[R&D 프로젝트 공고] 제조 현장 생산 이상 데이터 감지 연구

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제조 현장 생산 이상 데이터 감지 연구

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본 연구는 제조 현장에서 수집되는 센서 데이터를 기반으로 이상 데이터를 감지하고, 감지 결과를 분석하여 데이터 분석 자동 보고서와 자동 알림까지 이어지는 end-to-end 업무 자동화 흐름을 구현하는 것을 목표로 합니다.

게시자 유형

기업

핵심 키워드

AI 솔루션

데이터 분석

알고리즘 설계

과제 규모

1억원 이상

공고 마감일

2026-04-30

기업 소개

기업 소개 및 사업 영역

㈜아티웰스는 클라우드 인프라 전문기업인 가비아 계열사로서, 기업 데이터를 AI가 활용 가능한 표준 형식(MCP)으로 자동 변환하고 제조·생산·물류·이커머스·세무회계 등 다양한 산업의 업무 자동화를 지원하는 AI 에이전트 솔루션을 구축하는 기업입니다. TAX 알고리즘 기반의 세금·연금 솔루션, 빅데이터 기반 분석 및 데이터 표준화·AI 분석 기반 SI 사업, MCP 자동 구축 및 AI Agent 제공 역량을 보유하고 있으며, 국민은행, 농협은행, 삼일회계법인, 한국평가데이터, 가비아 등을 주요 고객으로 합니다.

대표 제품 및 서비스

- 기업 맞춤형 데이터 분석 및 업무 자동화 AI 에이전트(AI NODE STUDIO) - 데이터(API·DB·EXCEL) MCP 자동 구축 솔루션 - 세금·연금 및 부동산 빅데이터 기반 분석 솔루션

정부과제 / 산학협력 경험

- 기창업패키지 및 창업도약패키지 수행 - 세금 최적화 알고리즘 등 특허등록 8개

웹사이트

웹사이트 바로가기

과제 개요

연구 희망 주제

본 연구는 제조 현장의 생산 데이터를 대상으로 이상 데이터 감지 및 분석을 수행하고, 그 결과를 업무 자동화 AI 에이전트로 연결하여 생산 효율성 제고에 기여하는 솔루션을 구축하는 것을 희망합니다. 센서 데이터로부터 이상 징후를 식별하는 알고리즘 구조를 설계하고, 분석 결과를 자동 보고서 및 자동 알림 형태로 제공하는 운영 프로세스까지 일관되게 구현하고자 합니다.

연구 진행 배경

도심지 지반침하 사고는 하수관 손상, 공사 부실 등으로 빈번히 발생하고 있으나, 기존의 GPR 탐사나 가압식 측정 방식은 실시간 연속 측정과 사전 탐지가 불가능하다는 한계가 있습니다. 또한 기존 기술은 측정 깊이에 제약이 있거나 고가의 설치 비용이 발생하여 대규모 도로 인프라에 적용하기 어렵습니다. 이에 따라 고정밀 자이로 센서를 활용하여 사고 발생 30분 전 이상 징후를 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 지능형 실시간 모니터링 시스템의 도입 필요성이 커져, 본 성능 검증 및 PoC 준비 연구를 추진하고자 합니다.

연구 과제 개요

1. 제조·생산 데이터 수집 및 디지털 변환 - 제조 현장 센서 데이터의 수집·정합 및 분석 가능한 형태로의 가공 - 데이터 표준화 및 디지털 변환 체계 정리 2. 이상 데이터 감지 및 공정 관리 알고리즘 구조 설계 - 이상 데이터 감지 및 생산 공정 관리 알고리즘 구조 설계 - 머신러닝 기반으로 생산성 증대 방안 도출을 위한 모델링 방향 수립 3. 분석 결과의 자동 보고 및 알림 체계 구현 - 데이터 분석 결과를 자동 보고서로 변환하는 프로세스 설계 - 이상 징후 자동 알림 흐름 정의 및 시스템 연계 4. 업무 자동화 AI 에이전트 구축 - 이상 감지·분석·보고·알림을 하나의 워크플로우로 연결하는 AI 에이전트 구축

세부 목표

- 이상 데이터 감지 및 생산 공정 관리 알고리즘 구조 설계 - 제조·생산 데이터의 가공 및 디지털 변환 체계 정리 - 데이터 분석 자동 보고서 및 자동 알림 기능 구현 - 업무 자동화 AI 에이전트 구축