리소스

2026 하반기 핵심 재공고 3종(자율형공장 AI트랙·AX-Sprint·상생형)을 한도·보조율·자격·컨소시엄 요건으로 비교합니다. MES·ERP 운용 중인 제조 중기·중견이 어떤 사업을 먼저 노려야 하는지 매칭 체크리스트로 정리했습니다.

2026년 하반기 제조 AI 지원사업 Top 10을 5,830억 규모로 정리했습니다. 자율형공장·AX-Sprint·상생형·AI바우처·수출지향형 등 핵심 10개 사업의 접수 일정, 한도, 보조율, 매칭 조건을 한 페이지에서 확인하세요.

AI 도입 초기 기업이 가장 먼저 노릴 수 있는 2026 하반기 바우처 3종(AI 통합·혁신·데이터)을 진단→도입→데이터 단계별로 매칭합니다. 중소·소상공인도 활용 가능한 조합 전략과 자부담 시뮬레이션 포함.

2026 제조AI특화 자율형공장 AI트랙 신청자격·공고 일정·1기업 한도·AI 증빙 요건을 공식 공고 기반으로 정리. 우선순위 60배 단축·추천 정확도 90%+ 실측 수치 + 신청 준비 체크리스트.

2026 NIPA AI 통합바우처 과제당 최대 2억 · 정부 75%/민간 25% · 공급기업 POOL 등록 절차와 수요기업 매칭 전략. 산업단지 MES 벤더 실측(파싱 99%·OCR 한국어 95%) 기반 가이드.

2026 중소기업기술혁신개발 수출지향형 트랙(KEIT·TIPA · 보조 50~75%) 공고 일정·신청 자격·해외 레퍼런스 확보 구조. 수출서류 준비 하루→1~2시간(80%↓)·월간 리포트 17h→2~3h 실측 인용.

2026 중소기업 혁신바우처 3차(TIPA · 하반기 7~9월 관례)로 AI 도입 로드맵 · 컨설팅 · 기술지원 최대 5천만 원을 받는 법. 중견 정밀가공 실측(우선순위 60배 단축)으로 투자 정당화.

2026 지역특화형 스마트공장(광역 지자체·테크노파크 6~9월 순차 발주) 1기업 한도 5천~1억·보조 50%. 비수도권 중견 제조 전용. 다공정 제조 김 불량률 18.5%→3%(84%↓) 실측 기반.

2026 AI 데이터센터 서비스 이용자 정기모집(과기정통부·NIPA) 분기별 GPU·컴퓨팅 일부 무상. 2Q·3Q·4Q 정기 — 5·8·10월 중. 제조 AI 모델 학습·추론 인프라 크레딧 확보 가이드. vLLM 기반 온프레미스 실서비스 케이스 포함.

2026 혁신소상공인 AI 활용지원(중기부·소상공인시장진흥공단) 신규 144억원·매칭률 50% 이상·수시 분기별 배정. 식품·건기식·화장품 10인 미만 1인·소규모 제조 타깃. 신청 자격, 사용처, 가점 포인트, 본 사업 vs 다른 트랙 분기 가이드.

800억 원, 약 400개 기업 선정. 2026 제조AI특화 스마트공장 사업의 핵심 숫자 5가지, 4대 분류 16개 테마, 기존 보급사업과의 결정적 차이, 컨소시엄 구성 전략까지 한 번에 정리했습니다.

2026 스마트공장 지원사업 접수 타임라인, 선정 절차 8단계(서면평가 → 기술성평가 → 현장확인), 가점 항목, 주차별 준비 로드맵까지. 사업계획서 완성도가 선정의 전부입니다.

기수행 기업도 참여 가능한 2026 제조AI특화 스마트공장. 5가지 자가진단 질문, 제외 대상, 10종 필수 서류, 가점 3항목(S-OJT·K-푸드·AI 경진대회)까지 신청자격 전 항목을 정리했습니다.

“스마트공장”이라는 같은 이름의 함정. 기존 보급사업과 2026 제조AI특화 스마트공장의 목적·지원 규모·기수행 기업 참여·성과 지표·정책 특성까지 5가지 핵심 차이를 비교표로 정리했습니다.

테마 부적합은 서면평가도 못 받는 부적격 탈락 원인. 4대 분류 16개 중분류 전체 맵과 업종별(제약·식품·부품·전자) 추천 테마 조합, 테마정합성 확보 방법까지 한 번에 정리했습니다.

총 645억 원, 36개 과제(단기 21 + 중기 15), 과제당 최대 30억 원. 제조분야 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업의 구조·단기와 중기의 차이·컨소시엄 구성법·평가지표 공략까지 정리했습니다.

과제당 단기 20억 · 중기 30억. AI 응용제품 상용화 지원사업의 실제 자부담을 규모별로 정확히 계산했습니다. 현물 인정 50% 활용 시 총사업비의 15%만 현금으로 준비하는 구조까지 정리했습니다.

AI 응용제품 상용화 지원사업 645억 · 36개 과제. 서면평가 100점 + 기술성평가 100점의 배점 구조와 평가위원이 실제로 보는 4가지 항목, 배점별 공략법을 정리했습니다. 서면평가 통과가 전부입니다.

AI 바우처란 무엇이고 제조 기업은 어떻게 신청할까. 수요기업·공급기업 구분부터 신청 절차, 공급기업을 고르는 5가지 기준과 흔한 실패 패턴까지 2026년 공고 기준으로 정리했습니다.

Graph RAG란 무엇이고 벡터 RAG와 무엇이 다를까. 지식그래프로 다중 홉·근거·출처를 추적하는 원리부터 제조 데이터 적용 사례, Triple-RAG까지 정리했습니다.

디지털 전환(DX)이란 무엇이고 제조업은 어디서부터 시작할까. 5단계 로드맵으로 현황 진단부터 거버넌스까지, AI 운영 레이어 관점과 확정 사례를 정리했습니다.

온톨로지와 지식그래프는 MES·ERP·PDF·엑셀에 흩어진 제조 데이터를 의미로 잇는 층입니다. 그 위에서 Triple-RAG로 AI가 출처를 짚으며 답하고 일까지 끝내는 원리를 쉽게 정리했습니다.