먼저 확인할 것
2026년 공고는 AI 공장 구축과 별도로 데이터 수집·검증 단계를 두고 있습니다. 수집된 데이터가 없다면 이 단계부터 검토하는 편이 순서에 맞습니다.
해당 사업의 대상과 조건
개선할 공정과 지표
범위 · 비용 · 일정
공고의 절차에 따라 진행
2026년 공고는 AI 공장 구축과 별도로 데이터 수집·검증 단계를 두고 있습니다. 수집된 데이터가 없다면 이 단계부터 검토하는 편이 순서에 맞습니다.
제조 현장의 업종과 공정에 특화된 맞춤형 AI를 지원하는 트랙입니다. AI 에이전트, 온디바이스 AI 같은 기술로 공정 최적화와 예측 유지보수를 다룹니다.
2026년 공고 기준 AI 공장 구축은 최대 9개월, 최대 2억원, 지원 비율 50% 이내이며, 데이터 수집·검증은 최대 6개월, 최대 0.5억원이 별도로 있습니다. 대중소 상생형에도 AI 트랙이 있어 정부 지원 50% 이내가 적용됩니다.
이 사업에서 가장 자주 어긋나는 지점은 데이터의 존재 여부입니다. 예측 유지보수를 하려면 고장 이력과 그 직전의 설비 상태가 함께 남아 있어야 하고, 공정 최적화를 하려면 조건과 결과가 같은 축에 묶여 있어야 합니다. 그 데이터가 없는 상태에서 AI를 먼저 계획하면 구축 기간의 상당 부분이 데이터 정리에 쓰입니다.
2026년 공고 기준입니다.
| 항목 | 2026년 공고 기준 |
|---|---|
| 지원 대상 | 국내 중소·중견 제조기업 |
| AI 공장 구축 | 최대 9개월 · 최대 2억원 · 지원 비율 50% 이내 |
| 데이터 수집·검증 | 최대 6개월 · 최대 0.5억원 |
| 적용 기술 예시 | AI 에이전트, 온디바이스 AI 등 |
| 적용 영역 예시 | 공정 최적화, 예측 유지보수 |
| 상생형 AI 트랙 | 정부 지원 구축비의 50% 이내 |
유형이 달라도 큰 틀은 같습니다.
해당 연도 공고문에서 지원 한도와 부담 비율, 자격 요건, 접수 기간을 먼저 확인합니다. 유형마다 요건이 다르므로 통합 공고가 아니라 해당 유형의 공고문을 봐야 합니다.
구축할 범위를 정하고 공급기업과 함께 사업계획을 준비합니다. 설비 통신 방식과 수집 가능한 신호를 이 단계에서 진단해 두어야 계획이 현실적으로 나옵니다.
스마트공장 사업관리시스템에서 접수합니다. 도입기업이 신청 주체이며, 공급기업과 컨소시엄을 이루는 유형은 양쪽 정보가 모두 필요합니다.
평가와 선정을 거쳐 협약을 맺고 구축에 들어갑니다. 협약 범위를 벗어난 변경은 별도 절차가 필요하므로 계획 단계에서 범위를 확정하는 편이 좋습니다.
구축 결과를 검수하고 사업비를 정산합니다. 운영 과정에서 필요한 보완과 고도화는 이후 단계에서 이어집니다.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 접수처 | 스마트공장 사업관리시스템 |
| 운영 | 스마트제조혁신추진단 044-300-0953 · 0957 |
| 통합 문의 | 중소벤처 통합콜센터 1357 |
아래 정보가 있으면 계획서 작성이 빨라집니다.
"AI 도입"은 목표가 아니라 수단입니다. 어떤 판단을 자동화할지, 그 판단에 필요한 데이터가 무엇인지 정하지 않으면 모델을 만들어도 쓰이지 않습니다.
조건에 따라 맞는 사업이 다릅니다.
주관기관 없이 기업이 직접 신청하는 기본형입니다. 구축 범위를 스스로 정할 수 있는 대신, 사업계획의 완성도가 선정과 결과를 크게 좌우합니다.…
Win-Win Type대기업과 공공기관 등 주관기관이 출연하고 정부가 구축비의 일부를 더하는 구조입니다. 기업 부담이 가장 낮은 편이지만, 아무나 신청할 수 있는 것은 아니라 경로부터 확인해야 합…
Gyeonggi Province경기도와 시군 예산으로 운영하는 지역 사업입니다. 경기도에 사업장이 있는 제조기업만 대상이며, 통상 연초에 공고가 나고 상반기에 선정이 끝납니다.…
Smart Service스마트공장이 제조 공정을 다룬다면, 스마트서비스는 서비스 전달체계를 다룹니다. 도입기업과 공급기업이 컨소시엄을 이루어 신청하는 것이 특징입니다.…
위 수치는 2026년 공고 기준이며 해마다 바뀝니다. 지원 한도와 부담 비율, 접수 일정, 자격 요건은 반드시 해당 연도 공고 원문을 확인하세요.
출처: 중소벤처기업부·스마트제조혁신추진단 「2026년 스마트 제조혁신 지원사업 통합 공고」, 기업마당(bizinfo.go.kr). 확인일 2026년 8월 30일.
검토 단계에서 자주 확인하는 내용을 정리했습니다.
데이터 수집·검증 단계가 별도로 있는 이유가 그것입니다. 다만 신청 전에 어떤 설비에서 어떤 값을 받을 수 있는지는 진단해 두어야 계획이 성립합니다.
구축 방식에 따라 다릅니다. 온프레미스 구성으로 사내에 두고 운영할 수 있으며, 제조 현장에서는 이 조건이 계약상 요구인 경우가 많습니다. 온프레미스 항목에 판단 기준을 정리했습니다.
조건과 결과가 데이터로 이어지는 공정이 적합합니다. 성형 조건과 불량, 코팅 조건과 검사 판정처럼 원인과 결과를 같은 축에 놓을 수 있는 곳입니다.
고장 이력과 그 직전의 설비 상태 데이터가 함께 있어야 합니다. 정비 기록이 종이로만 남아 있다면 기록 체계를 먼저 세우는 것이 순서입니다. 예방보전 항목을 참고하세요.
무엇을 판단하게 할지에서 역산합니다. 이유랩은 U-AI에서 다섯 축으로 적용 가능 영역을 점검한 뒤 범위를 정합니다.
설비 구성과 구축하려는 범위를 확인하면 어떤 사업이 맞는지 정리됩니다.
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