2021년도 산업일자리고도화기술개발사업 공고대상 과제 품목요약서

1. 현장지식자산화 및 노동력증강 기술개발

품목번호	2020-첨단제조공정장비-일반-02			산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				소프트웨어	인적자원역량개발서비스
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업(시장)창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 ■ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 글로벌협력형R&D □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D
품목명		휴먼팩터 기반 수동용접기술 현장지식 자산화 시스템 기술개발
		(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)
1. 개념 및 정의
ㅇ (개념) 용접자동화가 어려운 고난이도 수동용접구간*에서 고기량자의 작업 시 핸드스킬 등 현장지식·노하우의 정량화·데이터화 등 현장지식 자산화 시스템 개발을 통해 미숙련자의 용접기술역량 향상과 고임금 일자리 창출 및 일자리 진입장벽 해소 - 용접자의 휴먼팩터 요소** 및 작업자 고유 노하우의 정량화·데이터화가 부족했던 기존연구의 한계를 보완, 고기량자 집단의 데이터 수집 및 활용 기술 - 개인작업 뿐 아니라 야외·공동작업환경의 현장 특성을 반영한 시스템 개발 * 선박건조용접의 경우, 주로 곡선블록(선수, 선미, U-cell 둥)이 해당하며 수동용접비율 80% 차지 ** 용접작업표준 또는 매뉴얼 만으로는 정보수집이 어려운 작업자 고유의 핸드스킬, 작업환경 및 특성 분석, 용접자재, 작업자재 활용법 및 현장대응 역량 등
2. 지원 범위
ㅇ 기존 확보기술을 활용 수동 용접 고기량자의 작업/공정 데이터 수집 및 정량화 - 공정별 용접자세, 핸드스킬, 작업순서, 용접속도 등 고기량자의 노하우 데이터 구축 - 공정정보, 용접장비 설정정보 , 작업환경 정보 등 환경정보 데이터 구축 ㅇ 고기량자 용접 기술 다면 분석 및 지식자산화 - 고기량자와 미숙련자의 표준용접조건 대비 품질차이, 공정준수, 안전요인 등 기능 분석 알고리즘 개발 및 현장지식 영향요인 도출 - 작업자의 개인차에 의한 영향력이 반영된 수동용접 데이터 분석 알고리즘 개발 - 머신러닝 기반 공정조건-용접풀(pool)-비드형상 간 영향력 분석 및 공정변수 최적화 기술 개발 ㅇ 고기량자 용접 기술 재현 및 현장 실증 - 고기량자와 미숙련자의 작업 차이를 실시간 비교/교정 가능하고, 야외작업현장에서 활용 가능한 가상 용접 가이드시스템(AR/VR 등) 개발* * (예시) 공정 및 최적 작업 영상데이터(용접동작 실루엣 등)을 기준으로 작업자의 용접불량이 예상될 경우 진동알림 등으로 피드백을 제공하여 작업자세·각도·속도 등의 교정 진행 - 용접가이드시스템 활용 용접 품질향상 검증 및 분석데이터 도출 ㅇ 용접분야 일자리 디지털전환 촉진 - 디지털 용접장비시스템 및 데이터기반 용접공정(일자리) 디지털화 사례 도출
3. 지원 필요성
ㅇ 조선 산업의 국제 경쟁심화로 인한 기술경쟁력 확보를 위해 고기량 용접인력의 핸드스킬·노하우 등 작업자의 기술역량 활용을 통한 디지털기반의 현장지식자산화 기술 확보 필요 - 특히, 조선산업의 경우 용접공정이 선박건조원가의 약 50~55%차지하고, 수동용접에 대한 제조현장 수요는 계속 유지되고 있음 * 가상 용접 훈련 시스템은 ITW社, Lincoln社 등 미국과 독일이 주도하고 있으나, 국내는 개발 초기 단계임 ** 글로벌 용접시장 규모는 2019년 195.3억달러(21.6조원)→2027년 272.2억 달러(30.1조원), CAGR 4.3%성장으로 꾸준한 증가 추세임(Fortune Business Insight자료) - 기존 개발기술은 실내 환경에서 용접로봇·장비에 집중된 반면, 야외작업이 많은 산업현장의 특성을 고려하여 작업자의 수동 용접에 대한 노하우 분석 및 데이터 구축을 통해 다양한 용접현장에서 활용될 수 있는 기술 확보 필요 ㅇ 제조산업 현장의 고기량 보유 인력 수요 충족 및 고임금 일자리 창출 - 현장지식자산 플랫폼을 활용하여 용접 제조현장 투입에 필요한 특정수준 스킬의 습득에 필요한 투입준비기간 단축으로 산업현장에서 필요로 하는 전문인력 확보에 기여 * 투입준비기간: 기존 6개월→3개월로 단축목표 설정 - 미숙련자의 고기량자 수준의 용접기술 향상으로 임금 상승 효과 발생 - 조선, 철강/제강, 건설, 인프라 건설 등 제조현장의 용접 전문인력 수요로 향후 동종/이종산업의 용접분야 일자리 전환·창출 역할 가능 ㅇ 여성 및 중장년 계층의 용접분야 일자리 진입장벽 해소를 위한 시스템 마련 - 본 현장지식자산화 플랫폼 활용으로 여성(경력단절 여성 포함)·중장년 재취업자 등에 대한 제조현장 용접분야 진입장벽 해소 및 일자리 창출 효과 가능
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도: 12개월, 3차년도: 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘21년 7.5억원 이내(총 정부출연금 28억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2020-첨단제조공정장비-일반-04			산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				정밀생산기계	연구개발/엔지니어링 서비스
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업(시장)창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 ■ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 글로벌협력형R&D □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D
품목명		작업 노하우 기반의 생산장비 운영 및 관리 고도화 기술 개발
		(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)
1. 개념 및 정의
ㅇ 개념: 품질·생산성을 좌우하는 작업자의 경험적 지식이 반영되지 못하고 있는 한계를 극복할 수 있도록, 장비에 대한 공정계획 정보와 운전 데이터에 포함된 고숙련 기술·노하우를 디지털화하여 장비의 운영 및 유지보수를 지원하는 서비스 기술 - 계획 단의 공정계획을 반영한 제어 프로그램, 운영 단의 장비 운전·조작 로그, 분석 단의 생산장비 KPI 측정결과를 통합하여 계획-운영-분석 단의 작업 노하우를 지식화 - 엔지니어들의 경험적 지식의 중요도가 높은 장비이상 감지 및 대응, 장비효율 분석 및 개선, 공정조건 최적화 및 작업표준 업데이트 등의 장비 O&M 업무 지원 - 대규모 설비 투자 없이도 메인 지식기반 생산장비 O&M 서비스를 통해 작업자의 생산성 및 품질이 향상에 따라 기업 경쟁력 향상 및 산업현장의 일자리 안정화 * 코로나 이후 수요예측이 더 불확실해지면서 신규 공장·설비 증설과 같은 대량생산 방식으로는 수익 창출에 한계가 있고, 제조업의 지속적인 경쟁력은 생산, 품질을 관리하는 작업자의 효율을 향상해 생산성을 높이는 방향으로 전환
2. 지원 범위
ㅇ 공정계획-장비운전-품질측정 정보 통합 장비 운영 노하우 지식화 기술 개발 - 센서모듈 및 제어시스템을 통한 공정·장비 데이터 수집 및 레거시 데이터 연동 시스템 구축 - 작업 가이드·지침·매뉴얼 등을 반영한 작업 프로세스 디지털화 및 표준 모델 개발 - 작업 표준 모델에 대한 공정·장비 데이터 동기화 및 통합 분석·학습 시스템 개발 ㅇ 도메인 전문지식을 활용한 생산장비 이상감지 및 대응 지원시스템 개발 - 진동·마모·균열 등 이상발생 패턴 추출 및 비교분석용 통합 대시보드 개발 - 도메인 지식에 대한 룰기반 이상현상-대응방안 트러블슈팅 프로세스 처리 시스템 개발 - 장비운영 비효율성 분석·진단 및 효율 개선을 위한 성능 최적화 알고리즘 개발 ㅇ 실운영 데이터 및 작업 노하우를 반영한 생산장비 O&M 기술 개발 - 과거 이상과 유사한 공정 설비의 징후 포착 시 과거 해결 방안 등 자동 가이드 - 제어 프로그램 및 작업자 장비조작 로그 분석 기반 공정계획 최적화 알고리즘 개발 - 작업자 판단 및 조치 결과를 반영한 작업지침·매뉴얼 업데이트 프로세스 개발 ㅇ 장비운용 노하우기반 생산품질 향상 및 업무 고도화 사례 실증 - 장비 운용 효율향상 및 비용 감소, 생산 품질 향상 검증 - 신규 인력의 생산장비 O&M 기능향상 실적 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 생산장비 제조업체에 대해 시스템 공급과 고객의 비즈니스 지원능력을 구비한 토탈 솔루션 공급자 및 시스템 통합자로서의 역할이 요구되면서, 물리적인 생산장비 뿐 아니라 장비 공급 시 고부가가치 소프트웨어를 동반하여 패키지 형태로 제공하고, 공급 이후의 장비 사용 단계의 서비스에 대한 비즈니스 기회 증대 ㅇ 글로벌 경쟁 환경에서 생산장비의 운영 및 유지보수 최적화는 제품품질 및 생산성 향상 뿐만 아니라 대 고객서비스 강화의 핵심기술로 인식되고 있으며, 작업자의 장비 운영 경험 및 노하우에 KPI 영향도가 큰 산업현장에서는 작업자의 장비 운영 방식을 반영한 시스템 구축 및 서비스 도입이 매우 중요 ㅇ 산업현장에서 사용되는 공작기계, 산업용 로봇, 물류 자동화 장치 등 제조장비에 대한 운영 방식은 현장 작업자의 경험과 노하우에 크게 영향을 받기 때문에 고숙련 작업자의 노령화에 따른 일자리 문제가 심화되고 있는 산업현장을 지원하는 제조 지식 기반 서비스 제공 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘21년 7.5억원 이내(총 정부출연금 28억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2020-첨단제조공정장비-일반-05			산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				연구개발/엔지니어링 서비스	계측기기
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업(시장)창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 글로벌협력형R&D □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D
품목명		검수 작업자 인지능력 증강을 위한 디지털 검수 공정 테이블 및 편의 기술 개발
		(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 7단계)
1. 개념 및 정의
ㅇ (개념) 영상장비 검사와 육안 검사를 병행해야하는 복잡한 검수 공정에 있어, 작업자의 인지능력과 검수 정확도를 향상시키기 위해 검수 절차 및 정보를 디지털화하여 제공하는 검수 공정 테이블 및 편의 기술 개발 - 생산품의 구조적인 형태*로 인해 비전 검사가 어렵거나, 검수자의 경험을 기반으로 진성/가성 불량*을 구별해야하는 경우 육안 검사 과정이 병행 요구됨 * 구조적인 형태 : 다방면의 입체적인 검수가 필요한 다면 형태, 육안 확인이 어려운 굴곡 등 * 가성불량 : 발견된 오류가 제품의 기능에 미치는 영향이 미미하여 출고가 가능한 정도의 불량 - 검수 작업자의 작업 패턴과 노하우를 학습한 후, 제품 형상 정보와 수집된 검수 정보를 바탕으로 육안 검사에 필요한 정보와 편의 기능*을 제공하는 디지털 확대경 및 공정 테이블 개발 * 필요한 정보와 편의 기능 : 생산품과 CAD정보 매칭을 통한 주요 검수 지점별 불량 빈도 및 밀도 표시, 검수 지점 치수 및 형태 정보 제공, 작업자와 시스템의 협업 인터페이스 제공 등
2. 지원 범위
ㅇ 고숙련 검수 작업자의 작업 방식과 노하우 취득 및 분석 기술 개발 - 검수 작업 순서, 주요 검수 지점, 양품/불량품의 판정 기준 등 제품별로 다를 수 있는 숙련공의 노하우 데이터를 모니터링 및 기록 - 검수 절차, 절차별 작업 속도, 불량 지점 발생 빈도 등의 분석을 통해 작업자의 인지능력과 작업 효율을 제고하는데 필요한 정보* 추출 * 필요한 정보 : 작업 절차, 불량 예측 지점, 불량 형태 등 ㅇ 검수 작업자 인지능력 강화를 위한 검수 정보 표시 및 편의 기술 개발 - 생산품 형상 및 자세 정보 기반 주요 관리 지점 인식 및 표시 기술 - 작업지시서, 검수 절차, 양품/불량품 판정 관련 정보 증강 기술 - 검수 정보 표시 및 제품 확대 기능을 갖춘 디지털 확대경 개발 - 검수자의 자세와 작업 환경을 고려한 가이드 영상 보정 및 음영 최소화 기술 ㅇ 디지털 검수 보고서 작성 및 작업 지시 갱신 기술 개발 - 육안 검사 지점별 양품/불량품 판정 데이터를 저장할 수 있는 데이터 구조 설계 - 검수 공정 데이터를 기반으로 디지털 검수보고서를 작성할 수 있는 솔루션 개발 - 작업자의 육안 검수 절차, 속도, 작업 방식 등을 분석하여 작업 지시를 갱신할 수 있는 기술 개발 ㅇ 디지털 검수 공정 시스템의 산업 현장 적용 및 실증 - 디지털 검수 공정 시스템을 적용하여 작업 품질 향상 실적 제시 - 작업자 편의성, 안정성, 작업능률 향상 및 만족도 지표 제시
3. 지원 필요성
ㅇ 컨베이어벨트와 머신 비전 기반의 검수 방식은 입체적인 제품에 대한 검수에 한계가 있으므로, 육안 검수 공정의 효율성을 제고하되 휴먼에러를 최소화할 수 있는 기술적인 해결방안이 필요함 ㅇ 제조업 근로 환경 개선에 대한 요구와 비전 기술의 발달로 검수 공정 개선과 관련한 시스템 시장이 빠르게 성장하고 있음 - 제품의 품질은 제품과 브랜드에 대한 소비자의 신뢰에 직접적인 영향을 주므로, 검수 공정과 관련한 시장이 꾸준히 확대되고 있음 - 표면 검수 시장은 2020년 37억 달러에서 2025년 53억 달러로 연평균 7.4% 가량 빠르게 성장할 것으로 예상됨(Market&Market, 2020) ㅇ 국내 생산직 근로자의 경쟁력과 임금을 유지하기 위해서는 새로운 작업 효율 증대 방안이 요구되며, 이는 D.N.A 기술을 통해 일자리를 고도화하고 국내 장비 산업의 경쟁력을 제고하려는 정부 방침에 부합함
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 33개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월, 3차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘21년 7.5억원 이내(총 정부출연금 28억원 이내) ㅇ 주관기관 : 중소·중견 기업 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

2. 산업구조전환기술개발

품목번호	2020-첨단제조공정장비-일반-07			산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품				인적자원 역량개발 서비스	-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업(시장)창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 ■ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 글로벌협력형R&D □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D
품목명		제조산업 현장지식 자산화 및 확산을 위한 업종간 핵심역량 분석기술 개발
		(TRL : [시작] 4단계 〜 [종료] 6단계)
1. 개념 및 정의
ㅇ (개념) 산업 환경의 급격한 변화에 따른 제조산업 일자리 불확실성에 대비, 동종·이업종 산업의 연관 또는 유사 업무 간 용이한 일자리전환을 위한 주요 기술, 프로세스, 노하우 등 핵심역량 분석 기반 제조 산업 현장지식의 정형화·디지털화 - 산업·시장·작업환경의 변화로 제조현장 인력들의 일자리 불안 해소를 위해 업종간 원활한 이직/전직 지원에 필요한 디지털기술을 활용한 핵심역량 분석시스템 개발 - 디지털 표준화된 방식의 산업현장지식 기반 업종간 핵심역량 비교분석 Tool개발, 공용화 가능한 기반 지식 도출 및 동종/이업종 간 연관업무 확장에 용이한 분석기술 개발 - 고숙련 작업자의 작업행위로부터 숙련된 작업지식을 추출·추론·디지털화 기술 확보 - 기존 핵심역량 도출 관련 매뉴얼, 가이드라인의 한계를 넘어서는 디지털기반의 활용체계 마련
2. 지원 범위
ㅇ 제조산업 동종/이종 업종 간 공유·확산을 위해 산업현장지식을 활용한 핵심역량 분석 지표 및 분석 기술 개발 - 제조기업 업종 별 업무, 기술, 데이터 속성 정의 및 핵심역량 분석을 위한 정량적 지표* 개발 * 기술 역량(원천제조 노하우), 설비 성능, 인력 성숙도, 개발/업무 표준, 수익 구조, 영업망 등 - 핵심역량지표 관련 데이터 수집 및 AI를 활용한 표준화된 구문분석 알고리즘** 개발 * 업종간 핵심역량 분석을 위해 수집된 데이터의 텍스트마이닝(text mining)을 통한 유사/반복/중복 요인 도출 및 가중치 적용 알고리즘 개발 - 작업공정내 공동 작업자들의 협업·협동 복합지식추출·추론·지표화 개발 ㅇ 산업현장지식 확산을 위한 동종/이종 업종간 핵심역량 데이터 도출·분석 및 비교평가·일자리 전환 서비스 시스템 구축 * 제조산업 동종/이종 업종 간 연계성 도출 및 비교분석 기능을 제공하는 데이터 기반의 핵심역량 분석 시스템 개발과 이직/전직, 구조 전환 대비 준비 상태, 이익 창출 가능성 및 소요 기간 정보제공 서비스 구축 (예시)용접 또는 기계가공 제조현장 업무: 제철·제강, 선박건조(조선), 자동차, 인프라 건설 등 상이한 업종으로 인한 이직·전직에 대한 제약 없이 유사 또는 관련 업무 수행 가능성 높음 - 각 업종별 정량적 지표와 분석 기술을 통한 동종/이종 업종 간 비교/평가 기술 개발 - 분석결과를 토대로 일자리전환 MAP 서비스 제공이 가능한 시스템 개발 - 비숙련 작업자 작업지식/작업수준/작업행위 프로파일링 및 작업행위 시뮬레이션 기술 ㅇ 실사이트 대상 데이터 기반 핵심역량 분석 시스템의 적용·검증 및 산업표준화 수행 - 유사 또는 이종 산업으로 연계확장 가능성이 높은 철강 또는 섬유산업 등 제조산업의 실사이트를 대상으로 데이터 기반 핵심역량 분석 시스템의 적용 및 검증 - 산업현장지식 기반의 핵심역량분석 기술에 대한 산업 표준화 연계
3. 지원 필요성
ㅇ 산업 및 시장환경의 극심한 변화, 스마트공장 적용 확산 등 제조현장의 일자리 관련 변화 심화로 일자리 보전·창출을 위해 산업현장지식 활용을 통한 일자리전환 지원 필요 - 산업현장의 생산, 공정 전문 인력들이 타업종의 동종/유사 직무로 이직·전직 등 일자리전환이 활발히 이루어지도록 핵심역량 분석을 통한 지원 시스템 마련 필요 ㅇ 디지털기술을 활용, 데이터 기반 업종별 핵심역량 도출·비교분석 및 일자리전환 서비스 모델 구현을 위한 플랫폼기반 기술 개발 필요 - 제조업종의 산업현장지식과 관련한 Text mining 기반 빅데이터 구축, AI활용 기술 개발 및 향후 연관업종을 대상으로 관련 기술의 활용·확산 가능성 높음 ㅇ 디지털기술을 활용한 업무분석, HR 분야의 신규서비스 및 전문 직업 창출 - 데이터 기반 직무분석사, 산업구조 전환 컨설팅 서비스, 조직관리 및 인력자원경영(HRM)과 인력자원개발(HRD) 전략 수립, 일자리 전환용 핵심역량 확충 교육훈련 서비스 사업 등
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 21개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘21년 4억원 이내(총 정부출연금 8억원 이내) ㅇ 주관기관 : 제한없음 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수

품목번호	2020-첨단제조공정장비-일반-09				산업 기술 분류	중분류Ⅰ	중분류Ⅱ
품목유형	□ 원천기술 ■ 혁신제품					인적자원 역량개발 서비스	-
융합유형	□ 산업고도화형 □ 사회문제해결형 □ 신산업(시장)창출형 ■ 해당없음
해당여부	□ IP R&D연계 □ 표준연계 □ 디자인연계 □ BI연계 □ 경쟁형 R&D □ 글로벌협력형R&D □ 안전과제 □ 챌린지 트랙 □ 복수형 R&D
품목명		노동집약적 제조 공정의 숙련공 노하우 확산 기술 개발
		(TRL : [시작] 5단계 〜 [종료] 7단계)
1. 개념 및 정의
ㅇ (개념) 현장 근로자의 수작업이 많이 필요로 하는 노동집약적 제조 핵심공정에 대해 숙련공의 데이터를 수집‧분석하여 비숙련공의 잘못된 작업 습관을 탐지하고 올바른 방식의 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 숙련공 노하우 확산 기술 개발 * 노동집약적(금형, 소성가공 등의 6대 뿌리산업, 반도체소재업 등) 공정 분야는 자동화의 어려움뿐만 아니라 수작업 위주의 형태이므로 숙련공의 노하우 기반으로 운영될 수밖에 없는 제조공정임 - 숙련공의 노하우를 기반으로 유사‧동종 업종 비숙련공의 작업 방식의 효율성을 높이고, 현장 전문인력 양성을 위한 작업 훈련 등에 활용
2. 지원 범위
ㅇ 조립, 검사, 절삭, 가공 등 제조 핵심공정의 숙련공 노하우 수집‧분석 기술개발 - 노동집약적 공정에서 숙련공의 작업 순서, 행동 패턴, 도구 사용 방식 등의 작업 데이터를 웨어러블 디바이스, 센서, 모션 캡처 등 다양한 방식을 활용한 수집 * 예) 조립·가공·검사 등 공정에서 근로자의 작업자의 동작, 소요시간, 피로도 등의 데이터 - AI 기술을 활용한 수작업 중심의 제조 공정별 숙련공 행위 분류 기술 개발 * 예) 사출공정에서 숙련공이 가진 금형온도 및 압력에 따른 품질분석(불량 검출/분류, 원인파악, 예측) 및 유지보수 관리기술 등에 대해 현장 경험을 데이터화하고 분석하여 행위별 분류 수행 - 숙련공의 작업 방식과 비교를 통해 비숙련공의 잘못된 습관(bad habit)을 탐지하고, 작업 방식에 따른 안전성·효율성, 생산품의 품질 판단·예측 기술 개발 ㅇ 유사‧동종 업종 확산을 위한 공통 작업 가이드 기술 개발 및 현장 적용 - 유사‧동종 업종에서 활용 할 수 있도록 숙련공의 작업 행위 분류별 공통 작업가이드 자동 작성 기술 개발 - VR 등 첨단기술을 활용한 작업 동작 훈련 시스템 개발 및 작업 방식에 따른 품질 문제 예측 및 개선 방안 제공 - 작업 훈련에 활용할 수 있도록 목표 설정, 훈련도 측정 등의 기능 제공 - 유사‧동종 업종의 제조현장에 공통 작업 가이드 기술개발 결과물 적용을 통해 효과성·효율성 등 실증
3. 지원 필요성
ㅇ 최근 제조업 현장인력의 고령화, 현장 전문인력 양성 부족, 고숙련 노동자의 은퇴시기 등과 맞물려 급속한 기술변화 속에서 제조 경쟁력 확보를 위해 숙련공 노하우의 습득 및 확산 필요 ㅇ 작업자 중심의 제조환경 구현은 주로 특정 업종을 중심으로 ICT 및 자동화 장비 등을 통한 작업자 지원 측면에서만 기술개발이 되어 있어, 노동집약적 공정의 숙련공 노하우를 디지털화하고 확산 할 수 있는 기술개발 필요 ㅇ 지금까지 작업 가이드 및 훈련 관련 솔루션은 자동화 장비 사용 등의 숙련도를 높이기 위한 것으로 주요 목적으로, 노동집약적 제조공정에는 적합하지 않아 수작업 중심의 숙련공 노하우를 확산하는 기술 개발을 통해 시장 선점 가능 ㅇ 최근 청년들의 제조업은 어렵다고 하는 기피 현상을 해결하기 위해서도 숙련공의 노하우를 쉽게 습득할 수 있도록 지원 필요
4. 지원기간/예산/추진체계
ㅇ 기간 : 21개월 이내(1차년도 : 9개월, 2차년도 : 12개월) ㅇ 정부출연금 : ‘21년 2.54억원 이내(총 정부출연금 6억원 이내) ㅇ 주관기관 : 제한없음 ㅇ 기술료 징수여부 : 징수