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R&D

[산업통상자원부]2023년도 DX한걸음 프로젝트 시행계획 공고

페이지 정보

  • 작성자 최고관리자
  • 작성일 23-03-06 00:00
  • 조회 452회
  • 댓글 0건

본문

산업통상자원부 공고 제2023 - 228호

2023년도 DX한걸음 프로젝트 시행계획 공고

기업들이 산업 현장의 디지털 전환 추진 과정에서 공통으로 겪고 있는 Pain Point를 AI 솔루션을 활용해 해결하기 위한 연구개발과제를 아래와 같이 공고하오니, 참여를 희망하는 기업과 기관은 아래 절차에 따라 신청하여 주시기 바랍니다.

2023년 3월 3일

산업통상자원부장관

< 목 차 >

1. 사업개요

1-1. 사업목적

1-2. 지원 내용

1-3. 연구개발비 지원 규모 및 기간

2. 사업추진체계

3. 연구개발비 지원 및 기술료 징수기준

3-1. 연구개발비 지원기준

3-2. 연구개발비 산정 시 유의사항

3-3. 기술료 징수기준


4. 지원 절차 및 평가 기준

4-1. 지원 절차

4-2. 평가 절차 및 방법

4-3. 평가 기준

4-4. R&D자율성트랙(선택사항)

5. 유의사항

5-1. 지원제외 처리기준

5-2. 기타 유의사항

6. 신청 방법 및 문의처

6-1. 신청 방법

6-2. 신청 서류

6-3. 문의처

7. 관련 법령

7-1. 지원 근거

7-2. 관련 규정

8. 사업 설명회


1

사업 개요

1-1

사업 목적

산업 현장에서 기업이 디지털 전환 추진 과정에서 공통으로 겪고 있는 Pain Point를 AI 솔루션을 활용해 해결하고 확산함으로써 산업 전반의 디지털 전환을 촉진

1-2

지원 내용

구 분

내 용

지원분야

기계로봇, 에너지, 섬유화학, 미래차, 가전전자, 유통물류, 헬스케어, 조선, 철강, 뿌리 분야(10대 분야)

지원규모

● 과제당 최대 2년 이내, ‘23년 3.75억원 내외 정부지원연구개발비 지원

지원과제

● 5개 내외

공모유형

● 자유공모

지원기간

● 최대 21개월 이내

* (협약기간) ’23년도 : ’23.4.∼‘23.12. / 전체 : ‘23.4∼’24.12

신청자격

산업 디지털 전환 추진 과정에서 어려움을 겪는 중소·중견기업, AI공급기업, SI기업, 비영리법인

신청자격 : 주관연구개발기관, 공동연구개발기관의 컨소시엄

* 컨소시엄 구성 조건(최소 2개 이상) : 실제 기업 내 애로사항을 AI·빅데이터 기술을 활용하여 해결방안을 제시할 수 있는 기업이 주관이 되어야 하며, 해당 사례(해소 과정 등)를 업종 내 전파할 수 있는 업종별 대표 협·단체/기관이 공동연구개발기관으로 필수로 구성되어야 함 (업종별 특성에 따라 컨소시엄 참여기관 개수는 확대 가능)

주관연구개발기관 : 중소*중견**기업

* 중소기업기본법 제2조에 따른 기업

** 중견기업 성장촉진 및 경쟁력 강화에 관한 특별법 제2조제1호에 따른 기업

공동연구개발기관 : AI공급기업(필수), 중소·중견기업, SI기업 혹은 대학, 연구소, 협·단체 등

< 컨소시엄 구성 예시 >

① [주관] 중소 or 중견기업 + [공동1] AI공급기업(필수) + [공동2] 중소·중견기업

[주관] 중소 or 중견기업 + [공동1] AI공급기업(필수) + [공동2] SI기업 + [공동3] 대학, 연구소, 협단체

③ [주관] 중소 or 중견기업 + [공동1] AI공급기업(필수) + [공동2] 중소·중견기업 + [공동3] 대학, 연구소, 협단체


지원내용 및 조건

ㅇ 업종별* 디지털 전환 Pain Point에 대한 공급기업의 AI 솔루션을 수요기업의 실제 제조 공정에 최적화·적용토록 수요·공급기업 협업 프로젝트를 지원

* 기계로봇, 섬유화학, 에너지, 미래차, 가전전자, 유통물류, 헬스케어, 조선, 뿌리, 철강 등

- 산업 현장의 디지털 전환을 가로막는 분야에 대한 동 사업의 산업 AI 솔루션 지원사례가 라이선스 재판매 등 통해 타 기업으로 확산 지원

< 업종별 Pain Point에 대한 산업 AI 솔루션 적용 예시 >

AI 기능

image1.JPG

이상 탐지

+

제어&최적화

+

예측 분석

업종

핵심 분야

AI 적용

전기차

열관리시스템

image1.JPG

●전기차 열관리 시스템 최적 제어 방안을 통해 목표 온도 달성 및 에너지 효율 20% 개선

이차전지

리튬배터리

상용 전기차 운행 패턴 및 배터리 충방전 패턴 학습을 통해 사용수명 예측

바이오

미생물 발효

반응기 내 발효 상태 예측 기반 자동운전 로직 구현으로 Human Error 제거 및 품질 개선

기계·로봇

로봇 용접

●300대 용접 로봇 대상 용접점 배정 및 충돌회피 경로 자동 도출로 작업시간 단축(4주→2일)

석유화학

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