이래가꼬 프로젝트

Project Details

2026년 프로젝트 (진행 중)

지역별 수요기업이 제안한 AI 프로젝트 주제를 확인하세요.

부산 01

AI 기반 MCT 공구 툴 수명 예측 지원 시스템

수행배경

- MCT 공정에서 공구 마모는 품질 저하와 설비 비가동의 주요 원인이며, 현재는 경험 기반 교체 방식에 의존
- 스마트 제조 전환에 따라 공구 상태를 데이터 기반으로 판단하고 수명 예측 기술 도입 필요성 증가

문제정의

- 공구 마모를 사전에 감지하지 못해 불량 및 비효율적 교체 발생, 센서 데이터 활용도 낮음
- 수명 예측 기술 부재로 비용 증가 및 생산성 저하 문제 지속

프로젝트 목표

- 전류·가속도 기반 멀티모달 데이터로 공구 마모 분석 및 수명 예측 시스템 구축
- AI 기반 이상 탐지와 실시간 모니터링 UI를 통해 공구 교체 최적화 구현

지원내역

- 3축 가속도 센서, 전류 센서, DAQ 등 데이터 수집 인프라 구축 지원
- 공정 데이터 확보 및 분석 환경 조성을 위한 장비 및 시스템 지원

예상 결과물

- 공구 수명 예측 AI 알고리즘 및 데이터 처리 모델 개발
- 실시간 공정 모니터링 대시보드 및 UI 시제품 구현

기대효과

- 공구 교체 최적화로 비용 절감 및 설비 가동률 향상
- 불량률 감소와 품질 안정화를 통해 생산 경쟁력 강화 및 스마트 제조 기반 확보

부산 02

AI/ML/DL을 통한 모션 감지 검사설비 개발 및 적용

수행배경

- 고객 니즈가 고급화·다양화되며 전기차 시대에 감성 품질 요구가 증가하고 있음
- 다양한 데이터 패턴 인식 기반 딥러닝 기술 확산과 제조·보안 측면의 적용 필요성 확대

문제정의

- 사용자 요구 수준은 높아졌으나 제조 공정 한계와 인간 감각 의존 검사 방식으로 개선에 한계 존재
- 정밀하고 일관된 품질 검출을 위한 자동화·지능화 기술 부족

프로젝트 목표

- AI 기반 모션 감지 및 포즈·제스처 분석으로 Armrest 불량 검사 정확도 향상
- 딥러닝 기반 특징점 검출 및 불량 데이터 매칭을 통한 사전 검출 기술 확보

지원내역

- 머신러닝, EMG 인터페이스, 소프트센서 기반 데이터 글러브 등 학습 데이터 구축 지원
- AI 모델 학습 및 검증을 위한 데이터 확보 및 연구 환경 지원

예상 결과물

- Armrest 불량 검사 시제품 개발 및 성능 검증
- 연구 결과 보고서 및 AI 모델 산출물 도출

기대효과

- 비용 절감 및 생산 효율 향상, 검사 공정의 자동화·정밀화 실현
- IoT 기반 센서 연계를 통한 원격 모니터링 및 생산·검출 기술 확장 기대

부산 03

AI를 이용한 도면 Bubble MAP 작성

수행배경

- 도면 접수 시 수기 작성으로 시간 소요가 크고 업무 비효율 발생
- AI 도입을 통해 휴먼에러 감소 및 작업 시간 단축 필요

문제정의

- 치수, 알파벳, 형상공차, 표면거칠기 등 다양한 표기 방식으로 처리 복잡
- 시인성 확보(빨간색 등) 및 일관된 표기 기준 적용에 어려움 존재

프로젝트 목표

- 도면 스캔을 통해 AI가 자동으로 Bubble Map을 신속 생성
- 다양한 기호·단위 인식을 기반으로 사람보다 빠르고 정확한 작성 구현

지원내역

- AI 학습 및 검증을 위한 도면 데이터 제공
- Bubble Map 자동화를 위한 데이터 기반 구축 지원

예상 결과물

- Bubble Map이 자동 표기된 도면 산출
- AI 기반 도면 분석 및 표기 결과물 도출

기대효과

- Bubble Map 작성 업무 효율성 및 작업 속도 향상
- 치수 성적서 작성 시 정확도 및 신뢰도 개선

부산 04

설계도면 분석을 통한 AI 기반 BOM 자동 생성 기술 개발

수행배경

- 고객 요청 자재 식별 불명확 및 BOM 불일치로 견적 지연과 추가 커뮤니케이션 발생
- 도면 기반 BOM 구축을 수작업으로 처리해 시간·비용 증가, AI 기반 자동화 필요

문제정의

- 자재 식별 및 BOM 구성에 많은 인력과 시간이 소요되어 비용 부담 증가
- 반복 작업 및 도면 업데이트 대응 한계로 생산성 저하 및 최신 BOM 유지 어려움

프로젝트 목표

- AI 기반 도면 분석을 통해 BOM 자동 추출 시스템 구축 가능성 검증
- BOM 추출 정확도 95% 이상 확보 후 98% 수준까지 고도화하여 신뢰성 강화

지원내역

- 설계도면 및 BOM 샘플 데이터 제공(인하우스 환경(부산 강서구)에서 개발 진행)
- 도면 기반 BOM 추출 방법 교육 및 데이터 활용 지원

예상 결과물

- 설계도면 기반 BOM 자동 추출 분석보고서 및 정확도 평가 결과 도출
- AI 기반 BOM 추출 모델 및 적용 가능성 검증 결과 확보

기대효과

- BOM 구성 시간 단축 및 견적·구매 프로세스 효율화로 생산성 향상
- Spare 부품뿐 아니라 제품 제작 BOM까지 확장 적용 가능

울산 01

ESH 통합 관리시스템

수행배경

- 법정 의무사항이 분산 관리되며 인적 의존도가 높아 관리 체계가 비효율적인 상태임
- 사전 알림 및 증빙 관리 부재로 법정 기한 누락 및 대응 지연 리스크 상존함

문제정의

- 환경안전 7개 분야를 통합 관리할 디지털 플랫폼 부재로 법정 리스크 지속 발생함
- 기한 누락, 증빙 관리 미흡, 담당자 의존 구조 등 복합적인 관리 한계 존재함

프로젝트 목표

- 법정 의무사항 통합 디지털 플랫폼 구축 및 AI 기반 자동화 관리 체계 구현
- 사전 알림·증빙 관리·업무 연속성 확보를 통해 ESH 컴플라이언스 체계 고도화

지원내역

- 실제 법정 업무 데이터 및 기존 관리 자료, 증빙 샘플 제공
- 수요기업·교육생·AI 전문가 협업 기반으로 시스템 개발 및 검증 지원

예상 결과물

- ESH 통합관리 플랫폼(MVP) 및 AI 기반 알림·이력관리 기능 구현
- 시스템 설계서, 사용자 매뉴얼, 최종 보고서 및 발표자료 산출

기대효과

- 법정 기한 누락 방지 및 업무 효율 향상, 점검 대응력 강화
- 데이터 기반 의사결정 및 전사 확장 가능한 디지털 ESH 관리 체계 마련

울산 02

생산에서 납품까지의 일원화

수행배경

- 다품종 소량생산 및 비체계적 재고·납품 관리로 시간·인력·물류 비용 낭비 발생함
- 효율적 생산·재고·납품 관리를 위한 AI 기반 통합 운영 시스템 필요성 증가함

문제정의

- 원료 입고부터 생산·재고·납품까지 전 과정을 통합 관리·가시화할 시스템 부재함
- 실시간 데이터 기반 의사결정 및 운영 관리 체계 미흡한 상태임

프로젝트 목표

- 생산·재고·납품 전 과정 자동화 및 AI 기반 운영 관리 시스템 구축
- 비용(원료·납품) 절감 및 근무시간 단축 등 운영 효율성 개선 목표 설정

지원내역

- 생산·원료·거래처·창고 등 운영 데이터 및 현장 정보 제공
- 실무 담당자 협업 기반으로 시스템 설계 및 검증 지원

예상 결과물

- 생산계획·발주·납품 데이터 기반 시스템 적용 전후 분석 보고서 도출

기대효과

- 공장·창고·인력·자금 운영 효율화 및 비용 절감 효과
- 유사 및 대규모 산업체로 확장 가능한 스마트 물류·생산 관리 모델 확보

울산 03

조

수행배경

조선·해양 설계 작업이 반복적인 수작업 위주로 설계 생산성 저하

문제정의

설계 데이터 비표준화로 AI 자동화 적용 어렵고 오류 발생

프로젝트 목표

설계 도면 분석 기반 AI 자동 설계 보조 시스템 개발

지원내역

설계 데이터 표준화·AI 모델링 인력 지원

예상 결과물

설계 자동화 AI 보조 도구, 도면 분석 모듈

기대효과

설계 시간 30% 단축, 오류율 감소

🔄 프로젝트 주제 협의 중 곧 공개됩니다

울산 04

환

수행배경

산업단지 주변 환경 데이터가 분산 관리되어 통합 분석 불가

문제정의

실시간 오염 데이터 통합 모니터링 부재로 대응 지연

프로젝트 목표

환경 센서 데이터 통합 및 AI 기반 이상 감지·예측 시스템 구축

지원내역

환경 데이터 통합·AI 모델 개발 인력 지원

예상 결과물

환경 통합 모니터링 대시보드, 이상 알림 시스템

기대효과

환경 규제 대응 강화, 주민 신뢰도 향상

🔄 프로젝트 주제 협의 중 곧 공개됩니다

경남 01

AI를 통한 수요예측 및 생산계획 자동수립을 통한 인적/물적자산관리 및 공장운영

수행배경

- 다수 고객사 및 그룹사 간 복잡한 공급망 구조로 운영 복잡도 증가
- 수주~생산~재고 관리의 수동 운영으로 휴먼에러 발생 및 실시간 정보 연동 미흡

문제정의

- 수요예측 한계로 생산계획 및 재고 확보 비효율 → 납기 대응력 저하
- 전 공정 통합 관리 부재로 사업 확장 및 안정적 운영 대응 어려움

프로젝트 목표

- 수요예측~생산계획~재고관리까지 AI 기반 통합 운영체계 구축 필요
- 경험 중심 운영 → 데이터 기반 의사결정 체계로 전환

지원내역

- 수주·생산·재고·공정 데이터 기반 분석 및 모델 구축 필요
- 내부 인력 협업 및 정부 지원사업 활용한 프로젝트 추진

예상 결과물

- AI 수요예측 모델 및 생산계획 자동화 시스템 구축
- 재고 최적화 기준, 운영 매뉴얼 및 결과보고서 도출

기대효과

- 재고 감소 및 생산효율·계획 정확도 향상 기대
- 스마트팩토리 기반 확보로 공급망 및 생산 자동화 확장 가능

경남 02

AI기반 증빙 자동인식 및 회계전표 자동화 시스템 구축

수행배경

- ERP 이중입력 구조로 업무 비효율 및 처리 지연 발생
- 종이증빙 관리 및 계정·금액 오류 발생 가능성으로 개선 필요

문제정의

- 전자결재–ERP 간 자동 연동 및 데이터 흐름 단절 해소 필요
- AI OCR·계정검토 기반 자동화로 오류 차단 및 처리속도 향상 필요

프로젝트 목표

- 전자결재 승인 시 ERP 전표 자동생성 및 증빙 자동저장 구현
- AI OCR 기반 증빙 인식·검증 및 계정과목 자동입력·이상탐지 구현

지원내역

- 프로젝트 수행에 필요한 데이터 제공

예상 결과물

- 전자결재–ERP 연동 자동화 시스템 구축
- AI OCR 및 계정검토 기능이 포함된 통합 프로세스 구현

기대효과

- 전표 입력시간 단축 및 오류 감소로 업무 효율성 향상
- 페이퍼리스 환경 구축 및 증빙 검색·관리 편의성 개선

경남 03

공작기계 정밀도 측정 BIG DATA 분석을 통한 정밀도 향상

수행배경

- BIG DATA 기반 공작기계 정밀도 측정 및 보정 고도화 필요

문제정의

- 정밀도 데이터가 합/불 판단에만 활용되어 분석 활용도 부족

- 누적 데이터 기반 정밀도 향상 방안 도출 필요

프로젝트 목표

- 보정 전/후 데이터 분석을 통한 보정값 추천 알고리즘 개발

- 제품군·기종·호기별 특성 분석 및 개선방안 도출

지원내역

- 볼바 및 레이저 간섭계 기반 정밀도 측정 데이터 제공

예상 결과물

- 정밀도 데이터 분석 기반 향상 방안 보고서 도출

기대효과

- 공작기계 품질 검사 체계 고도화

경남 04

4WD 트랜스퍼 헬리컬기어 치형 DATA 활용한 조립라인 EOL 진동/소음 예측 시스템 개발

수행배경

- 헬리컬기어 조합에 따른 4WD 트랜스퍼 소음·진동 예측이 어려운 상황임
- 조립 후 불량 발생 시 폐기비용 급증으로 단품 단계 품질 예측 필요성 높음

문제정의

- 기어 치형 및 조립 데이터 기반 소음·진동 예측 체계 미흡함
- 로트 생산 구조로 인해 타겟 설정 오류 시 대량 폐기 리스크 존재함

프로젝트 목표

- EOL 불량률 및 대량 불량 발생 최소화(Zero 수준) 목표로 설정
- 치형 데이터 기반 AI 분석을 통해 진동 예측 및 예방 품질관리 구현

지원내역

- 조립라인 EOL 데이터 및 치형 측정 데이터 제공
- 프로젝트 수행 인력 및 협업 환경 지원

예상 결과물

- 치형 및 품질 데이터 기반 EOL 진동 예측 분석 보고서 도출

기대효과

- 기어 단품 단계에서 진동·소음 예측 및 품질 관리
- 차량 장착 단계까지 확장 가능한 예측 체계 구축 기반 마련

참여 대상 트랙

수요기업

교육생

IT전문가