엠아이큐브솔루션 분기보고서 (2025.03)
7. 기타 참고사항

가. 상표 관리정책 및 고객관리 정책 등이 사업에 미치는 중요한 영향당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

나. 사업과 관련된 지적재산권 현황

번호	구분	내용	출원일	등록일	적용제품	출원국

1	특허권	딥 러닝을 활용한 생활소음의 관리방법	2020.06.03	2021.01.26	SmartAI	한국

2	특허권	소음의 종류를 분류하는 소음 분류 딥러닝 모델 학습 방법	2020.06.03	2021.04.06	SmartAI	한국

3	특허권	인공신경망 모델을 이용한 공정 최적화 시스템 및 방법	2021.10.29	2024.10.29	SmartAI	한국

4	특허권	SMD 기반 불량예측장치 및 그 동작 방법	2022.04.05	2024.04.02	SmartAI	한국

5	특허권	인공신경망 모델을 이용한 고무배합 최적화 시스템 및 방법	2023.10.26	-	SmartAI	한국

6	특허권	강화학습을 이용한 생산 계획 수립 시스템 및 방법	2023.12.29	-	Smart Digital Twin	한국

7	특허권	사상압연기 제어 장치 및 방법	2024.08.29	-	SmartAI	한국

8	특허권	가열로의 로온 제어 장치 및 방법	2024.11.12	-	SmartAI	한국

9	특허권	가열로 로온 제어 모델 학습 장치 및 방법	2024.11.12	-	SmartAI	한국

10	특허권	핵심 성과 지표 제공 방법 및 시스템	2024.12.30	-	SmartAI	한국

11	특허권	지식 그래프를 이용한 디지털 트윈 생성 방법 및 장치	2024.12.30	-	Smart Digital Twin	한국

12	특허권	차량용 오토미션 부품 외관 검사를 위한 학습 데이터 수집 및 정제 장치와 그방법	2024.12.31	-	SmartAI	한국

13	상표권	SmartFactory(스마트팩토리)	2011.05.31	2014.02.20	SmartFactory	한국

14	상표권	SmartPLC(스마트피엘씨)	2014.01.31	2014.02.20	SmartPLC	한국

15	상표권	SmartSEM(스마트에스이엠)	2013.08.30	2014.02.20	SmartSEM	한국

16	상표권	SmartUX(스마트유엑스)	2013.07.05	2014.02.20	SmartUX	한국

17	상표권	SmartEES(스마트이이에스)	2014.01.31	2024.08.13	SmartEES	한국

18	프로그램	강화학습기반 생산플래닝 알고리즘	2023.11.14	-	Smart Digital Twin	한국

19	프로그램	최적 스케줄링을 위한 재구성 스케줄링 알고리즘	2025.01.17	-	Smart Digital Twin	한국

다. 사업영위에 중요한 영향을 미치는 법규 및 규제사항당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다. 라. 사업영위와 관련하여 환경물질의 매출 또는 환경보호와 관련 규제 준수 여부 및 환경개선설비에 대한 자본지출 계획당사는 보고서 작성기준일 현재 해당사항이 없습니다.

마. 시장 여건 및 영업의 개황 등(1) 시장의 특성 및 성장성

(가) 스마트팩토리 시장1) 국내 시장

세계적으로 제조업 혁신을 위한 전략이 국가적 과제로 경쟁적으로 추진하고 있는 상황에서 GDP 대비 제조업 비중이 30%를 상회하는 국내 경제에서 스마트팩토리가 차지하는 중요도는 상당하다고 볼 수 있습니다.

국내 스마트팩토리 시장은 2021년 14조 2,740억 원에서 2026년 24조 6,511억 원으로 연평균 11.40% 성장이 전망되고 있습니다. 또한 한국은 필드 디바이스(PLM, MES와 같이 스마트팩토리 플랫폼에 사용되는 시스템)보다는 기술 요소(산업용 로봇, 센서, 머신비전, 3D 프린팅 등 요소 기술)의 비중이 더 큰 시장이지만, 향후에는 필드 디바이스 시장과 기술 요소 시장 모두 높은 성장률에 힘입어 빠른 속도로 성장할 것으로 전망되고 있습니다.

국내에서도 세계적인 제조업 패러다임 변화 추세를 반영한, 제조업 혁신을 통한 경제 성장 정책을 다양하게 추진하고 있습니다. 2014년 6월 주요국들의 제조업 혁신 흐름에 발맞춰 '제조업 혁신 3.0' 정책을 수립하고, 제조업 내 IT와 소프트웨어 융합으로 신산업을 창출하여 성장 패러다임을 전환하고자 했으며, 2015년 7월에는 스마트팩토리의 개발, 보급 및 확산을 가속화하기 위해 민관합동 '스마트공장 추진단'을 신설하였습니다. 이후 정부는 2017년 '스마트 제조혁신 비전 2025'를 선포하고 2025년까지 스마트팩토리 3만개 구축을 목표로 제시하였으며, 대통령 직속 4차 산업혁명위원회 출범과 함께 핵심 선도사업으로 스마트팩토리 구축과 공장 기반기술 R 활성화를 광범위하게 추진하였습니다. 2018년에는 '스마트공장 확산 및 고도화 전략'과 '중소기업 스마트 제조혁신 전략'을 수립하여 중소기업 중심의 민간주도-정부보조 스마트팩토리 생태계 조성을 목표로 정책을 실행하고 있습니다.

2019년 산업통상자원부에서 제조업 부흥을 통한 세계 4대 제조 강국 도약을 목표로 4대 추진 전략을 제시하였습니다. 제조업 르네상스 추진 전략 주요 내용에는 스마트화를 통한 산업 구조 혁신 가속화가 포함되어 있으며, 제조업 혁신 3.0 전략 후속으로 스마트 공장의 보급 및 확산과 이를 위한 스마트 제조 기술을 개발하고 지역 거점 산업 단지의 스마트화를 추진할 것으로 발표하였습니다. 또한 정부에서는 제조업 르네상스 전략의 일환으로 최근 제조업의 패러다임 변화에 빠르게 대응하고, 국내 제조업의 경쟁력을 강화하기 위해 중소, 중견기업을 대상으로 스마트팩토리 보급 및 확장 사업을 진행하고 있습니다. 2022년까지 스마트팩토리 3만개를 보급하고, 2030년까지 스마트 산업단지 20개를 조성하는 것을 목표로 하는 스마트팩토리 보급 및 확장 사업은 제조 산업과 공급 산업을 발전시킴으로써, 제조 기술 고도화를 통한 제조 경쟁력 강화, 해외 진출 제조 기업의 회귀, 고급 일자리 창출과 제조기업과 공급기업 간의 규형 발전 및 신규 일자리 창출을 목적으로 하고 있습니다. 2) 해외 시장 2008년 글로벌 금융위기 이후, 제조업의 중요성을 절감한 세계 각국은 차세대 디지털 기술과 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 제조업의 생산성 및 효율성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 수단으로 주목하고 혁신을 통한 제조업 부활을 국가적 과제로 경쟁적으로 추진하고 있습니다. 시장조사기관에서는 공통적으로 향후 스마트팩토리 관련 시장이 확대될 것으로 전망하고 있으며, Market and Markets는 글로벌 스마트팩토리 시장에 대해 2021 기준 824억 달러에서 2026년 1,925억 달러로 연평균 18.5%의 성장률을 예상하고 있습니다. 제조 공정에서의 자동화에 대한 관심 증가, 산업 자동화 지원에 대한 정부의 참여 확대, 규제 준수에 대한 강조, 공급망의 복잡성, 시간과 비용을 줄이는 소프트웨어 시스템에 대한 수요가 늘어날 것으로 전망되며, 특히 IIoT(Industrial IoT)와 제약 산업이 스마트제조 시장에서 높은 성장을 보이며 주도적으로 시장을 견인할 것으로 예측되고 있습니다. 국가별로 살펴보면 독일, 미국, 일본, 한국 등 제조기술 선진국뿐 아니라, 중국, 베트남 등 후발 주자 또한 제조업의 혁신을 위한 다양한 정책을 추진 중에 있습니다. 국가별 제조업 혁신 정책은 다양하나, 스마트팩토리로의 전환을 통한 첨단 제조기술 개발과 스마트 제조를 공통적으로 정책에 포함하고 있어, 중장기적으로도 글로벌 스마트팩토리 시장 확대 기조는 지속될 것으로 판단됩니다. 특히 중국이 2020년 이후부터 스마트팩토리 최대 시장으로 성장하였으며, 아시아ㆍ태평양(APAC)지역이 2015년 이후 최대 시장으로 자리 매김하고 있으며, 2024년 이후 절반에 가까운 규모에 도달할 것으로 전망되고 있습니다.

(나) 스마트팩토리 솔루션 시장1) 스마트(지능형) 센서

센서는 측정 대상물로부터 물리량을 검출하고 이를 전기적 신호로 변환시켜 주는 소자를 의미하며, 스마트팩토리 분야에서 센서들이 차지하는 비중과 역할이 점점 더 커짐에 따라 최근에는 내부에 포함된 마이크로프로세서(중앙처리장치)과 통신 모듈을 통해 데이터처리, 자가진단, 데이터 통신 등이 가능한 스마트 센서(Smart Sensor) 기술이 비약적으로 발전하고 있습니다.

스마트 제조를 비롯하여 스마트시티, 미래자동차, 스마트물류 등 다양한 분야에서의 활용이 기대되는 스마트센서는 2019년 308억 달러에서 2025년 873억 달러로 연평균 19% 시장이 확대될 것으로 전망하고 있습니다.

2) 엣지컴퓨팅(Edge Computing) 솔루션

엣지컴퓨팅 솔루션은 로컬(Local) 시스템에서의 연산 처리 능력을 늘림으로써 중앙시스템의 부하를 줄이고 지연 시간을 낮추며, 범용성이 크다는 장점을 가지고 있습니다. 최근 자동화 기술의 비약적 발전으로 인해 매우 빠른 속도의 응답과 연산이 요구되는 스마트팩토리에서 가장 효율적인 대안으로 주목받고 있는 분산 처리 솔루션입니다.

설비 또는 제조 현장 내에서 강화된 연산 능력을 기반으로 데이터 처리의 지연시간을 줄이고, 즉각적인 현장 대처가 가능하게 지원하는 엣지컴퓨팅 솔루션은 2019년 46억 달러 규모에서 2025년 323억 달러 규모로 연평균 38.4% 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

3) 공정제어 솔루션

공정제어 솔루션이란 특정 절차 또는 프로세스를 스스로 규제하여 정해진 매개변수에 최대한 근접하여 준수할 수 있도록 스마트공장 전체에 걸쳐 고신뢰 제어 성능 확보와 함께 자율 제어 알고리즘, 지능형 HMI, 센서ㆍ네트워크, 엣지컴퓨팅 등의 차세대 신기술이 융합된 제어 시스템 기술을 의미합니다. 이러한 공정제어 솔루션은 공정 프로세스 전 과정을 통합하여 소수의 운영자가 공정을 제어할 수 있도록 지원하며, 생산관리시스템인 MES, ERP 등과 연계하여 범용성을 넓혀 가고 있습니다.

4) 스마트 제조 어플리케이션 솔루션

스마트팩토리 솔루션의 최상위 시스템으로 MES(Manufacturing Execution System), ERP(Enterprise Resource Planning), PLM(Product Lifecycle System) 등을 포괄하며, 스마트 제조 시스템에서 두뇌 역할을 담당하는 각종 제조실행 어플리케이션을 제공하는 솔루션을 의미합니다. 스마트팩토리의 전체적인 공정설계, 제조실행분석, 품질분석, 시각화, 설비보전, 유통/조달/고객 대응 등을 실행하는 어플리케이션 서비스를 포함하는 방향으로 지속적으로 확장 발전 중에 있습니다.

5) 설비보전 관리 솔루션

설비보전 관리 솔루션은 공장, 생산라인 등에 설치된 생산 설비, 장비 등에 대한 내구수명 전 주기에 걸쳐 고장을 예지하여 수리, 관리하고 업그레이드 및 설비교체, 중고 유통 증 설비기능을 유지 보전하는데 필요한 체계화된 토탈 솔루션입니다. 빅데이터, 인공지능, IoT 기술 등과 융합하여 설비의 수명을 관리하고 예방 차원에서의 교체나 수리가 가능하게 하여 생산에 차질이 없도록 공장을 최적의 상태로 유지해주는 시스템으로 고도화되고 있습니다.

글로벌 설비보전 솔루션(EAM, Enterprise Asset Management) 시장 규모는 2019년 55억 달러에서 연평균 약 8.7%로 성장하여 2025년 91억 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 국내 시장 규모는 2019년 0.23억 달러에서 2025년 0.38억 달러로 연평균 약 8.2%로 성장이 전망됩니다.

(다) 스마트팩토리 미래 확장 분야1) 디지털 트윈 생산시스템

디지털 트윈 생산시스템은 실세계의 사람, 운영환경, 생산 설비 및 장비 등과 같은 물리 시스템을 가상 사이버 시스템으로 구현하고 네트워크로 연결하여 제어 가능하도록 하는 시스템을 의미합니다. 최근에는 IoT, 스마트센서, 정보통신, 스마트 제조 어플리케이션 솔루션 등과 연계한 인공지능, 시뮬레이션 기능을 활용하여 초기 공장 구축부터, 제품 개발 및 제조, 운영 및 유지보수 단계까지 이어지는 전체 제조 공정의 라이프사이클을 관리할 수 있도록 발전하고 있습니다.

2) 생산 스케줄링 시스템

ERP와 MES의 중간 위치에서 두 상위 시스템 사이의 간극을 메워 매끄럽게 연결되도록 지원하는 생산 스케줄링 시스템(APS, Advanced Planning and Scheduling)은 MRP(Material Requirement Planning) 시스템의 무한능력 계획의 한계를 보완하는 대안 시스템으로 최초 등장하였습니다. 하지만, 최근에는 글로벌 밸류체인에 대한 관심 증대와 인공지능 기술 및 디지털 트윈, 고도화된 시뮬레이션 기술과의 융합을 통해 활용성과 범용성이 지속 성장하고 있습니다.

3) SCM 시스템 (Hyper Connected SCM 플랫폼)

SCM(Supply Chain Management)는 공급자에서 고객까지의 서플라이 체인상의 물자, 정보, 자금 등 총체적인 관점에서 통합하여 제품의 생산부터 판매까지 모든 과정을 관리하는 시스템을 의미합니다. 최근 인공지능, IoT, 디지털 트윈 등 4차 산업혁명의 차세대 기반 기술들과의 융합을 통한 제조, 물류, 유통 서비스의 초지능, 초연결화가 가능해지는 플랫폼 기술로의 성장이 기대됩니다.

(라) 클라우드 스마트팩토리 솔루션 시장

클라우드 서비스 혹은 클라우드 컴퓨팅은 언제 어디서나 필요한 만큼의 컴퓨팅 자원을 인터넷을 통해 활용할 수 있도록 해주는 것을 의미하며, 최근 4차 산업혁명의 핵심 기초 인프라로 부각되고 있습니다. 클라우드 서비스는 그 범위에 따라 IaaS(Infrastructure as a Service), PaaS(Platform as a Service), SaaS(Software as a Service)로 구분하고 있습니다.

구분	상세 내용

IaaS
(Infrastructure as a Service)	- 네트워크, 스토리지, 서버와 같은 가장 기본적인 컴퓨팅 자원을 제공하는 서비스
- 이용자는 이 서비스를 통해 데이터 센터의 추가 구축 없이 탄력적으로 시스템을 용용 가능
- 아마존 AWS(Amazon Web Service), 마이크로소프트 Azure, 구글의 GCP (Google Cloud Platform) 등이 대표적

PaaS
(Platform as a Service)	- 소프트웨어 개발을 위한 플랫폼을 제공하는 서비스
- 소프트웨어 개발자를 위한 다양한 API(Applicable Programming Interface) 제공을 통해 개발 환경을 개선
- 통상적으로 IaaS 서비스 사업자가 PaaS 서비스를 함께 제공

SaaS
(Software as a Service)	- 온라인 형태로 소프트웨어, 애플리케이션을 제공하는 서비스
- 설치 또는 업그레이드 없이 바로 이용이 가능하기 때문에 시스템 구축 비용과 시간을 단축 가능
- 최종 소비자 또는 사용자가 접하게 되는 서비스

클라우드 서비스 시장 확장 및 클라우드 서비스 환경으로의 전환 가속화와 더불어, 최근에는 클라우드 기반의 SaaS형 제조시스템의 약진이 계속되고 있습니다. 스마트팩토리가 4차 산업혁명 시대의 최고 핵심 인프라로 자리잡게 됨에 따라 업종과 무관하게 대기업에서 중견기업, 중소기업, 소기업으로 스마트팩토리를 도입하기를 희망하는 기업들이 늘어나면서 비용 효율성과 운영 안정성을 보장하는 SaaS형 제조시스템이 시장에 등장하였고, 그 범위를 확대해 나가고 있습니다.

제조시스템의 최상위 시스템인 ERP 및 SCM 솔루션의 경우, 글로벌 선도기업인 SAP(독일)과 Oracle(미국)을 중심으로 많은 솔루션 공급기업에서 이미 클라우드 기반 SaaS형 솔루션을 개발하여 상용화에 성공하였고, 국내 ERP 솔루션 선두기업인 더존과 영림원도 클라우드 기반 SaaS형 솔루션 사업을 진행하고 있습니다. 반면, 제조현장관리 및 제조운영 솔루션은 아직까지 On-Premise의 전통적인 운영환경을 클라우드 환경으로 전환하는 수준에 대다수 공급기업이 머무르고 있으며, 최근 당사 및 미라콤아이앤씨 등 소수의 국내 제조운영 솔루션 메이저기업에서 클라우드 기반 SaaS형 MES 솔루션을 개발하여 시장에 출시하였으며, 당사는 2022년 제조현장관리 전용 EES 솔루션의 클라우드 SaaS형을 개발하여 시장 출시를 준비 중입니다.

(2) 경기변동의 특성

당사의 주요 사업 영역인 스마트팩토리 및 제조 지능화 솔루션 공급과 시스템 통합(SI), 유지보수(O), 스마트공장 구축 전략 컨설팅 등 제반 서비스는 거시적 경기 변동에 따라 주요 거점 신규 공장의 건설, 라인 증설이나 설비 도입 등 고객사 투자 수요의 증감에 따라 사업 수주와 매출에 영향을 받는 편입니다. 다만, 고객사의 전략적 의사 결정에 따라 거시적 경제 전망이 어둡다 하더라도 지속 가능한 성장을 위해 투자를 결정하는 경우도 많아 반드시 경기 변동이 당사의 사업에 직접적으로 영향을 준다고 하기는 어렵습니다.

따라서 당사의 주요 사업 영역은 경기 변동의 흐름에 다소 영향을 받을 수 있으나 제조 현장의 디지털 전환 수요가 지속할 전망임에 따라 불황 속에서도 주요 제조 기업의 과감한 투자 결정이 이어지고 있어 경기 변동에 의존적이라고 할 수는 없습니다. 팬데믹 기간을 거치며 촉발된 자동화, 무인화 공장에 대한 요구사항 증가와 임금 상승, 제조업 내 노동력 부족, 고령화 사회 진입 등 사회적 요인을 감안하면 스마트팩토리 및 제조 지능화 솔루션에 대한 수요가 견고할 것으로 판단되며, 당사는 중장기적으로 꾸준히 성장세를 유지할 수 있을 것으로 기대합니다.

(3) 계절성

스마트팩토리 및 제조 지능화 솔루션 공급과 제반 서비스를 제공하는 당사 주요 사업 영역의 특성을 고려하면 2010년대 이후 제조 현장의 전산화, 자동화, 무인화 관련 기술에 대한 수요, 요구사항이 지속되고 있어 연중 균등한 수주, 매출 추이를 나타내고 있습니다.

주로 고객사의 투자 예산 편성이나 사업 계획 수립이 이루어지는 10월 이후 시점에 수주 기회를 포착하게 되는 경우도 많습니다만, 통상적인 스마트공장 구축 기간과 관련 업무 난이도 등을 고려하면 프로젝트 수행 기간이 평균 수 개월 이상 소요되므로 당사의 주요 사업은 계절적 요인에 영향을 받지 않는다고 할 수 있습니다.

(4) 국내외 시장여건(가) 수요 변동 요인

스마트팩토리 도입은 이제 모든 제조 현장에서 필수적으로 받아들여지고 있어 국내 13만 개 이상으로 추정되는 제조 기업 대상 수요는 아직도 충분히 확보되어 있습니다. 2022년까지 스마트공장 3만개를 구축하고자 했던 정부의 목표는 달성되었으나 아직도 잔여 10만 개 이상의 제조 기업이 스마트공장 구축을 필요로 하기 때문입니다. 정부의 지원 방침이 스마트공장 '고도화' 등 질적 성장 중점으로 전환되었으나 스마트팩토리 시스템 도입 필요성은 이미 시장 내 확고하므로 중장기적 수요의 안정성은 매우 높다고 할 수 있습니다. AI, 빅데이터, 클라우드 등 첨단 ICT 기술의 도입이 확산됨에 따라 디지털 전환을 원하는 중견 규모 이상의 제조 기업도 많아지고 있어 제조 지능화 솔루션에 대한 수요도 지속 증가하고 있는데, 이는 정부 지원사업의 경향이 바뀌었다 하더라도 여전히 유효한 '고도화' 단계에 해당하므로 관련 분야의 수요 역시 중장기적으로 견고할 전망입니다.

스마트팩토리와 제조 지능화 솔루션에 대한 견고한 시장 수요와 달리 공급 측면에서는 고려해야 할 사항이 많습니다. 우선 스마트팩토리 시스템 구축을 위한 업종의 특성과 제조 환경 등에 대한 폭넓은 경험을 확보한 공급기업이 많지 않고, 상당수의 공급기업이 정부 지원사업 수요기업을 대상으로만 사업을 영위하고 있어 고객의 요구사항에 유연하게 대응할 역량이 부족합니다. 개별 기업이 독자적으로 구축할 수 있는 스마트팩토리 시스템의 규모도 한정적임에 따라 대기업 계열사 외 솔루션, 기술, 상품의 분야별 파트너 생태계를 잘 구축해 놓은 우수한 공급기업을 한정된 예산 내에서 적기에 선정하기는 어렵습니다. 이러한 시장 여건에 부합하는 사업 경쟁력을 확보한 공급기업은 시장 내 10% 미만의 극소수로, 수요 대비 공급이 절대 부족한 상황이라고 할 수 있으므로 시장 수요는 당분간 공급을 초과하는 수준을 유지할 것으로 전망됩니다. 당사는 시장 현황을 예측하여 특정 업종에 의존하지 않는 폭넓은 사업 포트폴리오를 구축해 왔으며, 제조 현장의 디지털 전환 수요에 민첩하게 대응할 수 있는 국내 유수의 토털 스마트팩토리 솔루션 공급기업으로 성장하였습니다.

(나) 규제 환경 등1) 정부 지원 정책

글로벌 주요 제조국 모두 스마트팩토리 관련 시장의 양적, 질적 성장을 위하여 정부 주도하의 지원 정책을 적극적으로 펼치고 있습니다. 'Industry 4.0'을 태동하게 만든 독일을 비롯하여 미국, 일본, 중국 등 주요 국가 정부는 모두 국가 전략사업으로 제조 현장의 디지털화를 위한 스마트팩토리 기술 확보와 자국 제조업의 경쟁력 강화를 내세우고 있으며, 앞서 언급한 주요 국가의 지원 정책이 다른 나라들의 벤치마크 대상이 되고 있습니다.

우리 정부도 2014년 이후 제조업과 ICT의 융합을 통해 제조업 전반의 혁신을 가져오기 위한 '스마트제조 2.0' 전략을 수립하여 관련 정책을 추진해 오고 있습니다. 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등 유관 부처에서는 '2022년까지 기초 단계 이상 스마트공장 3만 개 구축' 이라는 1차 목표를 수립, '스마트공장 보급ㆍ확산사업' 등 지원사업을 적극 전개한 결과, 목표를 초과 달성하여 스마트 제조 혁신을 위한 발판을 마련하는 성과를 거두었습니다. 또한, 과학기술정보통신부가 주도하는 ICT 융합 기반 제조 혁신 지원사업도 스마트공장 고도화를 위한 'AI 바우처 지원사업', '데이터 바우처 지원사업' 등으로 구체화되며 제조업 전반으로 확산 중에 있습니다.

2) 규제 환경

당사의 주력 사업인 스마트팩토리 및 제조 지능화 솔루션과 제반 서비스의 공급과 관련한 각종 법률과 규제로는 소프트웨어산업진흥법, 정보통신산업진흥법, 정보통신망 이용 촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 등이 있으나 사업을 영위함에 있어 제약이 될 만한 특이사항은 없고 대부분의 관련 법률이 소프트웨어 전문 기업의 권익 보호와 산업 진흥을 목적으로 제정되었기 때문에 해당 산업 내에서 특기할 만한 규제 사항은 없다고 볼 수 있습니다.

(5) 비교우위 사항

(가) 국내 최고 수준의 솔루션 포트폴리오

당사는 제조운영관리 솔루션은 물론 AI와 디지털 트윈 등 디지털 전환 기술을 융합하여 자체 개발한 제조 지능화 솔루션에 이르기까지 국내 최고 수준의 솔루션 포트폴리오를 확보하였습니다. 기업부설연구소 내 30여 명의 연구 및 개발 인력을 중심으로 TC, MES, EES 등 제조운영관리 솔루션의 고도화는 물론 클라우드 기반 AutoML 플랫폼, 디지털 트윈 Federation 플랫폼 등 초자동화(Hyper Automation) 기술을 개발하고 있습니다. 2017년부터 전기ㆍ전자 등 기존 전략 업종을 시작으로 제조 현장에 AI 기술을 적용하기 시작하여 지금까지 20여 개 이상의 고객사를 대상으로 AI 솔루션을 제공하여 국내에서 가장 풍부한 제조 특화 AI 적용 사례를 확보하고 있습니다. 그리고 중소벤처기업부의 'KAMP(Korea AI Manufacturing Platform)' 분석 서비스 포털 구축을 주도하였으며 서울대학교, KAIST, KT, NHN 등 주요 산학기관과의 협력을 위한 '한국인공지능제조이니셔티브'에서 임원사로 활동하는 등 제조 AI 분야의 선두기업으로 입지를 다졌습니다.

이와 같이 제조 지능화 솔루션 분야에서 경쟁력을 확보할 수 있었던 것은 상술한 기업부설연구소의 노력과 제조 데이터 수집 및 분석 업무에 대한 노하우를 축적할 수 있도록 오랫동안 경험을 쌓아 온 수행본부의 다양한 연구개발 경험을 바탕으로 합니다. 당사의 솔루션 제품군은 대부분 업종별 특성을 고려하여 템플릿화 되어 있으며, 고객사 맞춤형 기능과 화면 개발을 위한 자체 개발 디자인 프레임워크도 보유하고 있어 현장 프로젝트 수행 시 리스크를 최소화하고 수행 기간을 단축시킬 수 있으며, 프로젝트 완수 이후에도 고객사에 의한 시스템 직접 운영이 가능할 정도로 신뢰성 또한 높습니다.

(나) 제조 지능화 전담 인력 Pool 구축

2017년부터 제조 특화 AI 서비스 및 애플리케이션 개발과 운영을 지원하는 Dev/Ops 플랫폼인 'SmartAI'를 출시한 당사는 지금까지 지속하여 제조 현장에 AI 기술을 도입하는 데 앞장서 왔습니다. AI 솔루션 도입 시 현장에서 확보한 데이터 분석은 물론 모델링 방법론이나 서비스 개발에 필요한 오픈 소스 적용 방안 등 고객사 입장에서 익혀야 할 지식과 기술이 매우 많은 것이 현실입니다. 당사는 AI 사업 전개 초기부터 AI 컨설팅 전담 팀을 구성하고 원천 기술을 연구하는 대학이나 연구기관과 협업하여 고객 만족을 위해 최선을 다해 왔습니다.

현재 당사는 AI 사업 수행 및 제반 서비스 제공(Manufacturing Analysis Service)을 위한 전담 조직을 구성, 제조업 경험이 풍부한 데이터 사이언티스트 인력을 확보하고 기업부설연구소와 협업함으로써 AI 프로젝트 산출물을 제품 연구개발 및 고도화에 반영하는 선순환 R 체계를 마련하도록 조직 간 구분을 초월하는 제조 지능화 전담 인력 Pool을 자체 구축하였습니다. 이와 같은 지식자산화 체계의 결실로, 기존의 AI Dev/Ops 플랫폼은 기계 학습을 자동으로 진행하는 AutoML 기술을 탑재한 MLOps(Machine Learning Operations) 플랫폼으로 고도화를 완료하였고, 차기 버전을 2022년 말까지 개발하였습니다.

MLOps 플랫폼으로 고도화된 당사의 'SmartAI'는 과학기술정보통신부에서 지원하는 'AI 바우처 지원사업'의 솔루션 공급기업으로 지정되었으며 주요 고객사와 제조 현장을 지능화하기 위한 후속 사업을 지속하여 논의 중에 있습니다. 수 년 간 구축해 온 당사의 제조 지능화 전담 인력 Pool을 토대로 수행해 온 다양한 사업 경험은 국내에서 가장 앞선 수준으로, 특정 업종에 한정적으로 구축사례를 보유한 경쟁사 대비 전기ㆍ전자, 2차전지, 제철, 세라믹, 광학, 케이블, 기계, 식품, 포장, 금속(도금) 등 폭넓은 업종에서의 제조 특화 AI 솔루션 공급 사례와 노하우는 이미 AI EXPO나 스마트공장자동화산업전(SF+AW) 등 국내 유수의 관련 전시회를 통해 소개되어 시장 인지도를 높이고 있습니다. 또한 당사는 한국인공지능협회, 한국산업지능화협회 등 제조업 분야 인공지능 관련 협단체 활동과 관련 정책 연구에도 적극 참여하여 산학ㆍ연ㆍ관 협력을 통한 미래지향적 제조 현장을 실현할 스마트 제조 생태계 내 선두주자 역할을 자임하고 있습니다.

(다) 상시 유지보수 및 A/S 체계

당사는 스마트팩토리 및 제조 지능화 시스템 구축 이후에도 운영과 유지보수를 위하여 수행본부 내 O 운영하여 고객의 기술지원 요청에 대응하기 위한 Help Desk를 마련해 두었습니다. 고객과의 시스템 정기 운영 계약을 통해 프로젝트 수행이 완전히 종료된 이후에도 밀착 관리 서비스를 제공합니다. 보통 스마트팩토리 시스템 공급이 끝난 후에는 인수인계 과정을 통해 고객사 현장에서 인력을 철수하고 기술지원 요청에는 개별적으로 최소한으로 대응하는 것이 업계의 관행이나 당사는 사후 서비스 지원을 위해 최선을 다하고 있습니다.