중소벤처기업부는 소공인(10인 미만 제조업)의 지능형 기술 도입을 지원하는 ‘지능형(스마트)제조 지원사업’에 참여할 1452개사를 선정했다고 8일 밝혔다. 지능형 제조 지원사업은 소공인이 디지털 전환 등 급속히 변화하는 제조환경에서 생산성과 품질향상 등 경쟁력을 강화할 수 있도록 기존 수작업 위주 제조공정을 개선해 자동화와 지능형 기술 도입을 지원하는 사업이다. 올해 지능형 제조 지원사업에는 지능형 기술 도입을 통해 생산성을 높이고자 하는 소공인 4359개사가 지원해 3:1의 높은 경쟁률을 보였다. 선정기업에 대해서는 전담 상담사가 소공인 업종특성, 상황, 수준, 역량 등을 분석 후, 맞춤형 해결방안 등에 대한 상담을 제공한다. 또한 기계장비 및 부품 등 장비·재료비와 공정개선, 생산관리 및 제품개발 등 지능형 기술 도입에 소요되는 비용을 업체당 최대 4200만 원까지 지원한다. 중기부 이대건 소상공인정책관은 “제조공정의 디지털 전환은 소공인이 경쟁력을 강화할 수 있는 중요한 수단”이라며 “생산성 및 품질향상 등 소공인의 자생력 강화를 위해 지능형 기술 보급을 지속적으로 확대 지원해 나갈 것”이라고 밝혔다. 헬로티 이창현 기자 |
AW 2024 전시 기간 동시 행사로 3월 29일 개최 스마트 제조 혁신과 발전 위한 아이디어·솔루션 공유 장 지능형 제조 분야의 혁신과 대중소 기업 간의 상생 협력을 촉진하기 위한 '대중소 상생 포럼'이 3월 29일 코엑스 컨퍼런스룸 318호에서 개최된다. 이번 포럼은 국내 지능형 제조 산업의 현재 상황과 미래 발전 가능성을 논의하고, 대중소 기업이 함께 성장할 수 있는 다양한 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 특히, 생성형 AI 챗봇, 스마트제조 활성화 정책, 중소중견기업의 스마트 팩토리 구축 사례 등 최신 기술과 정책에 대한 발표가 이루어질 예정이다. 포럼의 첫 발표는 카이스트의 김일중 센터장이 맡아, 기업 내부 데이터를 기반으로 한 생성형 AI 챗봇에 관해 소개할 예정이다. 이 기술은 기업의 운영 효율성을 크게 향상시킬 잠재력을 지니고 있으며, 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성이 논의되고 있다. 두 번째 발표에서는 스마트제조혁신추진단이 대중소 기업 간의 상생 스마트제조 활성화를 위한 정책을 소개한다. 이 정책은 중소기업의 기술력 향상과 경쟁력 강화를 목표로 하며, 제조업의 지속 가능한 발전을 지원하기 위한 다양한 조치를 포함하고 있다 . 포스코DX의
AW 2024 전시 기간 동시 행사로 3월 29일 개최 스마트 제조 혁신과 발전 위한 아이디어·솔루션 공유 장 지능형 제조 분야의 혁신과 대중소 기업 간의 상생 협력을 촉진하기 위한 '대중소 상생 포럼'이 3월 29일 코엑스 컨퍼런스룸 318호에서 개최된다. 이번 포럼은 국내 지능형 제조 산업의 현재 상황과 미래 발전 가능성을 논의하고, 대중소 기업이 함께 성장할 수 있는 다양한 방안을 모색하기 위해 마련됐다. 특히, 생성형 AI 챗봇, 스마트제조 활성화 정책, 중소중견기업의 스마트 팩토리 구축 사례 등 최신 기술과 정책에 대한 발표가 이루어질 예정이다. 포럼의 첫 발표는 카이스트의 김일중 센터장이 맡아, 기업 내부 데이터를 기반으로 한 생성형 AI 챗봇에 관해 소개할 예정이다. 이 기술은 기업의 운영 효율성을 크게 향상시킬 잠재력을 지니고 있으며, 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성이 논의되고 있다. 두 번째 발표에서는 스마트제조혁신추진단이 대중소 기업 간의 상생 스마트제조 활성화를 위한 정책을 소개한다. 이 정책은 중소기업의 기술력 향상과 경쟁력 강화를 목표로 하며, 제조업의 지속 가능한 발전을 지원하기 위한 다양한 조치를 포함하고 있다 . 포스코DX의
195개 내외 과제를 선정, 과제당 ’26년까지 3년간 최대 4.5억원 지원 중소벤처기업부는 3월 14일부터 3월 29일까지 ‘지능형 제조혁신 기술개발사업(R&D)’의 ‘현장적용 분야’ 지원과제를 모집한다고 밝혔다. 디지털 전환(DX)이 전 산업으로 확산되는 추세에 따라, 국내 중소기업 제조현장의 디지털 전환을 지원하고자 2022년부터 추진 중인 이 사업은 지능형 제조 3대 분야(첨단제조, 유연생산, 현장적용)의 핵심 공급기술을 고도화하는 기술개발부터 기술개발 결과물의 실증단계까지 지원하는 사업이다. 2022년부터는 지능형공장 고도화 모델 구현(첨단제조) 및 다품종 소량생산(유연생산) 관련 49개 과제를 선정하여 지원 중(~2025년, 36억원 이내)이며, 아직 기술개발이 완료되지 않은 상황에서도 에스씨아이(SCI)급 논문 19건, 특허 55건, 고용창출 210명 등 기술적·경제적 성과가 나타나고 있다. 2024년에는 제조현장에 적용가능한 공정단위의 디지털화 기술개발에 초점을 둔 현장적용 분야 195개 과제를 신규로 선정하여 지원(과제별 최대 3년, 4.5억원 이내) 할 계획이다. 이번 현장적용 분야에는 중소기업 제조현장의 ▲설비 ▲공정 ▲노동에 대한
2023 플랜트 산업안전용 IoT 융합 디바이스 실증 지원 온라인 세미나(이하 웨비나)가 오는 27일 열린다. 산업통상자원부와 한국산업기술시험원(이하 KTL)은 고위험 플랜트 설비들에서 발생할 수 있는 다양한 안전 문제 예방 및 대응용 IoT 융합 디바이스에 대한 품질 향상 관련 정보 공유를 위하여 이번 웨비나를 준비했다. 웨비나에서는 서준석 KTL 센터장이 플랜트 산업 안전용 IoT 실증 지원 사업을 소개하고 이용관 한국공학대학교 교수가 스마트머신화를 통한 지능형 제조 시스템 구축을 주제로 발표한다. 이어 한국방송통신전파진흥원의 손세일 박사가 ‘이음5G 국내 기술 개발 및 실증 추진 현황’, 키사이트(Keysight) 박영광 과장이 ‘생산 제조 업체를 위한 자동화된 IoT Security Test’를 주제로 각각 발표를 진행한다. 마지막으로 현대제철의 이정한 책임이 “가상센서를 활용한 디지털 트윈 이중화 기술 개발”이라는 제목으로 발표한다. 웨비나는 오는 12월 27일 오후 2시부터 4시 50분까지 진행되며 매뉴팩처링티비 홈페이지에서 사전등록을 하고 무료로 참여할 수 있다. 헬로티 이동재 기자 |
2023 플랜트 산업안전용 IoT 융합 디바이스 실증 지원 온라인 세미나(이하 웨비나)가 오는 27일 열린다. 산업통상자원부와 한국산업기술시험원(이하 KTL)은 고위험 플랜트 설비들에서 발생할 수 있는 다양한 안전 문제 예방 및 대응용 IoT 융합 디바이스에 대한 품질 향상 관련 정보 공유를 위하여 이번 웨비나를 준비했다. 웨비나에서는 서준석 KTL 센터장이 플랜트 산업 안전용 IoT 실증 지원 사업을 소개하고 이용관 한국공학대학교 교수가 스마트머신화를 통한 지능형 제조 시스템 구축을 주제로 발표한다. 이어 한국방송통신전파진흥원의 손세일 박사가 ‘이음5G 국내 기술 개발 및 실증 추진 현황’, 키사이트(Keysight) 박영광 과장이 ‘생산 제조 업체를 위한 자동화된 IoT Security Test’를 주제로 각각 발표를 진행한다. 마지막으로 현대제철의 이정한 책임이 “가상센서를 활용한 디지털 트윈 이중화 기술 개발”이라는 제목으로 발표한다. 웨비나는 오는 12월 27일 오후 2시부터 4시 50분까지 진행되며 매뉴팩처링티비 홈페이지(https://manufacturingtv.co.kr/Event/216)에서 사전등록을 하고 무료로 참여할 수 있다. 헬로티 이
AI 기반 제조-에너지 빅데이터 분석 플랫폼 구축 협력 MOU 체결 단위생산 비용·에너지 최소화 구현…제조·에너지 ESG시장 ‘정조준’ LS일렉트릭이 미국 빅데이터 분석 플랫폼 기업인 사이트머신과 함께 제조-에너지에 특화된 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고 이 분야 신사업을 추진한다. LS일렉트릭은 18일 충북 청주시 LS일렉트릭 청주사업장에서 마이크로소프트(MS)의 글로벌 파트너 회사인 ‘사이트머신’과 ‘AI 기반 지능형 제조-에너지 빅데이터 분석 플랫폼 구축’을 위한 MOU(양해각서)를 체결했다고 밝혔다. 조욱동 LS일렉트릭 생기소재연구소장(상무)과 존 소벨 사이트머신 CEO를 비롯한 양사 관계자가 참석한 가운데 열린 이번 체결식에서 양사는 빅데이터 분석 플랫폼 관련 신시장 개척을 위한 구체적인 협력 계획을 논의했다. 이번 MOU로 양사는 △사이트머신의 ’Manufacturing Data Platform’을 활용한 제조-에너지 빅데이터 연결성 검증 및 분석 △AI 기반 제조 공정 설비 제어 값 예측 △빅데이터 분석 플랫폼 구축 등 기업들의 스마트 제조, 생산 공정상의 전력 효율화 등 ESG 시장을 겨냥한 통합 플랫폼 분야에서 폭넓은 협업을 추진할 계획이다.
산업기술국제협력사업 통합 시행계획 공고 산업통상자원부는 산업기술국제협력사업의 2023년도 통합 시행계획을 공고한다고 16일 밝혔다. 산업기술국제협력사업은 국내 산학연과 해외 우수 연구기관과의 국제공동연구를 통해 해외 기술자원을 효과적으로 활용하고 첨단기술 확보·해외시장 진출 등 국내 산업경쟁력을 강화하기 위한 사업으로 현재 74개 협력국과의 공동기술개발을 지원하고 있다. 올해 지원규모는 총 1061억원으로 ▲양자 공동펀딩형 연구 개발(350억원) ▲다자 공동펀딩형 연구 개발(253억원) ▲전략기술형 연구 개발(407억원) 등으로 구분하여 지원할 계획이다. 양자 공동펀딩형 연구 개발은 정부 간 합의를 기반으로 양국 정부가 공동으로 지원하는 사업으로, 민간차원의 기술협력 수요와 시장환경 및 산업별 강점 등 국가별 특성을 고려하여 높은 효과가 기대되는 중점 협력분야를 중심으로 지원한다. 다자 공동펀딩형은 친환경, 탄소중립 등 글로벌 당면과제 해결과 디지털 전환 등 세계적 공통관심 기술 분야에 대해 다자간 공동연구 플랫폼인 유레카, 유로스타 등을 통해 지원한다. 전략기술형은 글로벌 기업의 수요에 기반하여 국내 기업의 기술개발을 지원하는 '글로벌 수요연계형', IP인
제1차 한-스페인 산업기술협력공동위원회…산업기술 정책 교류·공동연구 협력 촉진 산업통상자원부는 스페인 과학혁신부와 함께 17일 '제1차 한-스페인 산업기술협력공동위원회'를 개최했다고 밝혔다. 한-스페인 공동위는 올해 6월 스페인 마드리드에서 체결한 한-스페인 산업기술협력 MOU에 따라 양국의 산업기술 정책 교류 및 공동연구 협력을 촉진하기 위한 것으로 이번에 최초로 개최됐다. 이날 행사에는 한국 측에서는 산업부 황수성 산업혁신성장실장이, 스페인 측에서는 과학혁신부 테레사 리에스고 차관이 수석대표로 회의에 참여했다. 이번 공동위에서는 양국의 산업기술 동향에 대한 정보 공유와 산업기술 협력분야 선정 및 양국 협력 강화방안을 논의하는 자리를 가졌다. 특히, 산업부와 스페인 과학혁신부는 지난번 MOU 체결시 합의한 양국 전용 R&D 프로그램을 추진하기 위해 2023년부터 지능형 제조, 모빌리티 분야의 공동R&D를 지원하기로 하고, 이후에는 친환경에너지 등 양국의 전략 산업 분야로 기술협력을 확대하기로 합의했다. 또한 양국 기업, 연구기관 간 기술 및 인력 교류도 활성화해 나가기로 했다. 이를 위해 내년 유럽에서 개최하는 '코리아 유레카데이'와 연계해
"수십 년 축적 데이터·IT 전문성 바탕으로 제조 고객 DX 가속" 한국에 있는 엔지니어가 미국의 공장 설비를 원격 조종한다. 세계 각국에 머무는 전문가들이 가상 공장에 모여 실시간으로 가상 설비를 살펴보며 문제 해결책을 논의한다. 실제 제품 훼손 없이도 수천 번 이상 낙하 실험을 해 볼 수 있다. 9일 디지털전환(DX) 전문기업 LG CNS에 따르면 이들 장면은 이 회사가 본격적으로 개발을 추진하는 '버추얼 팩토리'(Virtual Factory·가상 공장)와 '버추얼 랩'(Virtual Lab·가상 실험실) 기술을 적용한 공장·연구소에서 실제 일상화될 수 있는 일이다. LG CNS는 최근 신물질을 개발하는 연구전용 공장을 대상으로 버추얼 팩토리의 개념증명(PoC)을 마치고 실제로 가상 공장을 구축하는 작업을 진행하고 있다고 밝혔다. 회사 설명에 따르면 버추얼 팩토리는 공장과 설비 등을 가상 환경에 구현하고 공장에서 발생하는 모든 데이터를 분석해 최적의 공장 운영방안을 적용하는 원격 제어 기술이다. 수억 건의 데이터를 분석해 설비 고장을 예측하고 공정 순서를 자동으로 최적화하는 등 물리적 제약 없는 설비 관리와 제품 생산이 가능하다고 회사는 설명했다. 이 기
헬로티 함수미 기자 | 서울대학교 공과대학은 기계공학부 안성훈 교수팀이 소리로 여러 대의 장비 상태를 실시간으로 동시에 알아내는 제조공정 모니터링 시스템을 개발했다고 2일 밝혔다. 이번에 개발된 센싱 시스템은 공장 내에 설치된 1대의 마이크를 통해 로그 멜-스펙트로그램 방식으로 소리를 2차원으로 변환하고, 인공 신경망의 일종인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 이용해 인지하는 방식이다. 해당 시스템은 소음이 매우 큰 실제 공장 환경 내에서 여러 대의 장비 소리를 동시에 추적하는 것이 가능하다. 이 시스템은 현재 국내 중소기업의 서로 다른 제조 환경과 공정들에 적용되고 있다. 특정 장비의 거동을 통제해 학습에 필요한 데이터를 얻어내는 기존의 방식과 달리, 장비의 일상적인 작동음을 조합해 학습에 필요한 데이터를 확보할 수 있다. 제1 저자인 서울대학교 기계공학부 김지수 박사는 “보통 장비 내부에 센서를 설치해 하나의 장비만을 모니터링하는 기존의 방식과 달리, 이 시스템은 여러 대의 장비를 외부에서 동시에 모니터링하는 것을 목적으로 한다”며 “이 과정에서 노이즈에 대한 저항이 높아 실제 환경에서 적용 가능하다는 장점이 있다”고
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UPDATE: 2024년 11월 22일 19시 37분
