대구테크노파크 공고 제20260122-12호

「지역특화 제조데이터 활성화 사업」

AI솔루션 실증 참여기업 추가 모집 공고

중소벤처기업부와 대구광역시가 지원하는 ‘2025년 지역특화 제조데이터 활성화사업’ 의 일환으로「AI솔루션 실증 지원 사업」의 지원기업을 다음과 같이 모집 공고하오니，지역의 기계요소·소재부품 관련 중소·중견 제조기업 및 AI공급기업의 많은 참여 바랍니다.

2026년 01월 22일

(재)대구테크노파크 원장

1. 모집 개요

□ 사 업 명: 「2025년 지역특화 제조데이터 활성화 사업」中 ‘AI솔루션 실증 지원 사업’  ※ 2025년 사업 연장으로 인해 AI솔루션 실증 기업 추가 모집 진행

◦ 대구시 기계요소·소재부품 산업 분야 제조기업의 제조공정상 문제해결을 위해 제조데이터 플랫폼과 연계하여 기업의 제조데이터를 활용한 AI솔루션 실증 및 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. 05. 15

※ 지원기간은 상황에 따라 변동될 수 있음

□ 지원형태 : AI공급기업을 통한 지역 제조데이터 플랫폼과 연계하여 솔루션 실증 지원

□ 지원 규모 : 단일 실증(1개사)

구분	종류	분야	집중 선정 분야	규모	사업기간	정부지원금	기업부담금	비고
AI솔루션 실증	단일실증	수송기계 일반기계 정밀기계	수송기계	1개사	협약일 ~ 5.15	1.3억원이내	정부지원금의 30% 현금 매칭

□ 참여방식: 아래의 형태로 구성하여 참여

◦ 단일실증: 도입기업 + AI공급기업

□ 집중 선정 분야

◦ 분야별 주요설비 및 공정을 통해 수집되는 데이터를 활용한 AI솔루션 실증 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

◦ 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 제조데이터 분석，솔루션 도입을 통해 제조공정 상의 문제해결 지원

지원유형	프로그램명	실증지원 주요 내용
단일 실증	AI솔루션 실증 환경 구축 및 수행	• 집중 선정 분야 주요설비 및 공정의 기업 현장 데이터 수집 파이프라인 마련 • 대구 제조데이터 플랫폼과의 연동환경 구축(KAMP연동 포함) • 플랫폼을 통한 데이터 분석·솔루션 실증 수행 • 데이터 분석 결과에 대한 분석 시각화 도출 • 기타 AI 솔루션 기반 제조공정 상의 문제해결 지원

※ 추후 진행되는 ‘제조데이터셋 구축 및 데이터셋 가이드북 제작’사업과 연계될 수 있음

※ 지원 조건 : 정부지원금의 기업부담금 30% 현금 매칭

- 실증 예시 : 총 사업비(1.69억원) = 정부지원금(1.3억원) +기업부담금(0.39억원), VAT 별도

※ 실증 사업은 TP – AI공급기업 - 도입기업 3자협약 형태로 진행되며, 실증비용은 TP에서 AI공급기업으로 지급함

3. 사업 지원 절차

□ 사업 지원 절차

사업공고	⇨	서면평가/현장평가	⇨	지원 기업 선정	⇨	지원기업 확정/통보	⇨
대구TP		대구TP/선정평가위원회		대구TP		대구TP
공고일 : 2026.01.22		2월 初		2월 中		2월 中

원가계산/협약체결	⇨	사업수행	⇨	중간점검	⇨	결과보고서 접수	⇨
대구TP↔선정기업		선정기업		대구TP		선정기업→대구TP
2월 中		2월 中		4월 初		4월 末

최종점검(결과평가)	⇨	지원금 지급	⇨	성과 활용	⇨	모니터링
대구TP		대구TP→선정기업		대구TP→선정기업		대구TP→선정기업
5월 初		5월 末		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 현장평가 기업으로 선정

◦ 현장평가 : 도입기업에 전문가와 방문하여 사업계획서 평가, 설비 및 제조데이터 보유 여부 등 현장평가를 통해 최종기업 지원 여부 결정

※ 평가위원의 평가 점수 평균 60점 이상 기업을 고득점 순위로 선정 예정

◦ (실증지원) 서면평가 항목

평가항목		점수
지원의 필요성 (30)	- 사업 추진배경 및 사업지원의 필요성에 대한 제시	15
	- AI솔루션 구축 시 데이터 수집·분석 및 공정통합 관리 활용성 검토	15
지원 적정성 (45)	- AI솔루션 구축 실증 목적과 부합성	15
	- 도입기업의 제조 현황 분석(현행업무분석을 통한 문제점 도출 등)을 정확히 제시	10
	- 요구내용과 과제범위의 적정성(추진체계 및 역할 분담의 적정성 등)	10
	- 제조AI 플랫폼과의 연계 전략 및 구축 성과(목표) 제시	10
공급기업 역량 (10)	- 공급기업의 사업수행 전문성(기술력) 및 투입인력(개발PM 등)이 적절하게 제시	10
파급효과 (15)	- AI솔루션 도입시 기대되는(생산성/품질/가격/납기)효과	10
	- 향후 지속적인 고도화 계획 방안	5
합계		100

◦ (실증지원) 현장평가 항목

평가항목		점수
도입기업 적합성 (25)	- 사업추진배경 및 도입필요성	10
	- 도입기업의 현황 및 사업 추진(참여) 의지	10
	- 사업이해도 및 참여인력 투입 방안	5
공급기업 적합성 (25)	- 공급기업 현황 및 보유한 기술·지식의 사업 적합성 여부	10
	- 보유기술의 전문성 및 차별성 및 유사업무 수행이력 검토	10
	- 공급기업의 사업수행 적합한 전문인력 투입 여부 제시 - 공급기업의 지역기업 여부	5
사업계획 적합성 (50)	- 솔루션 실증 목표 및 전략의 타당성	10
	- 요구내용과 과제범위의 적정성(추진체계 및 역할 분담의 적정성 등)	10
	- 제조AI 플랫폼과의 연계 전략 및 목표 제시	10
	- 향후 지속적인 고도화 계획 방안 제시	5
	- 핵심지표（KPI）목표설정 및 측정방법에 대한 적절성	5
	- 투입인력 구성 및 일정 적정성	5
	- 사업 계획 내 사업비 구성의 적정성	5
합계		100

5. 신청 및 접수

□ 공고기간 :‘26. 01. 22.(목) ~ 02. 02.(월), 14:00까지

□ 신청 및 접수기간 :‘26. 01. 23.(금) ~ 02. 02.(월), 14:00까지

◦ 신청서 교부 : 대구테크노파크 홈페이지에서 다운로드

- 대구테크노파크 홈페이지(www.dgtp.or.kr) 하단 ‘게시판-사업공고’에 해당 게시물 신청서 양식 다운로드 후，신청서 일괄 작성하여 스마트공장 사업관리시스템에 제출

◦ 접수 시간은 관련 서류를 지참하여 제출한 시간 기준으로 하며, 마감시간 이후 접수 불가

□ 접수방법 : 스마트공장사업관리시스템 접속(www.smart-factory.kr) → 사업안내 → 사업공고 → ‘공고연도 2025년도‘ 선택 → 세부공고명에 ‘[대구]AI솔루션 실증 지원(단일실증)‘ 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

□ (실증 지원) 신청 서류

※ 필요시 추가 자료 요청할 수 있음

연번	제출양식	구분	수량	비 고
1	∘사업계획서	공통 (도입/공급기업)	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)	도입기업	1부	국세청 증명서 제출
5	∘중소/중견기업 확인서	도입기업	1부	증명서 제출
5	∘사업참여 및 중복지원금지 확약서	도입기업	1부	별도 서식 참조
6	∘참여인력 참여확인서	도입/공급기업	각 1부
7	∘개인정보 수집·이용·제공 동의서	도입/공급기업	각 1부
8	∘기업정보 수집 및 의무사항 이행 동의서	도입/공급기업	각 1부
9	∘기업정보활용 동의서	도입/공급기업	각 1부
10	∘현금 출자(납입) 확약서 ※ 공동 또는 단독 출자 가능	도입/공급기업	1부
11	∘사업실적 증명서 (최근 3년간)	공급기업	1부
12	∘SW개발비 산출내역서(FP산정자료)	공급기업	1부

6. 유의사항

□ 제출서류는 반환하지 않음

□ 선정 및 결과보고서 검토를 통해 지원금액은 조정될 수 있음

□ 종된사업장에 구축시 “사업자단위과세 적용 종된사업장 명세” 제출

□ 비용지급은 최종점검 및 현장 결과평가 후 비용지급(AI공급기업에 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

<표. 지역 내 기계요소·소재부품산업 제조현장 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

※ 플랫폼 활용 시기는 상황에 따라 변동될 수 있음

※ MLOps(머신러닝 운영 : Machine Learning Operations)

※ LLMOps(대규모 언어 모델 운영 : Large Language Model Operations)

※ AAS(자산관리셀 : Asset Administration Shell)

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