엠아이큐브솔루션 사업보고서 (2025.12)
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	2025.11.04	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	2025.11.18	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	특허권	철강공정 관리 장치 및 방법	2025.12.16	-	SmartAI	한국

14	특허권	제조 디지털 트윈 인스턴스의 상호운용성 검증 방법, 및 이를 지원하는 컴퓨터 프로그램 및 전자장치	2025.12.30	-	Smart Digital Twin	한국

15	상표권	SmartFactory(스마트팩토리)	2011.05.31	2014.02.20	SmartFactory	한국

16	상표권	SmartPLC(스마트피엘씨)	2014.01.31	2014.02.20	SmartPLC	한국

17	상표권	SmartSEM(스마트에스이엠)	2013.08.30	2014.02.20	SmartSEM	한국

18	상표권	SmartUX(스마트유엑스)	2013.07.05	2014.02.20	SmartUX	한국

19	상표권	SmartEES(스마트이이에스)	2024.01.31	2024.08.13	SmartEES	한국

20	프로그램	강화학습기반 생산플래닝 알고리즘	2023.11.14	-	Smart Digital Twin	한국

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

22	프로그램	DataOps.Collector(데이터수집기)	2025.11.01	-	SmartAI	한국

23	프로그램	TwinVue(트윈뷰)	2025.11.03	-	Smart Digital Twin	한국

24	프로그램	제조 디지털트윈 상호운용성 검증 모듈	2025.12.08	-	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 추진되는 상황에서, GDP 대비 제조업 비중이 30%를 상회하는 국내 경제에서 스마트팩토리 고도화는 국가 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소입니다.

국내 스마트팩토리 시장은 2022년까지의 '스마트공장 3만 개 보급'이라는 양적 성장 단계를 지나, 현재는 인공지능(AI)과 디지털 트윈이 결합된 '고도화' 및 '자율화' 단계로 진입했습니다. 국내 시장 규모는 2024년 약 18조 원 규모에서 2030년 약 35조 원 규모로 연평균 10~11% 이상의 견조한 성장이 전망됩니다. 특히 과거에는 로봇, 센서 등 기술 요소 중심의 성장이었다면, 향후에는 데이터를 분석하고 스스로 최적의 의사결정을 내리는 필드 디바이스(MES, ERP, 자율제조 플랫폼) 및 산업용 AI 솔루션 시장이 성장을 주도할 것으로 예상됩니다.

정부는 2025년 고도화된 스마트제조혁신 3.0 전략 추진 과제와 '新 디지털 제조혁신 추진전략(MIDAS 2027)'의 성과 창출을 위해, 2027년까지 디지털 제조혁신 기업 2.5만 개 육성 및 제조 AX(인공지능 전환) 선도 프로젝트의 전 산업 확산을 강력히 추진하고 있습니다. 이러한 정책적 흐름은 단순 자동화를 넘어선 인공지능 중심의 자율형 제조 실행(AX) 역량을 보유한 당사와 같은 선도 기업에 강력한 성장 모멘텀을 제공할 것으로 전망하고 있습니다.

2) 해외 시장 2008년 글로벌 금융위기 이후 제조업의 중요성을 재인식한 세계 주요국은 차세대 디지털 기술과 제조 기술이 융합된 스마트팩토리를 생산성 혁신의 핵심 수단으로 삼고 있습니다. 특히 최근에는 글로벌 공급망의 불확실성과 인력 부족 문제를 해결하기 위해 'AI 자율제조'가 제조업 부활을 위한 국가적 과제로 급부상했습니다.시장조사기관 MarketsandMarkets와 Grand View Research에 따르면, 글로벌 스마트팩토리 및 자율제조 관련 시장은 2024년 약 1,000억 달러 규모에서 2030년 약 2,500억 달러 규모로 연평균 약 15~18%의 고성장이 전망됩니다. 산업 자동화 지원에 대한 각국 정부의 참여 확대와 더불어, 실시간 데이터 처리를 위한 IIoT(산업용 사물인터넷), 클라우드 컴퓨팅, 그리고 제조 현장에 특화된 산업용 AI(Industrial AI) 솔루션에 대한 수요가 시장 성장을 견인하고 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, 아시아·태평양(APAC) 지역이 전 세계 시장의 약 40% 이상을 차지하며 최대 시장으로 자리매김하고 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 특히 내부에 포함된 마이크로프로세서(중앙처리장치)과 통신 모듈을 통해 데이터처리, 자가진단, 데이터 통신 등이 가능한 스마트 센서(Smart Sensor) 기술이 비약적으로 발전하고 있으며, 최근에는 엣지 AI(Edge AI) 기술과 결합하여 데이터의 수집과 동시에 현장에서 즉각적인 판단이 가능한 단계로 진화했습니다

글로벌 스마트 센서 시장은 2024년 약 638억 달러 규모를 기록하였으며, 초정밀 MEMS 기술과 AI 통합형 센서의 수요 급증에 따라 2030년까지 약 1,726억 달러 규모로 연평균 18~19%의 고성장을 지속할 것으로 전망됩니다.

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 글로벌 엣지 컴퓨팅 시장은 2024년 약 622억 달러 규모에서 산업용 IoT(IIoT) 가속화에 힘입어 2030년 약 2,490억 달러 규모로 연평균 13% 이상 성장할 것으로 예상됩니다.

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.

공정제어 및 자동화 관련 글로벌 시장은 2024년 약 745억 달러 수준에서 2030년 약 1,065억 달러 수준으로 연평균 약 6% 대의 안정적인 성장이 전망됩니다.

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.특히 최근에는 생성형 AI(Generative AI) 및 LLM(대규모 언어 모델)이 도입되어, 현장 작업자가 시스템에 질의하고 복잡한 생산 데이터를 시각화하거나 분석 보고서를 자동 생성하는 등 '제조 코파일럿(Copilot)' 기능이 핵심 경쟁력으로 부각되고 있습니다.

제조용 지능형 애플리케이션 솔루션 시장은 2024년 약 152억 달러(MES 기준)에서 연평균 11% 성장하여 2030년 약 285억 달러 규모에 이를 것으로 전망됩니다.

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 2024년 약 77억 달러에서 연평균 17.2%의 가파른 성장을 보이며 2030년 약 197억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다. 국내 시장 역시 글로벌 추세와 연동되어 연평균 10% 이상의 고성장을 유지하며 제조 경쟁력 강화의 핵심 분야로 자리 잡고 있습니다.

(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 단순한 시각화를 넘어, 인공지능(AI)과 고도화된 시뮬레이션을 결합하여 공정 최적화, 고장 예측, 생산성 분석을 사전에 수행하며, 공장 설계 단계부터 운영, 유지보수까지 제품의 전 생애주기(Lifecycle)를 관리하는 핵심 기술로 자리 잡으며 '자율형 공장' 구현의 필수 인프라가 되고 있습니다.

디지털 트윈 생산시스템의 글로벌 디지털 트윈 시장 규모는 2024년 약 190억 달러에서 2030년 약 1,500억 달러 규모로 연평균 약 35~40%의 성장이 예상됩니다.

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 있으며, 인공지능(AI) 및 강화학습을 도입하여 급격한 수요 변동이나 원자재 수급 불안, 설비 돌발 고장 등 변수에 실시간으로 대응하는 형태로 변화해오고 있습니다. 디지털 트윈과 연계하여 수천 개의 공정 시나리오를 가상으로 실행해보고, 가장 효율적인 생산 순서를 자율적으로 도출함으로써 제조 리드타임을 획기적으로 단축합니다.

글로벌 APS 솔루션 시장은 2024년 약 12억 달러 규모에서 2030년 약 21억 달러 규모로 연평균 약 9% 이상의 꾸준한 성장이 전망됩니다.

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. 인공지능, IoT, 디지털 트윈 등 4차 산업혁명의 차세대 기반 기술들과의 융합을 통한 제조, 물류, 유통 서비스의 초지능, 초연결화가 가능해지는 플랫폼 기술로 진화하고 있으며, 최근에는 탄소 배출량 추적 및 ESG 규제 대응 기능까지 통합되어 글로벌 밸류체인 관리의 필수 도구로 활용되고 있습니다.

글로벌 SCM 소프트웨어 시장 규모는 2024년 약 230억 달러에서 2030년 약 450억 달러 규모로 연평균 약 11% 성장할 것으로 예상됩니다.

(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
(Infrastructureas 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
(Platformas 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
(Softwareas 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

글로벌 클라우드 시장은 2024년 약 6,700억 달러에서 2030년 약 1조 5,000억 달러 규모로 연평균 약 14% 성장이 예상되며, 국내 클라우드 시장은 2025년 약 3.8조 원 규모를 넘어 제조 분야의 SaaS 전환이 가속화를 통해 2030년에는 10조 원 이상의 시장 형성이 기대되고 있습니다.

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.

(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, 최근의 제조 환경에서 AI 자율제조 도입은 단순한 효율화를 넘어 인구 구조 변화(노동력 부족), 임금 상승, 탄소중립 규제 등 제조업의 생존과 직결된 난제를 해결하기 위한 필수적 전략 투자로 인식되고 있습니다. 이에 따라 경기 불황기에도 제조 기업들은 미래 경쟁력 확보와 비용 절감을 위해 공정 지능화 및 DX 투자를 지속하는 추세이며, 이는 경기 변동에 대한 당사 사업의 민감도를 낮추는 요인이 됩니다.

또한, 당사는 솔루션 공급에 그치지 않고 구축 이후의 시스템 운영 및 고도화(O)와 클라우드 기반의 SaaS사업 비중을 확대하고 있습니다. 이러한 리커링 비즈니스 모델(Recurring Business Model)은 경기 변동에 관계없이 안정적이고 지속적인 매출 흐름을 창출하여 당사의 재무적 건전성과 사업 안정성을 견고하게 지지하고 있습니다.

(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.

통상적으로 고객사의 차기 연도 사업 계획 수립과 투자 예산 편성이 집중되는 4분기에 수주 기회가 다소 증가하는 경향이 있으나, 스마트팩토리 및 자율제조 프로젝트의 특성상 고도의 기술 분석과 설계가 요구되어 프로젝트 수행 기간이 평균 수개월에서 1년 이상 장기로 소요됩니다. 이에 따라 실제 매출 인식은 분기별로 분산되어 나타나므로 계절적 요인에 따른 실적 변동성은 크지 않습니다.

(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 있음에 따라 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 정부 역시 2025년을 'AI 자율제조(AX) 확산의 원년'으로 삼고 정책적 역량을 집중하고 있습니다.정부는 산업통상자원부를 통해 2024년 출범한 'AI 자율제조 얼라이언스'를 중심으로, 2025년에는 선도 프로젝트를 100개 이상으로 대폭 확대하여 업종별 대표 자율제조 모델을 현장에 이식하고 있습니다. 특히 2025년에는 자동차, 반도체, 이차전지 등 국가 전략 산업을 중심으로 'AI 자율제조 선도 프로젝트'에 대한 대규모 R 예산이 편성되어, 생산성 30% 이상 향상과 제조 비용 20% 이상 절감을 목표로 한 실전적인 지원이 이루어지고 있습니다. 중소벤처기업부는 2027년까지 디지털 제조혁신 기업 2.5만 개 육성을 목표로 하는 'MIDAS 2027' 전략을 고도화하고 있습니다. 2025년부터는 단순 보급형 스마트공장 지원에서 탈피하여, 제조 데이터 표준화와 기업 간 데이터 공유를 기반으로 하는 '고도화 단계(Level 4 이상)' 구축 기업에 지원금을 대폭 증액하고 있습니다. 또한, '디지털 제조혁신 바우처' 사업을 통해 개별 기업의 특성에 맞는 AI 솔루션 및 클라우드 도입을 맞춤형으로 지원하고 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 플랫폼, 최근에는 제조 특화 LLM(대규모 언어 모델)을 접목하여 작업자가 설비 상태를 질의하고 조치 가이드를 즉시 제공받는 '제조 코파일럿' 기능을 상용화하는 등 초자동화(Hyper Automation) 기술을 선도하고 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 다지고 있습니다. 특히 중소벤처기업부 산하 스마트제조혁신추진단(KOSMO)에서 실시한 공급기업 역량진단에서 국내 1위(최우수 등급)를 차지하며 대외적인 기술 공신력을 입증하였습니다.

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 2022년에 개발 완료하였습니다.

MLOps 플랫폼으로 고도화된 당사는 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.