대구테크노파크 공고 제20251231-211호
| 「2025년 지역특화 제조데이터 활성화 사업」 컨설팅 지원 사업 참여기업 4차 모집 공고 |
중소벤처기업부와 대구광역시가 지원하는 ‘2025년 지역특화 제조데이터 활성화사업’ 의 일환으로「컨설팅 지원 사업」의 지원기업을 다음과 같이 모집 공고하오니，지역의 기계요소·소재부품 관련 중소·중견 제조기업 및 AI공급기업의 많은 참여 바랍니다.
2025년 12월 31일
(재)대구테크노파크 원장
| 1. 모집 개요 |
□ 사 업 명: 「2025년 지역특화 제조데이터 활성화 사업」中 ‘컨설팅 지원 사업’
◦ 대구시 기계요소·소재부품 산업 분야 제조기업의 제조공정상 문제해결을 위해 제조데이터 플랫폼과 연계하여 기업의 제조데이터를 활용 및 AI솔루션 구축을 위한 컨설팅 지원
□ 지원 대상
◦ 도입기업: 스마트공장(기초이상)이 구축된 지역내 기계요소·소재부품산업 분야 제조기업(분야: 수송기계, 일반기계/정밀기계)
※ 실증에 활용한 가공 제조데이터 공개 필수 사업
※ 스마트공장 수준(기초이상) 구분은 붙임 자료 참고
◦ AI공급기업 : 스마트공장 사업관리 시스템 ‘공급기업 Pool’에 등록된 SI기업
□ 지원기간 : 협약일로부터 ~ 2026. 03. 15
※ 지원기간은 상황에 따라 변동될 수 있음
□ 지원형태 : AI솔루션 구축 및 지역 제조데이터 플랫폼과 연계 위한 컨설팅 지원
□ 지원 규모 : 컨설팅 지원(6개사 내외)
| 구분 | 종류 | 분야 | 집중 선정 분야 | 규모 | 사업기간 | 정부지원금 | 기업부담금 | 비고 |
| 컨설팅 지원 | 수송기계 일반기계 정밀기계 | (도입기업)일반/정밀기계 (공급기업)SI기업 | 6개사 내외 | 협약일 ~ 26.03.15 | 0.08~0.15억원 이내 | 정부지원금의 30% 현금 매칭 | ||
□ 참여방식: 아래의 형태로 구성하여 참여
◦ 컨 설 팅: 도입기업 + 컨설팅 기업 / AI공급기업 + 컨설팅 기업
□ 집중 선정 분야
◦ 분야별 주요설비 및 공정을 통해 수집되는 데이터를 활용한 AI솔루션 실증 추진을 위한 컨설팅 지원
| 구분 | 수송기계 (2025년도 집중 기업선발) | 일반기계, 정밀기계 (2026년도 집중 기업선발) |
| 주요 설비 | 차체프레스, 로봇 용접기, 조립 라인 컨베이어, 시험/검사 장비 | CNC, 프레스, 선반, 연삭기, 사출기, 압출기, 열처리기, 용접기 |
| (공통) 공정 | # 지역특화산업 기계 요소부품 제조 일반공정 - 소성가공(절단, 절곡, 단조, 압출), 주조, 금형, 용접, 열처리, 표면처리, 사출, 기계가공(선반가공, 연삭, 밀링) 등 | |
| (특화) 공정 | 차체 프레스 성형, 로봇 용접, 도장 및 코팅, 시험 검사 등 | 정밀 연삭, 방전가공, 초음파 가공, 기계가공, 사출성형, 정밀 측정 및 검사 등 |
| 도입 기업 AI 활용 예시 | - 결함 감지, 공정 최적화, 예측 유지보수, 공정 데이터 분석, 맞춤형 제조, 스마트 공장 자동화, 에너지 절감, 자동화된 검사, 가공 자동화, 공차 관리, 품질 검사 최적화, 공정 자동화 등 | |
□ 참여 자격 기준
◦ 도입기업: 사업자등록증명원 기준 대구광역시 관내에 기계요소·소재부품산업 관련 분야 중소·중견 제조기업
- 지역 기준은 도입공장 소재지 기준(본사 위치와는 무관)이며, 동일사업자, 법인일 경우 중복지원 제외함
- 「중소기업기본법」에 따른 중소기업 및「중견기업 성장 촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법」에 따른 중견기업
- ｢독점규제 및 공정거래에 관한 법률｣ 제14조제1항에 따른 상호출자제한기업 집단에 속하는 기업(대기업)은 제외
◦ AI공급기업: 스마트공장 사업관리 시스템 ‘공급기업 Pool’에 등록된 공급기업
- 최근 3년내 제조데이터 수집 솔루션(S/W) 및 스마트공장 구축(H/W) 실적 필수
- AI, MES, 제품 시뮬레이션, 머신비전, 예지보전 등 제조데이터 수집 또는 분석 솔루션을 자체 보유하거나 공급한 실적이 있는 기업
- 솔루션 연계 및 기술 개발이 가능한 기업
◦ 컨설팅(공급)기업: 사업자등록증명원 내 종목이 컴퓨터시스템 통합 자문, 기획지도, 시힘인증 관련 등록된 기업 등
※단, 스마트공장 사업관리 시스템(www.smart-factory.kr)에 등록이 가능한 기업
◦ 신청 제외 대상 중소기업(공고일 기준)
| - 금융기관 등으로부터 금융불량 거래처로 규제중인 중소기업 - 휴․폐업 중인 중소기업 - 신청서 및 사업계획서를 허위로 기재한 중소기업 - 동일 또는 유사한 과제로 타기관의 사업을 수행중인 중소기업 - 개발이 완료되었거나 진행 중인 과제를 신청한 중소기업 - 사업공고 시 명시된 지원분야와 과제 내용이 상이할 경우 - 사업기간 중 타 시로 이전 계획이 있는 중소기업 - 개인회생, 파산, 면책권자(기업 대표, 과제책임자 등) - 접수 마감일 현재, 공공기관으로부터 사업 제재중이거나, 의무사항 불이행 또는 금융기관의 신용거래 불량자에 해당할 경우(기업, 기업대표, 과제책임자) - 기타 본 사업에 적합하지 않다고 판단되는 경우 ※ 사업에 선정되었더라도 상기 지원제외 사항이 확인될 경우, 사업 중단 및 사업비 회수 조치 |
| 2. 지원 내용 |
□ 지원 내용: 현장 설비와 제조데이터 플랫폼 연동으로 기업 제조 데이터 분석，솔루션 도입을 통해 제조공정 상의 문제해결 지원 및 맞춤형 컨설팅 지원
| 지원유형 | 프로그램명 | 실증지원 주요 내용 |
| 컨설팅 지원 | AI솔루션 개발/확산을 위한 맞춤형 컨설팅 지원 | • 기업 데이터 진단(2026년 단일 실증을 위해서는 진단 필수) ※ 기업 데이터 진단은 도입기업만 지원 가능 • 공인인증기관의 전문시험 지원 • 중기부 사업연계 기획지도 컨설팅 지원 • 제조업디지털 전환가속화를 위한 역량진단/강화 컨설팅 지원 • 기타 기업 요구 맞춤형 지원(기술지원, 성과확산 지원 등) |
※ 추후 진행되는 ‘제조데이터셋 구축 및 데이터셋 가이드북 제작’사업과 연계될 수 있음
※ 지원 조건 : 정부지원금의 기업부담금 30% 현금 매칭
- 컨설팅 예시 : 총 사업비(10,400천원) = 정부지원금(8,000천원) +기업부담금(2,400천원), VAT 별도
※ 컨설팅 사업은 TP – 도입 or AI공급기업 - 컨설팅기업 3자협약 형태로 진행되며, 비용은 TP에서 컨설팅기업으로지급함
| 3. 사업 지원 절차 |
□ 사업 지원 절차
| 사업공고 | ⇨ | 서면평가 | ⇨ | 지원 기업 선정 | ⇨ | 지원기업 확정/통보 | ⇨ | ||
| 대구TP | 대구TP/선정평가위원회 | 대구TP | 대구TP | ||||||
| 공고일 : 2025.12.31 | 2026. 1월 末 | 2026. 1월 末 | 2026. 1월 末 | ||||||
| 협약체결 | ⇨ | 사업수행 | ⇨ | 중간점검(필요시) | ⇨ | 결과보고서 접수 | ⇨ | ||
| 대구TP↔선정기업 | 선정기업 | 대구TP | 선정기업→대구TP | ||||||
| 2026. 2월 初 | 2026. 2월 初 | 2026. 2월 中 | 2026. 2월 末 | ||||||
| 최종완료 | ⇨ | 지원금 지급 | ⇨ | 성과 활용 | ⇨ | 모니터링 | |||
| 대구TP | 대구TP→선정기업 | 대구TP→선정기업 | 대구TP→선정기업 | ||||||
| 2026. 3월 初 | 3월 中 | 수시 | 수시 | ||||||
※ 상기 일정은 사업 추진 상황에 따라 변경될 수 있음
| 4. 평가 방법 |
□ 요건검토 및 선정평가 추진
◦ 요건검토 : 신청기업 대상 요건검토를 통해 선정평가 대상 기업 선발
- 검토내용 : 신청서 및 증빙서류 진위·적격 여부
◦ 서면평가 : 평가위원회를 구성하여 사업계획서 서면평가 진행
- 선정기준 : 평가표에 맞게 평가점수를 산정한 후, 평가위원 점수 중 최고ㆍ최저 점수를 제외하고 산술평균하여 평가 점수 60점 이상 기업을 컨설팅 지원 기업으로 선정
※ 컨설팅은 서면평가만 진행
◦ (컨설팅 지원) 선정평가 항목
| 확인 항목 | 점수 | |
| 지원필요성 (30) | ∘ 컨설팅 목적과 지원의 필요성 | 30 |
| 타당성 (70) | ∘ 컨설팅 지원을 통한 개선 목표 제시 | 25 |
| ∘ 컨설팅 추진 계획에 대한 적합성 | 25 | |
| ∘ 컨설팅을 통한 추후 기대효과 | 20 | |
| 합계 | 100 | |
| 5. 신청 및 접수 |
□ 공고기간 :‘25. 12. 31.(수) ~ ‘26. 01. 20.(화), 17:00까지
□ 신청 및 접수기간 :‘26. 01. 05.(월) ~ ‘26. 01. 20.(화), 17:00까지
◦ 신청서 교부 : 대구테크노파크 홈페이지에서 다운로드
- 대구테크노파크 홈페이지(www.dgtp.or.kr) 하단 ‘게시판-사업공고’에 해당 게시물 신청서 양식 다운로드 후，신청서 일괄 작성하여 이메일 제출
◦ 접수 시간은 관련 서류를 지참하여 제출한 시간 기준으로 하며, 마감시간 이후 접수 불가
□ 접수방법 : 스마트공장사업관리시스템 접속(www.smart-factory.kr) → 사업안내 → 사업공고 → 세부공고명에 ‘[대구]컨설팅 지원‘ 검색 → ’접수중‘ 클릭 → 과제신청에 ‘신청’ 클릭 → 과제 등록 작성
※ 시스템 접수 시 문의 필수(아래의 문의처 참조)
□ 접수 시 유의사항 : 제출된 서류는 일체 반환하지 않으며, 신청자(기업, 대표자, 총괄책임자 등)는 채무불이행 등 신용조회 및 과제 관리를 위한 개인정보 활용에 동의한 것으로 봄 ※ 개인정보 수집·이용·제공 동의서 제출 필수
□ (컨설팅 지원) 신청 서류
| 연번 | 제출양식 | 구분 | 수량 | 비 고 |
| 1 | ∘사업계획서 | 도입(공급)기업, 컨설팅 기업 | 1부 | HWP 또는 PDF로 제출 |
| 2 | ∘사업자등록증원 (발행일로부터 3개월 이내) | 각 1부 | - | |
| 3 | ∘국세·지방세 완납 증명서 (발행일로부터 3개월 이내) | 각 1부 | - | |
| 4 | ∘최근 3개년도 표준재무재표 (’22~’24) | 도입(공급)기업 | 1부 | 국세청 증명서 제출 |
| 5 | ∘중소/중견기업 확인서 | 도입(공급)기업 | 1부 | 증명서 제출 |
| 6 | ∘참여인력 참여확인서 | 도입(공급)기업 | 1부 | 별도 서식 참조 |
| 7 | ∘개인정보 수집·이용·제공 동의서 | 도입(공급)기업 | 1부 | |
| 8 | ∘기업정보 수집 및 사후관리 의무사항 이행 동의서 | 도입(공급)기업 | 1부 | |
| 9 | ∘현금출자(납입) 확약서 | 도입(공급)기업 | 1부 | |
| 10 | ∘중소기업 지원사업 통합관리시스템 정보활용동의서 | 도입(공급)기업 | 1부 |
| 6. 유의사항 |
□ 제출서류는 반환하지 않음
□ 선정 및 결과보고서 검토를 통해 지원금액은 조정될 수 있음
□ 사업비지급은 최종보고서 제출 및 최종완료 후 비용지급(컨설팅(공급)기업에 직접 지급）
□ 지원기업 선정 후 허위사실이 발견되는 경우，선정취소 및 지원금 환수될 수 있으며，사업 종료 후 5년간 지원사업에 대한 결과자료 요청시 적극 협조해야 함
| 7. 문의처 |
| 담당기관（부서) | 담당자 | 전화 | |
| 운영기관 | 대구테크노파크 （스마트제조혁신센터） | 이상원 선임 | 053-602-1757 |
□ [참고] 스마트공장 수준 구분
| 수준구분 | 수준요약 | 상세내용 | 지원유형 | |
| Lv. 0 | 미적용 | 수기작성 | ① 시스템을 갖추고 있지 못한 상태, Excel 정도 활용 | 스마트공장 미적용 |
| Lv.1~2 | 기초 | 생산정보 디지털화 | ① 공장 내 아날로그 생산정보의 디지털화(전산데이터) 수준 - 구매·재고 등 엑셀수기 관리 데이터를 시스템 전산입력 ② 제품의 생산이력 관리 ⇠ 공정물류관리수준(POP) | 기초 |
| Lv. 3 | 중간1 | 생산정보 실시간 수집/분석 | ① 생산설비, 공정, 자재 및 제품정보의 실시간 수집 및 분석 수준 - 생산정보를 통해 품질분석이 가능, 효율적인 생산계획 수립 ② 수집/분석한 정보를 이용해서 의사결정(사람) 실시 | 고도화1 |
| Lv. 4 | 중간2 | 시스템을 통한 생산공정 제어 | ① 수집/분석된 생산정보를 토대로 원인과 해결책을 시스템이 스스로 판단하고 실시간으로 제어하여 생산 최적화를 하는 수준 | 고도화2 |
| Lv. 5 | 고도화 | 맞춤형 유연생산, 지능형공장 | ① 사물인터넷(IoT), 사이버 물리 시스템(CPS)기반의 완전한 지능형 공장 ② 고객의 요구에 즉시 생산 배송하는 맞춤 서비스 공장 | |
| 별첨 1 | 기계요소·소재부품산업 제조한장 수요맞춤형 실증사례 예시 |
| 실증사례(예시) | AI 구축목표 | KPI | AI 기술 | 필요 데이터 | 로드맵 |
| 주조 공정 – 불량률 예측 | 데이터 기반 주조 품질 예측 AI 모델 개발 | 불량률 30% 감소, 평균 사이클 안정도 향상 | 회귀분석, 의사결정트리 기반 품질 예측모델 | 주조온도, 주입속도, 재료성분, 불량 이력 등 | (1개월) 공정분석 → (2개월) AI 모델링 → (1개월) 현장적용 및 검증 |
| 열처리 공정 – 품질 균일도 향상 | 센서 데이터 기반 열처리 프로파일 분석 AI 구축 | 열처리 편차 40% 축소, 제품경도 균일도 10% 향상 | 시계열 예측 (LSTM, RNN), 조건 패턴 분석 | 온도/시간 이력, 제품 경도, 냉각속도, 위치별 센서데이터 | (2주) 센서 설치 → (1.5개월) 데이터 수집/모델링 → (1.5개월) 실증 및 튜닝 |
| 가공 공정 – 공구 이상 감지 | AI 진동 데이터 분석으로 공구 마모 감지 | 공구교체 시점 정확도 95%, 가공정지 건수 20%↓ | 이상탐지(Autoencoder), 센서 신호 분류모델 | 공구 진동, 주축전류, 온도, 가공시간, 불량 이력 | 데이터 수집 (1개월) → 학습/적용 (2개월) → 개선 및 보고 (1개월) |
| 프레스 공정 – 금형 상태 예측 | 누적타수 기반 금형 마모 예측모델 구축 | 금형 교체시기 예측 오차 10% 이내 | 생존분석, 예측분류 (Random Forest 등) | 누적타수, 품질검사 결과, 공정 조건, 마모 상태 라벨링 | 조건 수집 (1개월) → 모델 설계 및 고도화 (2개월) → 운영 안정화 (1개월) |
| 조립공정 – 작업이탈 감지 | 작업자 영상 AI 분석으로 비표준 작업 감지 | 작업 불량률 15%↓, 실시간 알림 10초 이내 | 영상분석(CNN), 포즈 추정, 이상패턴 탐지 | 작업 영상, 표준작업 절차, 이벤트 라벨링 | 카메라 설치 (0.5개월) → 데이터 학습 (2개월) → 실증 (1.5개월) |
| 세정/도장 – 조건 최적화 | 도장공정 온도/습도/속도 AI 피드백 자동화 | 재작업률 20%↓, 표면 불량 15%↓ | 조건 최적화 모델(Grid Search), 회귀모델 | 도장 속도, 온습도, 압력, 불량유형, 재작업 이력 | 조건 수집 (1개월) → 모델링/튜닝 (2개월) → 효과 측정 (1개월) |
| 에너지 사용 – 절감 모델 | AI 기반 공정별 에너지 사용량 최적화 | 전기/가스 에너지 10~15% 절감 | 이상값 탐지, 예측회귀, 최적화 알고리즘 | 전력 사용량, 공정 가동률, 에너지비용, 시간대별 센서 데이터 | IoT 설치 (0.5개월) → AI 알고리즘 적용 (2개월) → 실증(1.5개월) |
| 물류 – 재고 실시간 감시 | AI+RFID 기반 이입/출고 재고 자동감시 | 재고불일치 건수 80%↓, 로스타임 20%↓ | 이벤트 분류, 시계열 예측, 비전분석 연동 | 입출고 시간, RFID 데이터, 수기입력 대비정보 | 장비연동 (1개월) → 모델설정 (2개월) → 현장적용 (1개월) |
| 검사공정 – AI 비전 검사 | AI 비전모델로 외관 불량 실시간 검출 | 검사 정확도 98%, 검사 속도 2배↑ | 이미지 분류(CNN), 세그멘테이션 모델 | 불량/정상 이미지 데이터셋, 품질검사 결과, 라벨링 정보 | 이미지데이터 수집 (1개월) → 학습 (1.5개월) → 실증(1.5개월) |
| 공정통합 – MES+AI 최적화 | MES 연동 AI 분석으로 전체 공정 흐름 최적화 | 전체 리드타임 10%↓, 병목 공정 재배치 시뮬 예측정확도 90% | 공정 시뮬레이션, 생산계획 최적화 모델, 공정간 흐름 분석 | MES 연동 데이터, 공정별 시작/종료 시간, 대기시간, 작업오더 정보 | MES 연동 (1개월) → 분석모델 구축 (2개월) → 운영 효과 측정 (1개월) |
| 별첨 2 | 대구 제조데이터 플랫폼 소개 (MIDAC: Manufacturing Innavation Daegu AI Center) |
□ 대구 제조AI 플랫폼과 연계하여 실증 추진
| 구분 | 내용 |
| AI 인프라 활용 지원 (2025년 활용 가능) | • Jonathan FLIGHTBASE - GPU 서버 모니터링 기능 제공, 딥러닝 작업 관리 제공 - 효율적인 작업 스케줄링 가능 - Web 기반 인터페이스를 통한 편리하고 쉬운 개발 환경 제공 - GPU 가속 통신 기술을 이용하여 빠르게 학습함으로써 효율적인 자원 활용 가능 • Jonathan MARKER - Jonathan FLIGHTBASE와 직접 연동을 통해 편리한 사용 환경 제공 (높은 접근성) - FLIGHTBASE를 통해 배포된 AI 모델 정보를 활용한 오토라벨링 기능 제공 - 다수 작업자 등록을 통한 라벨링 협업 및 검수 기능 제공 |
| AI 시뮬레이션 플랫폼 (2026년 오픈 예정) | • 제조기업의 품질혁신을 위한 AI 예측 시스템 구현 • 공정 데이터를 활용한 품질 예측 시나리오 제공 • AI기반 실시간 이상징후 감지 및 원인 분석 기능 구현 • 조업 조건 최적화를 위한 다중 알고리즘 시뮬레이터 구축 • 실시간 시각화 및 사용자 맞춤형 인터페이스 제공 |
| MLOps/LLMOps 플랫폼 (2025년 기존 플랫폼 활용 가능) | • 다양한 수치 데이터를 포함한 외부 서버 및 KAMP API로부터 데이터를 불러오기를 포함한 데이터 수집 전처리, 분석 UI 제공 • 금속 성형, 정밀 가공, 수송기기 부품 등에 활용할 수 있는 대구 지역 제조업 특화 빌트인 데이터 전처리기 개발 및 탑재 • 수집 및 정제 과정을 거친 데이터들에 대해 데이터를 시각적으로 분석할 수 있는 데이터 분석 기능 개발 • AI 파이프라인 구성 및 AutoML 기반 모델 추천 등 전주기 No-Code 지원 |
| 제조AI 서비스 포털 서비스 (2026년 오픈 예정) | • 서비스 소개, 데이터셋, 플랫폼 소개, 가이드라인 등 비전문가인 제조기업 종사자도 쉽게 활용할 수 있는 맞춤형 정보와 서비스를 제공 • 활용 USE-CASE 및 가이드북 공유 • AI 솔루션 공급기업과 제조기업 간 매칭을 지원 • 혁신 네트워크와 타기관 플랫폼 연계 지원 등 |
| AAS 기반 데이터 표준화 플랫폼 (2026년 오픈 예정) | • AAS 기반 표준 템플릿을 구축하여 데이터 수집·관리 체계 기능 제공 • 설비·시스템 간 상호운용성을 보장하는 표준 연동 인터페이스를 설계 • 표준 템플릿 검색·등록·관리 기능의 모델링 도구 • 템플릿 기반의 모델 생성, 키워드 검색, 카테고리별 분류 등 현장 실무자 중심의 UI/UX를 구현하여 신속한 AAS 모델 구성을 지원 • 버전 관리, 변경 이력 추적, 권한 관리 등의 기능을 통합하여 AAS 모델의 생명주기 전반을 체계적으로 관리할 수 있는 환경을 제공 |
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