산업통상부 제조AI 기술지도 프로그램이 자사 공정에 AI 도입을 희망하는 중소·중견 제조기업과 스타트업을 모집합니다. KAIST 전문가와 1:1 기술자문을 받을 수 있으며 신청기간은 2026년 8월 31일까지입니다.
제조AI 기술지도 프로그램 신청하기
- 지원내용: 제조AI 도입전략 수립부터 개발까지 기술지도
- 지원방식: KAIST 교수진 및 제조AI 전문가 1:1 매칭
- 신청방법: 구글 폼 온라인 접수
제조 현장에서 AI를 활용하려는 기업이라면 제조 공정의 애로사항과 자문 희망 문제를 먼저 정리한 뒤 신청하는 방식입니다.
아래 버튼을 누르면 산업통상부 공고와 온라인 접수 경로를 확인할 수 있습니다.
신청 페이지에서 기업 정보와 자문 희망 내용을 입력하면 됩니다. 과거 비슷한 기술지원 사업을 접수할 때 문제 내용을 추상적으로 작성해 추가 설명이 필요했던 경우가 있었으므로, 공정·데이터·AI 활용 현황을 미리 적어두면 접수가 수월합니다.
제조AI 기술지도 신청기간과 접수방법
- 신청기간: 2026년 8월 4일~8월 31일
- 접수마감: 2026년 8월 31일 월요일
- 접수방법: 구글 폼을 통한 온라인 접수
- 문의처: KAIST 성남연구센터, aramseo@kaist.ac.kr
제조AI 기술지도 프로그램은 온라인 접수만 안내되어 있으며, 신청기간 안에 구글 폼 제출을 완료해야 합니다.
온라인 신청은 마지막 제출 버튼을 누른 뒤 접수 완료 여부를 확인하는 과정이 중요합니다. 마감일에는 입력 오류나 첨부 과정에서 시간이 걸릴 수 있으므로 기업 기본정보와 자문 내용을 미리 준비하는 편이 좋습니다.
중소 제조기업 지원대상 자격 조회
- 국내 중소 제조기업
- 국내 중견 제조기업
- 제조 공정에 AI 도입을 희망하는 스타트업
- 지원분야: 기술
제조AI 기술지도 프로그램은 자사 제조 공정에 AI를 도입하려는 국내 중소·중견 제조기업과 스타트업이 대상입니다.
단순한 AI 관심보다 실제 제조 현장의 해결 과제가 중요합니다. 예지보전, 설비보전, 모터진단, 설비관리, 제조디지털전환처럼 기업이 해결하려는 문제를 구체적으로 정리하면 자문 방향을 잡는 데 도움이 됩니다. 기업 규모와 제조업 해당 여부가 헷갈리면 KAIST 성남연구센터 문의처를 활용하는 것이 좋습니다.
KAIST 제조AI 기술지도 지원내용
- 자문단: KAIST 교수진 및 제조AI 전문가
- 진행방식: 참가기업과 전문가 1:1 매칭
- 지원범위: AI 도입전략 수립부터 개발까지
이번 프로그램은 현장 애로사항 해결을 위한 기술지도 사업으로, 정해진 현금성 지원금이나 지원한도는 검색 정보에 안내되어 있지 않습니다.
SCADA, EAM, CMMS, 설비관리시스템과 연계한 과제인지, AI스마트팩토리 또는 스마트팩토리AI 도입을 검토하는 단계인지도 자문 희망 문제에 함께 적을 수 있습니다. 다만 실제 지원 범위와 자문 진행 방식은 KAIST 공고 원문 확인이 필요합니다.
신청 전 확인할 기술자문 내용과 유의사항
- 기업명, 신청자, 부서명, 직책
- 주 업종과 데이터 타입
- 자문 희망 문제
- 데이터 및 AI 활용 현황
공고문 발췌 기술자문 확인서에는 기업 기본정보와 함께 주 업종, 데이터 타입, 자문 희망 문제, 데이터 및 AI 활용 현황을 작성하도록 되어 있습니다.
자문 내용 요약은 자문 완료 후 작성하는 항목으로 안내되어 있습니다. 신청 전에 생산설비 데이터의 종류와 현재 활용 수준, 해결이 필요한 공정 문제를 점검하면 기술지도 신청 내용이 분명해집니다. 제출서류와 세부 작성 방식은 산업통상부 공고 원문에서 최종 확인이 필요합니다.
자주 묻는 질문
제조AI 기술지도 프로그램 지원대상은 누구인가요
자사 제조 공정에 AI 도입을 희망하는 국내 중소·중견 제조기업과 스타트업이 대상입니다.
제조AI 신청기간은 언제인가요
2026년 8월 4일부터 8월 31일까지입니다. 마감일은 월요일이며 구글 폼 온라인 접수로 진행됩니다.
제조AI 기술지도에서 지원금도 지급되나요
공고에는 KAIST 전문가 1:1 매칭을 통한 기술지도 내용이 안내되어 있습니다. 현금성 지원금과 한도는 공고 원문 확인이 필요합니다.
자문 신청 때 어떤 내용을 준비해야 하나요
기업명, 신청자, 주 업종, 데이터 타입, 자문 희망 문제, 데이터 및 AI 활용 현황을 준비하면 됩니다.







