빅데이터 기반 상용배터리 공정 고도화 플랫폼 구축사업 제안요청서 (RFP)
과제명	빅데이터 기반 상용배터리 공정 고도화 플랫폼 구축사업		안전관리형 과제		X
			보안과제		X
개요 및 필요성	ㅇ (개요) 배터리 제조사 및 부품사, 장비사 등이 공동 활용할 수 있는 데이터 기반 배터리 제조공정 디지털트윈 인프라 구축 - 배터리 제조공정의 디지털 전환을 효과적으로 지원하고, 데이터 기반의 고도화된 제조 공정 운영 환경을 지원하는 시설·장비 구축 ㅇ (필요성) 배터리 산업의 지속 가능한 성장을 위해 제조 공정의 디지털화는 필수적이며, 배터리 제조의 품질개선, 생산성 향상, 불량률 감소 등을 위해, AI 기반의 디지털트윈 인프라 구축 필요 - 국내 배터리 제조사 등은 전 세계 배터리 시장에서 높은 점유율을 유지하고 있으나, 디지털 전환 기술의 기반 구축은 미흡해 지속적인 경쟁력 확보가 불투명 ㅇ (시급성) 차세대 배터리 제조 글로벌 경쟁력 강화를 위해서는 디지털 트윈과 공정 데이터분석 기반의 제조 공정 혁신이 절실히 요구되나, 데이터 기반의 배터리 제조공정 관련 공정 인프라 시설 기반은 미흡
과제목표	ㅇ (최종목표) 국내 배터리 제조사 및 부품사의 상용 배터리 제조 공정의 디지털 전환을 가속하기 위한 고정밀 데이터 수집 및 분석 장비 등 디지털트윈 인프라(시설·장비) 구축 및 기술지원 기반 구축 ㅇ (대상분야 및 범위) - (지원대상) 배터리 제조 공정 및 품질분석 등의 디지털트윈 구현 * (데이터 수집) 기 구축 및 신규 장비를 활용하여 배터리 제조 공정 데이터 수집 및 고성능 데이터 처리, 시뮬레이션 인프라 구축 * (제조공정 분석) 배터리 제조 공정의 성능 효율 및 품질 특성 분석 및 배터리 성능 향상을 위한 제품 개발 전 과정의 공정설계 및 품질성능 분석 시스템 구축 ㅇ (주요 성과지표) - 배터리 제조 공정 디지털트윈 구현을 위한 장비구축 (10종 이상, 4년차 종료 시점) 및 디지털트윈 구현율 (95% 이상, 4년차 종료 시점) - 배터리 제조 실 공정 데이터 수집량 4TB 이상 및 공정 시뮬레이션 데이터 구축 - 디지털트윈 기반 시뮬레이션 정확도 90% 이상 (4년차 종료시점) - 디지털트윈을 위한 소프트웨어 인증 (3건, 4년차 종료시점) 및 디지털트윈 보안시스템 인증 (1건, 4년차 종료시점) - 공정 시뮬레이션 지원 20건 이상, 맞춤형 AI모델 구축 지원 10건 이상 (4년차 종료시점) - 수혜기업 만족도 점수 (90점 이상, 4년차 종료 시점) - 디지털트윈 교육 프로그램 운영 : 2종/년 이상 - 디지털트윈 기반 전문 기술지도, 컨설팅 (년 20건 이상)
과제내용	ㅇ (기반구축) 상용 배터리 제조 공정의 디지털트윈 구현 및 데이터 기반 공정 고도화를 위한 지원 센터 및 장비 구축 - 고정밀 데이터 수집 장비, 시뮬레이션 및 분석 장비 등 핵심 장비 구축을 위한 공간 확보 및 환경 조성 - 배터리 제조 공정 최적화와 실시간 공정 모니터링을 위한 공정 및 측정 장비 구축(제조 공정 내의 제품의 품질과 공정 상태를 지속적으로 모니터링할 수 있는 환경 마련) - 공정 데이터의 실시간 수집 및 처리, 디지털 트윈 모델링, 예지 보전 등을 지원하는 데이터 분석 및 시뮬레이션 SW/HW 인프라 구축 ㅇ (기반운영) 배터리 제조 공정 디지털 전환 및 공정 고도화를 지원할 수 있는 기업지원 시스템 구축 - (맞춤형 디지털트윈 모델 운영) 배터리 제조사 및 부품사 등의 맞춤형 디지털 트윈 모델 설계·운영 * 공정 전반의 최적화, 불량률 감소, 생산성 향상 지원 * 믹싱, 코팅, 건조 등 주요 배터리 제조 공정에서의 품질 문제를 야기하는 구조적 변형, 유동 현상, 파손, 소음/진동, 전자기장 등의 물리정보 기반 시뮬레이션 및 머신러닝 기반의 데이터 분석을 적용하여 최적의 공정 조건을 현장에 제공 - (데이터 처리 및 시뮬레이션 인프라 제공) 산업현장에서 실시간 데이터 분석 및 시뮬레이션을 통한 공정 최적화 진행 지원 * 수혜기관의 고성능 데이터 처리 및 시뮬레이션 인프라를 제공 - (실시간 데이터 수집 체계 구축 지원) 실시간 데이터 수집 및 데이터 기반 상태추정(data-driven state estimation)을 활용한 공정 내의 주요 변수 예측/관리 할 수 있는 체계 구축·운영 - (AI 및 머신러닝 기반 기술 지원) AI 및 머신러닝 기술을 활용하여 장비 고장 예측과 예방적 유지보수 등을 위한 예지 보전 시스템 구축·운영 * 공정 최적화 시뮬레이션을 지원함으로써, 가동 중단 시간 감소, 유지보수 비용 절감 및 장비 수명 연장 지원 ㅇ (기술지원) 배터리 제조사·부품사 및 관련 기관의 기술역량 강화 지원 - (기술 역량 강화 교육) 디지털트윈, CFD 분석, 통계학, AI 및 머신러닝 등의 실무 전문 교육 프로그램 운영 - (연계 및 확산) 협의체 구성 및 네트워크 구축을 통한 정보 및 기술교류 확대, 국내 기 구축된 인프라와의 연계전략 수립, 기업 기술지원 및 홍보 등을 위한 네트워크 활동 개최 등
주요 구축 인프라	ㅇ 배터리 제조 공정 디지털트윈 시설·공간 구축 ㅇ 디지털트윈 및 공정 최적화 장비 구축 - 실시간 데이터 수집 및 고도분석 장비, 고정밀 공정 진단 및 모니터링 장비, AI 및 머신러닝 기반 모델 학습을 위한 고성능 컴퓨팅 장비, 공정 안정성 및 품질 평가 장비 등 ㅇ 최적화 제조공정 기술 지원 체계(자문, 컨설팅, 교육 프로그램 등) 구축
안전관리 중점사항	ㅇ 해당없음
활용방안	ㅇ 맞춤형 디지털트윈 모델 구축(고성능 데이터 처리, 제조공정 시뮬레이션 인프라 구축 등)을 통한 상용배터리 제조공정의 디지털 전환 가속화 - 데이터 기반의 실시간 제조공정으로 배터리 제조공정 최적화 ㅇ 배터리 제조 품질·생산성 향상 및 불량률 감소 등 배터리 제조사·부품사 경쟁력 향상 - 설계, 해석, 제조공정, 신뢰성 평가지원 서비스 및 인력양성 - 배터리 제품 성능 최적화 등을 통한 기술경쟁력 고도화 및 애로기술 컨설팅
총연구개발기간	2025년 - 2028년 (4년) (1차년도 : ‘25.5∼12월)	총 정부출연금 (‘25년 정부출연금)		14,475백만원 이내 (2,316백만원 이내)
주관 연구개발기관	연구기관, 대학, 협회 등 비영리기관
공동 연구개발기관	연구기관, 대학, 협회 등 비영리기관