RFP	한국형 Manufacturing-X 플랫폼 표준 모델 개발 및 실증(R&D)

세부사업

한국형 Manufacturing-X 플랫폼 표준 모델 개발 및 실증(R&D)

과제명

한국형 Manufacturing-X 플랫폼

표준모델 개발 및 실증

안전관리형 과제

-

보안 과제

-

산업기술분류

대분류

정보통신

중분류

소프트웨어

소분류

SW솔루션

개요 및

필요성

ㅇ (개요) 제조업 내 데이터 기반 AI 활용을 촉진하기 위한 표준 플랫폼인 ‘한국형 Manufacturing-X 플랫폼’을 개발하고 산업별 실증을 통해 고도화 (통합형 R&D 과제)

ㅇ (필요성) 국내 제조 산업은 AI 기반 고도화를 추진 중이나, 기업간 데이터 공유 및 신뢰성 부족, 표준 부재, 상호 운용성 미흡 등으로 AI 활용은 기업 단위에 머무르고 있는 실정

- EU·독일의 Catena-X, Manufacturing-X, 일본의 우라노스 에코시스템 등은 데이터 스페이스 기반 제조 협업 생태계를 통해 공급망 최적화를 추진 중으로,

- 한국 제조산업 역시 공급망 차원의 데이터 공유와 AI 활용을 통해 데이터·AI 활용 생태계 강화를 위한 한국형 Manufacturing-X(이하 KMX) 구축이 시급함

- 이는 단순 기술 개발이 아닌 실제 운영 가능한 플랫폼, AI 활용, 데이터 표준, 산업 실증을 통합적 관점에서의 구현이 필요

과제목표

□ (최종목표) 본 과제는 다음의 4개 Task를 동시에 달성하는 것을 목표로 함

➊ (한국형 Manufacturing-X 플랫폼 개발) 다양한 제조 산업에서 공통으로 참조·적용·재현 가능하도록 KMX 플랫폼 참조 모델(아키텍쳐, 운영모델, 기능, 인터페이스) 개발

➋ (KMX 기반 AI 핵심 공통모델 5종 개발) 공급망·공정·설비·품질·에너지 분야의 KMX 플랫폼 표준 데이터 기반으로 상호운용성 및 재사용이 가능한 AI 공통 모델·서비스 구현

➌ (기술·데이터 표준화) 대·중·소 기업등 다양한 주체와 플랫폼, AI 모델간의 데이터 상호운용성 및 활용성 확보를 위한 가이드라인 마련 및 표준화 추진

➍ (산업계 실증을 통한 검증) 3개 이상의 산업 실증을 통해 플랫폼 표준 모델, AI 모델, 데이터 표준 등의 실효성 및 확장성 검증

□ (지원대상) 산업 데이터 스페이스 관련 이해도와 기술개발 전문성을 보유하고 AI와 연계·활용을 하고자 하는 주관비영리기관 및 공동산‧학‧연‧기타 기관

□ 성과지표

필수지표	• KMX 플랫폼 표준 모델 1종 (제조산업 참조모델 제시) • AI 기반 핵심 공통 모델 5종 (참조 모델 제시) * 공급망 수요예측, 디지털트윈 연계, 공정최적화, 예지보전 품질추적, 에너지 최적화 및 탄소저감 모델 각 1종 • Rulebook 개발 5종 이상 * 공통 기술개발, AI 모델 개발 등 과 관련된 운영 규칙, 커넥터, 접근 제어 등을 포함하는 가이드라인 • 플랫폼의 데이터 표준 5종 이상 * 데이터 표준 : 5대 AI 공통 모델의 데이터 입출력 변수·기준, 교환 양식 등이 포함된 데이터 표준 모델 5종 개발
자율지표	• 플랫폼 요소 기술 및 기능 개발 건수 • 산업별 AI 모델 실증·검증 및 고도화 건수 • 플랫폼 및 AI 모듈의 실증 및 검증 지표 등 * (예) 산업 공통 적용 기능 비율(%), 플랫폼 재현 가능성(%), AI 모델 공통 구조화율(%), 데이터 교환 성공률, 데이터 보안·신뢰성 평가 지수, AI 공통모델 성능지표 등 * 플랫폼 개발사항 및 실증에 대한 성능을 성과지표로 하는 경우, 비교대상이 되는 기존 성과치는 이전 6개월 평균, 전년도 동기 대비, 기존 시스템 등의 기준으로 산출하여 제시

세부

개발

내용

□ KMX 플랫폼 운영‧서비스 기술 개발 및 통합 구축

※ KMX 플랫폼 개발은 아래 제시된 필수 기능을 포함하여 편의 기능이 포함되고,
개별 개발이 아닌 ‘플랫폼 통합 구현’ 개발을 전제로 함

ㅇ KMX 플랫폼 표준모델 아키텍쳐 구축

- 기업 가입–신원인증–데이터 등록–AI 활용–서비스 유통까지 전 과정을 단일 플랫폼 상에서 유기적으로 연계되는 구조로 구현

- 데이터 카탈로그, 데이터 연결(커넥터), 보안·신뢰, 연합 운영 기능을 통합적으로 구현

- 제조 산업의 참조 모델로 재사용 가능하도록 모델, 문서, 규격, 인터페이스 등 표준 산출물 확보

ㅇ 가입 신원 인증 및 신뢰 체계구축

- 국내 제조 기업의 KMX 참여를 위한 표준 가입 절차 정의

- 기업 단위 신원 인증 및 권한 관리 체계 구축

- 데이터 제공자와 활용자 간의 신뢰 확보를 위한 인증·검증 체계 개발

ㅇ KMX 데이터 카탈로그 및 연합 운영 기술 개발

- Catena-X, Manufacturing-X 등 국제 데이터스페이스 표준을 준수한 데이터 카탈로그 구축

- 국내 제조 산업 특성과 AI 활용을 반영한 한국형 확장 규격 정의 및 개발

- 다수의 카탈로그를 연계하여 검색·접근·권한 관리가 가능하도록 연합 운영 기능 구현

- 문서, 웹페이지 등 비정형 정보를 활용하여 데이터 카탈로그를 자동 생성/변환/등록하는 지원 기술 개발

ㅇ 데이터 연결·보안 및 커넥터 관리

- 산업데이터의 안전한 접근제어, 암호화, 전송 기술 개발

* 암호화 기술 예시 : EDC 기술, 동형 암호화 기술, 대칭/비대칭 암호화 기술, 전송구간 암호 기술 등

- EDC 기반 데이터커넥터(솔루션 형태) 개발 및 관리체계 구축

- ERP, MES, EMS, AAS기반 디지털트윈 등 기업 내부시스템과 연계 지원 기술 개발

- 설비·공정·제품 등 산업 자산정보는 AAS(Asset Administration Shell)를 활용한 연계 구조 적용

ㅇ KMX 공통 웹 포털 및 마켓플레이스 개발

- 사용자, 운영자, 개발자 관점의 통합 웹 포털 구축

- 데이터, AI 애플리케이션 서비스 등록 및 유통을 위한 마켓플레이스 구축

- 본 과제에서 개발된 KMX 기반 AI 공통 모델 패키지(모델, 라이브러리, 유스케이스, 매뉴얼 등)의 제공을 위한 지원 서비스 개발

□ KMX 기반 AI 공통 모델 개발 (활용모델 5종 개발)

※ 기업 간 데이터의 공유·활용을 통해 공급망 상의 문제의 최적화가 가능하도록 아래의 5대 유스케이스별 공통 AI 모델 개발 (모델, 라이브러리, 매뉴얼, 유스케이스 포함)

* 본과제의 AI 모델은 독립적인 개별 모델 개발이 아닌, KMX 플랫폼과 연계되어 재사용이 가능한 공통 AI 모델 개발을 목표로 함

* 설비·공정·제품 등 산업 자산정보의 표현은 AAS 기반 모델 활용을 권장

ㅇ (공급망 수요관리) 기업간 데이터 공유를 기반으로 시장 수요, 생산 계획, 재고 수준을 예측 하여 수요-공급 불일치를 줄이고 공급망 전반의 효율적 의사결정을 지원

ㅇ (디지털트윈 연계 공정최적화) 공급망 연계 디지털 트윈 기반 가상제조 환경을 구축하고 AI 시뮬레이션을 통해 공정설계, 설비배치, 작업 계획 등을 지원

ㅇ (예지보전) 설비 운전 데이터를 공유하여 고장 가능성 및 부품 수명을 예측하고 사전 정비 계획 수립을 통해 유지 보수 비용과 가동 중단 최소화를 지원

ㅇ (품질추적·불량예측) 생산 및 품질 데이터를 연계하여 불량 원인 분석 및 불량 발생 가능성을 사전 예측하고 공급망 차원의 품질관리 및 개선 활동을 지원

ㅇ (에너지 최적화·탄소 저감) 기업 간 에너지 사용 및 탄소 배출 데이터를 통합하고 AI를 활용한 에너지 효율 개선 및 탄소 감축 방안을 도출

세부 개발 내용	□ KMX 플랫폼 표준개발 및 상호인정 체계 구축 ㅇ KMX 표준화 기반 구축 - 표준화를 위한 전문가 위원회 구축 및 운영 - KMX 플랫폼 아키텍처 설계 및 표준화 기반 마련 등 ㅇ KMX 시스템 및 데이터 표준 개발 - Rulebook 개발 : 공통 기술개발, AI모델 개발, 산업계 실증 기반이 되는 운영규칙, 커넥터, 접근제어, 카탈로그, 데이터 모델 등을 포함하는 가이드라인 5종 개발 - 데이터 표준 : 공급망 수요관리, 디지털트윈 연계, 예지보전, 품질추적, 에너지 최적화 등 5대 AI 공통 모델의 데이터 모델 관련 표준화 실시 - 그 외 개발되는 플랫폼 공통 기술과 관련한 시스템 기술 관련 표준화 등 - 가이드라인 및 관련 기술·데이터 표준은 단체 표준 또는 국가 표준(KS) 등 공인 인증이 가능한 표준으로 결과물이 도출되어야 함 □ 플랫폼 및 활용모델에 대한 산업계 실증 (3개 산업 이상 실증) ㅇ 산업별 실증 시나리오 수립 - 3개 이상의 산업 선정 및 AI 공통모델 적용 시나리오 수립 * 단, 5대 AI 공통 모델은 최소 2개 산업 이상에서 시나리오 수립 및 실증 * 산업별 수요 기업은 공급망 단위로 최소 6개 이상 참여 - 공급망 단위 데이터 흐름 분석 및 KPI 정의 ㅇ 산업특화 데이터 모델 및 AI 적용 - 기업 내부 시스템 데이터 연계 - 공통 AI 모델에 산업 특화 데이터 추가 적용 및 실증 ㅇ 플랫폼, AI 모델, 표준 성능 검증 - KMX 플랫폼의 기능·성능 평가 및 재현성 평가 - AI 모델 공통성·효과성 및 확장성 검증 - 데이터 표준의 현장 적용 효과성 검증
추진체계	□ 본 과제는 통합형 과제이며, 주관연구개발기관은 공동연구개발기관 중 각 Task별 책임기관을 1개 이상 지정하여 주관연구개발기관 및 책임 공동연구개발기관 4개 이상이 주도적으로 사업을 추진함 □ 주관연구개발기관은 플랫폼 개발·구현, AI 모델 개발, 기술·데이터 표준 개발, 산업 실증 등의 Task별 책임기관으로 구성된 컨소시엄을 구성·관리하여 최종적으로 유기적 연계를 목표로 해야 함
기대효과	□ 대·중·소 기업 등 다양한 주체가 원활한 데이터 연계를 위한 검증된 플랫폼·AI 모델·표준 확보 및 한국형 Manufacturing-X 생태계 구축 □ 산업 생태계 內 데이터를 통합하여 산업 AI 공급망 단위 확산 기반 마련 □ 기술‧데이터 표준에 대한 국제 상호 인정 추진을 통해 국내 산업 데이터 주권 및 주도권 확보
총 수행기간	2026년 - 2029년 (4년) (1차년도 연구개발기간 : 9개월)	총 정부지원연구개발비* (‘25년 정부지원연구개발비)	29,550백만원 이내 (5,250백만원 이내)
주관연구 개발기관	■대학 ■연구소 ■비영리법인 □제한없음
공동연구 개발기관	□대학 □연구소 □비영리법인 ■제한없음

* 상기 정부지원연구개발비는 예산 현황 및 평가 결과에 따라 변동될 수 있음