조공장의 각 3개 분야에연동하여 시범적용


핵심 성능지표 단위 달성목표1 제어프로그램 자동생성 오차율 % 992 제어프로그램의 역공학적 해석 정적/동적 정보 오차율 % 993 설비/공정/공장의 현황/분석 정보를 Run-Time 확장 가능 여부 가/부 가

2. 국내외 기술동향

ㅇ GE의 디지털 트윈인 PREDIX은 자사의 엔진제품에 특화된 솔루션으로 일반 자동화

산업에 확장하는데 많은 한계성 가지고 있음

ㅇ 사전 가상시운전 솔루션인 지멘스 (PDPS의 Process Simulator) 및 닷소 (Delmia의

V5 Automation)은 자동제어 시스템의 적용과 시장규모에 한계성

ㅇ 제어시스템에 대한 사후 운영분석 솔루션인 록웰(FactoryTalk의 Historian),

Simens(TIA의 SIMATIC)은 자사 자동화제어시스템에 기반하고 있으며 적용에 고가임.

ㅇ 지멘스 및 닷소의 디지털 트윈플랫폼은 세부적인 산업현장의 특징을 반영하여

적용하기에 많은 시간과 노력이 소요되며 적용에 어려움이 있음

ㅇ 디지털 트윈은 현재까지 부분적으로 특정 영역에 특화된 솔루션으로 시작단계임.

자동화 공정에 작용할 수 있는 범용 솔루션을 개발하여 확대 전개 시 시장 선점 가능

- 자동제어 시스템 및 공정의 다양한 특성을 모델링하고 서비스 형태에 따라 모델의

재사용과 수정 및 확장을 위한 기술 개발이 필요

3. 지원 필요성

□ 기술적 지원필요성ㅇ GE의 디지털 트윈인 PREDIX은 자사의 엔진제품에 특화된 솔루션으로 일반 자동화

산업에 확장하는데 많은 한계성 가지고 있음

ㅇ 지멘스, 닷소, 록웰, PTC의 디지털 제조 솔루션과 운영솔루션은 자동 제어시스템

적용하기에 많은 한계성이 있으며 고가임

□ 경제적 지원필요성 ㅇ AutomationML와 PLCopen기반과 이기종 제어플랫폼 호환 가능한 사전 자동생성과

사후 운영개선, 재현 및 유지보수의 디지털 트윈은 신산업 창출 가능성 높음

□ 정부/정책적 지원필요성ㅇ 국내에 경쟁력 있는 제조산업 (자동차, 디스플레이, 반도체, 화학, 중공업, 등)에

구체적으로 쉽게 적용할 수 있는 통합 디지털 트윈 Architecture활용을 통한 국내

제조업의 경쟁력 향상과 이를 통한 디지털 트윈시장의 새로운 산업 창출

- 가상과 실제의 자동화 공정의 의미 있는 특징을 구체적으로 정확히 연동할 수 있는 통합 구조로 자동화공정의 디지털 트윈모델의 신산업 창출 필요

- 다양한 국내 주력 제조산업을 기반으로 글로벌 시장에서 선점 필요





과제성격 □ 원천기술 ■ 혁신제품 전기전자부품 기타전기전자부품



품목명

제조물류 흐름 실시간 최적화 및 유연적시제조를 위한 양방향 통신 지원 디스플레이 일체형 스마트 태그 디바이스 개발



□ 개념

ㅇ 주력산업 제조현장의 다이나믹한 제조물류 흐름을 실시간 모니터링하고 흐름을 통제

(routing control)하는 것은 모든 제조 고도화의 기본임에도 불구하고, 제조물류 추적/식별 기술은 단방향 데이터 통신 한계 등 기술적 문제와 비용/사용성의 한계를 극복

하지 못하고 있으며, 제조현장의 자동화/지능화는 작업자의 수작업 입력/수정을 수반

하는 과정에서 심각한 단절 발생

- 기존 시스템은 각종 paper Label 인쇄, Barcode 기반의 Scanning 시스템에 의존함에 따라 인적/시간적 자원낭비, 휴먼에러, 실시간 정합성 미확보, 원부자재입출고 및 가공품(WIP:work in process) 등 제조물류의 실시간 동적 Data를 확보가어려운 현실 (예: 작업자들의 Barcode Scanning에 대한 피로도로 Barcode를 모아서 퇴근 시 한번에 Scanning함)

ㅇ RFID가 산업/제조 현장에서의 물류 흐름 관리에 활용되고 있으나, 단방향 단순

식별정보 전달의 기술/사용성의 한계를 극복하고, 제조 데이터 수집/처리의 적시성과

정확성 및 작업자의 직관적 식별성 개선 필요

- 양방향 통신과 디스플레이를 지원하는 스마트 태그 디바이스를 활용하는 유연적시제조 지원 응용시스템을 개발하여 Dynamic한 제조 현장 변화에서 적시적기의 최적생산을 실현

- 디스플레이 일체형 스마트 태그 디바이스를 통하여 작업자가 작업지시사항을 인식하는 가독성과 직관성인식을 강화하여 제조상황에 능동적으로 대응하고 유연적시제조에 환경에 적응, 대응

- 스마트 태그 디바이스의 활용도와 제작 및 유지보수 비용을 최적화하기 위하여 초저전력 디스플레이 및 양방향 통신, 에너지 하베스팅/무선충전 등의 기술을 적극 도입/활용


ㅇ 실시간 작업지시 및 작업자 제조상황 데이터 수집이 가능한 디스플레이 일체형 이동

환경 무선 스마트 태그 디바이스 개발로 제조물류 흐름 실시간 최적화 및 제조 플랫폼

구축활용이 가능함

- 제조공정 내 이동환경에서 실시간 제조물류 흐름 조정/관리, 작업지시 및 작업상황 데이터 수집을 실시간으로 지원

ㅇ 디스플레이 일체형 이동환경 무선 스마트 태그 디바이스 기반의 지능화 된 제조 플랫폼

구축을 통하여 제조 플랫폼 글로벌 확산 가능

ㅇ 현장 內 에너지 하베스팅 및 무선충전 기술을 적용하여 스마트 태그 디바이스의

Life-time을 재충전 없이 반영구적으로 증대

ㅇ 스마트 제조를 구성하는 공정 내/외 물류 및 현장관리 전반에 활용 및 Smart Shop

& Retail, 유통, 전력, 의료, 스마트 시티 등 다양한 산업으로의 확장성 높음


핵심 성능지표 단위 달성목표1 공정 WIP(work in process) Tracking 데이터실시간정합도 % 최종공정 기준 95% 수준2 WIP(work in process) 정보 작업자 전달 latency 초 3초 이내3 실증 현장 구축 수 건 2 이상


ㅇ (국내) 스마트 태그 디바이스를 적극적으로 활용하고 있는 국내 산업군은 유선을 활용한 ESL(Electric Shelf Label) 기반의 물류나 오프라인 매장 등으로 실시간 물류 추적/제품 정보 표시 및 관리에 활용

- 산업용 제조공정에 바코드나 RFID 태그를 이용하는 기업으로 IDIS, 제일모직,포스코 등이 있으나 산업용 무선 스마트 태그 디바이스를 활용한 제조공정은 전무한 상태

ㅇ (국외) 산업용 제조물류 흐름 실시간 최적화를 위해 바코드, RFID, 지그비 등을복합적으로 활용한 스마트 디바이스 기반 제조 공정 현황, 물류 및 유통 현황 모니터링 시스템 구축하고자 하는 동향임

- 나이키, EXIM&MFR, 폭스바겐이나 Bosch 등의 기업에서는 효율적인 재고 관리 및 제조 공정 관리를 위해 가시성이 강화된 스마트 디바이스 도입 고려 중

- Toyota, Siemens, GE 등 스마트팩토리 기업들은 효율적인 공장 자동화를 위해 가시성을 제공하는 가시성 있는 스마트 태그 기반의 차세대 Lean 시스템 도입에 대한 연구를 진행하고 있음

3. 지원 필요성

□ 기술적 지원필요성

ㅇ 스마트 제조운영에서 제조물류 흐름 관리 및 통제(Process Flow Control)의 고도화가

선결 필수

- 현재 스마트공장 기술은 설비/품질 시스템 기능의 지능화로 현장 Big Data 분석 및 AI 등의 응용은 활발하나, 다이내믹한 제조물류 흐름을 실시간 모니터링하고 흐름을 통제(routing control)하는 기술의 적용은 상대적으로 미진하여, 수작업 입력/수정을 수반하는 기존 POP/MES 수준에서 벗어나지 못하고 있는 실정

- Lean 생산방식은 많은 공장들이 도입하여 활용 중에 있으나, 이를 아직까지 인쇄물, 오프라인 수작업에 의존한 생산현장 관리가 이루어지고 있는 실정으로 디스플레이 일체형 스마트 태그 디바이스가 지원되지 못하여 인적/시간적 자원낭비, 휴먼에러, 실시간 정합성 미확보, 원부자재 입출고 및 가공품(WIP:work in process) 등 제조

물류의 실시간 동적 Data를 확보가 어려움 - RFID를 통하여 제조 물류 추적에 대한 시도가 이루어지고 있으나 정보의 흐름이 단

방향성이고 실시간적 제조 변화정보를 주는 것이 아니라 ID정보를 제공하는 것임에 따라 실시간 제조상황 작업자 가시성 제공 및 작업지시에는 한계가 있는 상황임

- 노동환경 변화에 따른 작업자 피로도 개선이 가능한 스마트 제조확산이 필요함에 따라

제조 프로세스 플랫폼에 대한 개발 및 개선 필요

- 제조현장에 공장/설비는 Smart화 되고 있으나 제조현장 작업자의 현실은 아직까지 수

작업, 종이 인쇄물, Barcode Scanning을 통한 수동적 데이터 수집 및 현장관리가 이루어지고 있는 실정임.

- 이러한 환경에서 작업자가 작업상황 기록을 노동의 강도(피로도) 등의 이유로 적시에

Scanning을 하지 않아 Data 왜곡이 자주 발생하고 있음에 따라 지능적 실시간 작업환경 인식에 대한 요구가 큼.

ㅇ 따라서 현재의 시스템의 기술적 한계(작업자-설비 인터페이스 ICT화 미비, 작업자 수

작업 및 Barcode Scanning에 의존한 정보 적시성 및 정확성 결여)를 극복하고 도입

비용을 최소화하고 제조공정 내 이동환경에서 작업지시 및 작업상황 데이터 수집을

실시간으로 지능화할 수 있는 기술 디스프레이 일체형 무선 스마트 태그 디바이스

기반의 제조 플랫폼 개발이 필요함

□ 경제적 지원필요성

ㅇ 세계 스마트팩토리 시장규모는 연 8% 성장하여 2018년 2,416억 달러의 경제적 가치

창출 전망, 이중 ICT 공급시장은 2018년 1,705억 달러로 예상되며, 국내는 2018년 44억

달러 시장규모, 이중 ICT 공급시장은 29억달러(약 3조 6천억원)로 높은 성장이 예상됨

(삼정 KPMG)

ㅇ 수요업계(나이키, BMW, TESLA, 폭스바겐 등) 에서의 요구가 존재함에 따라 스마트

제조의 병목 해소를 통해 관련시장 선점 및 제조 프로세스 플랫폼 및 노하우 수출을

위하여 스마트 태그 디바이스 기반의 제조 프로세스 플랫폼 개발이 필수적임

□ 정부/정책적 지원필요성

ㅇ 국내 Smart Manufacturing은 ‘제조업 혁신 3.0전략’(2014), ‘스마트 제조혁신 비전

2025’(2017)등을 통해 맞춤형 유연생산을 위한 스마트 공장 고도화를 추진 중에 있음

ㅇ 노동환경 변화에 따른 작업자 피로도 개선이 가능한 스마트 제조확산이 필요함에 따

라 제조 프로세스 플랫폼에 대한 개발 및 개선 필요

ㅇ 따라서 작업지시 및 인식이 용이한 디스플레이 일체형 이동형 무선 스마트 태그 디

바이스 기반의 유연 제조 프로세스 플랫폼 구축 및 확산이 필요함





과제성격 □ 원천기술 ■ 혁신제품 조선/해양시스템 System Integration



품목명

해양사고 예방을 위한 선박센서 IoT 기반의 Smart Ready Ship플랫폼과 육상관제 시스템 개발



□ 개념

ㅇ 선박의 항해/기관 상태 정보를 위성 통신을 통해 육상으로 전송하여 통합 관제를 실시할 수 있는 기술 개발

- 선박 사고의 85%를 차지하는 인적과실 예방을 위한 인력 확충이 필요하나, 화물 운임의 지속적인 하락 등으로 인한 해운선사의 경영악화로 선내 인력 추가 확보가어려운 상황

- 육상으로 전송된 선박의 상태 정보를 바탕으로 통합 관제를 실시하여 현재 승선 인력만으로 운항 시 발생될 수 있는 해양사고를 예방하는 시스템 구축

□ 개발내용

ㅇ 선박의 상태 모니터링 및 선내 네트워크 관리를 위한 선박 관리 시스템 개발

- 선박 항해/기관/화물 상태 모니터링 데이터의 연동을 포함한 네트워크, CCTV/VoIP모니터링/제어 모듈 개발

ㅇ 고효율 데이터 전송과 선박 사이버 보안이 적용된 해사데이터 통신 모듈 개발

- 제한된 위성통신 환경에서 선박의 CCTV 등 영상정보 전송을 위한 압축 모듈 개발

- 선박 진동으로 인한 CCTV 영상 보정을 위한 Software Stabilizer 개발

- 사이버 보안 대응에 적합한 네트워크 관리 시스템 개발

- 사이버 보안에 적합한 선박 관리 시스템 인증 체계 구축

ㅇ 영상정보 및 전자해도(ENC) 기반의 선박 운항 안전 육상 관제 시스템 개발

- 기존 구글맵 등 육상용 GIS가 아닌 선박 관제에 적합한 전자해도 기반 관제 시스템 개발

- 선박 네트워크 및 IP기반 장비의 원격진단 및 고장 대응 모듈 개발


ㅇ 선박 사고 예방을 위한 육상 관제 기술 상용화

- 선박 운항 정보를 바탕으로 충돌, 좌초 등의 사고를 예방하기 위한 통합 관제 실시

ㅇ 선박에 탑재된 컴퓨터기반 기자재에 대한 사이버 보안 모듈 공급

ㅇ 육상 관제 센터에 수집된 선박/해양 정보의 빅데이터화 및 AI 기반의 해양사고 대응 의사결정 지원 체계 활용


ㅇ 국외의 경우 선박에 대한 원격관제 및 모니터링에 대한 중요성과 사용화 필요성에

대한 인식이 확산 중

- (DNVGL) 선원 및 육상 관리자의 관리 부담을 줄이고 선박-육상-여러 이해관계자

간의 관련 데이터와 정보의 질을 향상시킬 수 있는 웹기반 시스템 개발 중

- (일본) Japan Smart Ship Platform 과제를 통해 육상과 선박간 정보교환서버를

통한 원격 모니터링 기술 개발 중

ㅇ 국내의 선박 원격관제 기술은 육상관제센터에서 선박 내 서버 시스템의 통합

정보를 위성통신망을 통하여 수신하여 실시간 선박 상태를 감시

- 국내 개발기술은 선박 내 설치된 장비로부터 데이터를 수집 및 처리하고 선박의

데이터 관제와 동시에 육상 전송을 진행하여 육상에서 선박의 운항 상태를 파악

중이나, 아직까지 영상정보 및 전자해도(ENC) 기반의 통합 관제를 통한 해양사고

예방 시스템 개발은 미 추진

3. 지원 필요성


ㅇ 3G, LTE, 5G 등 고속 이동형 네트워크의 등장과 함께 새로운 고부가가치 지식

서비스를 창출한 육상과 달리 선박은 저속, 고비용으로 데이터 통신 활용에

제한적이었으나, 최근 해사위성통신의 보급이 확대 중

ㅇ 이에 따라 해외 선진기업들은 선박기자재 IoT 및 원격지원 등의 솔루션 개발을

속속 출시하고 있어 이에 대한 대응 기술 개발이 필요


ㅇ 허베이스프리트, 세월호 등의 해상사고에서 경험하였듯 해상에서의 사고 예방은

자체만으로 생명을 구하고 오염을 예방하며, 직간접적 경제효과가 매우 높음

ㅇ 해사위성통신 환경이 개선되면서 발생된 선박내의 네트워크 구축 및 육상과 연계된

지식서비스 시장으로의 진입이 가능하며 이를 통한 국익 창출이 가능


ㅇ 육상 통합 관제를 통해 해양사고의 위험성이 감소하며 이를 통한 해상인명 사고

및 환경오염 예방이 가능

ㅇ 기존 하드웨어 제조 위주의 국내 해양 기자재 기업의 지식기반 해양 ICT 융합

시장 진출을 위한 발판 마련


ㅇ 기간 : 총 33개월 이내 (1차년도 9개월)ㅇ 정부출연금 : ’19년도 6.5억원 이내 (총 정부출연금 24억원 이내)ㅇ 주관기관 : 중소・중견기업ㅇ 기술료 징수여부 : 징수



과제성격 □ 원천기술 ■ 혁신제품 소프트웨어 임베디드 SW


해당여부□ 특허연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ 글로벌 R&D □ 초고난도 ■ 경쟁형 R&D □ 기획경쟁 □ 경진대회형 □ 규제개선

품목명산업용 IoT 센서 게이트웨이 상용 기술 개발



□ 개념

ㅇ 인터넷 연결 기능이 부재/복잡한 다양한 산업용 센서/설비를 쉽고 간단하고 효율적

으로 연동/관리할 수 있는 에지 디바이스 상용 기술 개발

- 다양한 산업 디바이스와의 연동을 통해 IIoT 데이터 (IIoT 센서 노드, 설비 데이터,생산 품질 데이터 등)의 수집, 정제, 분석을 수행하는 산업용 IoT 센서 게이트웨이

- 다양한 센서/설비의 설치, 관리 및 유지보수 비용의 획기적 절감 필요

* 단일 디바이스로 산업현장 내 다양한 센서/설비와의 인터페이스 해결

* 제조 설비 및 센서의 데이터를 수집하기 위해 다양한 표준 프로토콜, 업계표준, 비표준(센서/

설비 제조사가 제공하는) 프로토콜 지원 필요

ㅇ 여러 센서/설비에서 전송하는 데이터를 지능적으로 결합하여 애플리케이션이나

시스템의 성능을 개선

- 산업용 IoT 센서에 논리, 판단, 통신 기능을 결합하여, 데이터 처리, 자동보정,자가진단, 의사결정기능을 수행하는 고기능, 고정밀, 고편의성, 고부가가치 제공

- 복수의 센서에서 나오는 데이터를 취합하여 개별 센서의 결함을 수정하고 오차

범위를 줄여 보다 정교한 정보를 결과 값으로 보정 후 플랫폼에 전송

- 센서/설비 데이터를 러닝머신을 활용하여 장애검출 및 분류의 기능을 가진 관제

/분석 시스템 개발

ㅇ 스마트 제조 시스템 (ex. MES) 및 Cloud/Data/Web 서비스와의 연동을 위한 인터페이스

- 산업 현장의 일관적이고 표준화된 데이터 수집 및 통합을 위한 OPC UA 또는

IIoT 플랫폼 연동을 위한 CoAP, MQTT 등의 프로토콜, Open API 등 지원

ㅇ 주력산업 수요자 연계 제품/서비스 개발

- 주력산업 수요자 연계 실증을 통한 결과물 검증 및 수요자 기준 시장 파급 효과 제시

- 다양한 산업현장에 적용하기 위한 표준화, 개방형 플랫폼, Reference Design 및

제품 개발

- 국내외 다양한 제품/솔루션 대비 기술/시장 경쟁력 확보 방안, 차별화된 기술

및 사업모델 제시


ㅇ 주력산업 현장의 데이터 수집을 위한 개발/유지 비용 회기적 단축

- 제조사의 스마트공장의 도입 확산에 기여

- 지속적인 표준 및 비표준 프로토콜을 개발을 통한 산업용 게이트웨이 모델 제시

ㅇ 센서를 이용한 응용이 필요한 여러 영역으로 확산 기여

- 제조를 넘어 센서가 필요로 하는 영역(스마트보안, 스마트농장, 스마트도시 등)으로 도메인 확장 가능


핵심 성능지표 단위 달성목표

110건 이상 데이터 수집 모델

및 프로토콜 지원개

표준 (ex. OPC-UA, MQTT 등), 업계표준 (ex.

SECS-I, HSMS 등) 및 비표준 데이터 수집 및

정합성 확인

22건 이상의 핵심 수요처 기반

실증(응용 SW 연동 포함)개

모니터링, 장애 검출, 예지 보전 등 응용

SW와의 연동을 통해 수요 기업 관점에서

기술적/경제적 활용 효과 실증


ㅇ 국내외 산업용 게이트웨이는 특정 설비와 상위 솔루션 SW의 인터페이스를 지원

하는 형태의 제품이 대부분. 국내 IIoT 서비스는 물류추적, 원격 검침, 공공 서비스

등이 주를 이루고 있으며, 최근 이동통신사의 플랫폼에 기반한 서비스를 진행 중.

제조 기반 솔루션은 필요에 의해 개별적으로 구축 중

ㅇ 글로벌 통신업체/제조사/기관 등은 디바이스의 연결을 지원하기 위한 대규모 디

바이스 연결성 목표에 주력

- 에릭슨은 2020년까지 약 50조 개의 디바이스의 연결 목표

- 시스코는 데이터 발생 근처에서 처리하는 포그 커퓨팅(Fog Computing) 기술을

기반으로 하는 네트웍 운영체제를 통해 애플리케이션 구현 프레임워크를 제공

- 독일, 미국, 중국, 일본 등 주요 선진국들은 미래 경쟁력 확보를 위해 ICT와 제

조업이 융합되는 진화 전략을 추진

ㅇ 대부분의 연구 대상이 디바이스의 연결에 중점을 두고 있으나 표준을 지원하지

않는 설비 데이터와 일부 센서 데이터 수집은 연결 대상에서 소외

3. 지원 필요성


ㅇ 중견/중소 제조업의 스마트공장 구축 수요가 증가 하고 있으나 개별 공장/설비들에

의존적인 프로그래밍을 통한 개발이 주를 이뤄 구축/관리에 필요한 비용 및

기간이 많이 소요

ㅇ 국내 중소 제조업체는 스마트공장 구축을 위한 제품개발기술 및 생산기술 역량이

부족하여 데이터 수집/가공 하고 이를 실증까지 모두 할 수 있는 스마트공장

패키지 개발이 필요

ㅇ Iot 센서 데이터의 저장/분석이 가능한 수집 기술 및 데이터공유, 모바일

디바이스 활용, 센서관제 등의 SW 기술 개발을 통해 생산현장의 자동화와 고

도화를 이룰 수 있음


ㅇ 국내 중소 제조업체는 몇 대의 제조 설비 중심으로 운용하는 업체가 많아 제조

설비와 센서로부터 데이터를 추출하여 제조업체 환경에 적합한 스마트공장 솔루션을

개발하여 제조기업의 생산성 향상에 기여

ㅇ 인력, 자본이 부족한 중소 제조 기업들이 고가의 개별적인 생산운영시스템 도입이

어려운 현실을 반영하여 제조업체에서 쉽게 스마트공장 구축이 가능한 장비 및

패키지 SW 개발 지원이 필요

ㅇ 모니터링 및 유지관리를 통한 비즈니스 효율성 향상과 더불어 원격모니터링,실내 위치 기반 서비스 등을 활용하여 생산현장의 생산성과 효율성 향상을 위한

스마트 업무환경 구축 분야의 선도적 시장 확보가 가능함


ㅇ 스마트 공장/시티/홈/팜 구축 비용 및 기간 절감을 위해 별도의 복잡한 개발

및 관리 부담 없이 표준화된 설비데이터의 수집, 가공, 필터링, 관제, 분석이

가능한 IoT 플랫폼 필요

ㅇ 다양한 중소 제조업체에서 법용적으로 활용할 수 있는 대용량 산업용 IoT 센서

데이터의 인공지능 실시간 처리가 가능한 IoT 엣지 노드 솔루션을 개발함으로써

해당 분야 제품의 국산화와 관련 핵심기술 확보


ㅇ 기간 : 총 33개월 이내 (1차년도 9개월)ㅇ 정부출연금 : ’19년도 6억원 이내 (총 정부출연금 23억원 이내)ㅇ 주관기관 : 중소・중견기업ㅇ 기술료 징수여부 : 징수ㅇ 특이사항 : 1차년도에 복수기관을 선정(2개, 각 6억 이내)하며, 2차년도 상대평가를

통해 계속지원 과제 1개 선정 후 최종 개발까지 지원

[첨부2] 전자부품 산업핵심기술개발사업 신규과제 실무작업반 명단

순 번 과 제 명실무작업반

성명 소속 직위

1지능형 패키지배관 스마트제조 플랫폼

기술 개발

유호동임승옥김동규

㈜아인스에스엔씨전자부품연구원전략기획단

연구소장센터장전문위원

2산업용 디바이스/부품의 실시간 운영및 건전성 모니터링용 개방형 디지털

트윈 플랫폼 개발

이규택이규복김용석

㈜투윈글로벌전자부품연구원성균관대학교

개발원장본부장교수

3자동제어 공정의 역공학 기반 통합

디지털 트윈 모델 개발

이규택임승옥김재수

㈜투윈글로벌전자부품연구원전략기획단

개발원장센터장전문위원

4

제조물류 흐름 실시간 최적화 및유연적시제조를 위한 양방향 통신지원 디스플레이 일체형 스마트 태그

디바이스 개발

이규복유호동김재수

전자부품연구원㈜아인스에스엔씨전략기획단

본부장연구소장전문위원

5해양사고 예방을 위한 선박센서 IoT기반의 Smart Ready Ship 플랫폼과

육상관제 시스템 개발

이규택김성훈김동규

㈜투윈글로벌한국전자통신연구원

전략기획단

개발원장책임연구원전문위원

6산업용 IoT 센서 게이트웨이 상용 기술

개발

이규택이규복김동규

㈜투윈글로벌전자부품연구원전략기획단

개발원장본부장전문위원

Documents

2019년도 전자부품 산업핵심기술개발사업 신규지원 …...ㅇ 플랜트·건설·조선해양·중화학 등 주력산업의 중요 기술 분야인 패키지배관