스마트 생산 열린혁신랩 운영 및 연구사업(1차년도)

국문 초록 (Abstract)

1. 서론
□ 연구의 배경
○ 디지털 전환을 가속화하는 빠른 기술 변화와 높은 정책적 불확실성에 대응하기 위해서는 실효성 높은 정부 지원정책의 방향성 제안이 요구됨
- 현장 전문가를 중심으로 새로운 정책 의제를 발굴하고 국가 차원의 전략적 대응방안을 제시하는 혁신랩(innovation lab) 방식의 정책연구 수요 제기
- 혁신랩은 사회 구성원 모두가 참여하여 문제를 발굴하고, 대안을 모색하는 ‘정책의 집단지성 플랫폼(collective intelligence platform of policy)’을 의미
○ 스마트생산을 세부주제로 과학기술정책연구원이 수행하는 본 사업은 총 5년의 다년 사업으로, 워킹그룹을 운영하여 혁신 의제 및 전략을 도출하는 것이 목표

[요약 그림 1] 전체 연구의 구성(안) : 1~5차년도

- 1차년도(2020) : 스마트생산 열린혁신랩 구성
- 2~3차년도(2021~2022) : 열린혁신랩의 확장 및 안정화
- 4~5차년도(2023~2024) : 열린혁신랩의 연계 및 플랫폼 고도화
○ 2020년부터 과학기술정책연구원 등 4개 국책연구기관*이 독립적인 주제로 운영하며, 기획재정부 등 정책 당국과 상시 소통하는 열린혁신 플랫폼 사업 시행
* 과학기술정책연구원, 한국행정연구원, 정보통신정책연구원, 한국개발연구원

□ 1차년도 연구의 필요성
○ 전 세계적인 디지털 전환 흐름에 선제적으로 대응하기 위한 개방형 혁신의 새로운 패러다임이 요구
- 빅데이터, AI(인공지능), IoT(사물인터넷) 등 신기술에 기반한 4차 산업혁명은 경제, 노동, 교육 등 사회 전반에 걸쳐 큰 변혁을 가져올 것으로 예상
- 특히 제조･생산 분야는 새로운 기술의 태동과 발전 속에서 우리 사회체제 전반의 변혁을 일으키는 중심
․CPS(Cyber Physical System), 디지털 트윈(Digital Twin) 등의 기술은 4차 산업혁명 시대 생산과 소비 방식의 큰 변화를 가져올 동인으로 주목
○ 제조･생산현장의 디지털 전환과 이와 관련한 높은 정책적 불확실성에 대응하기 위해 정부 지원정책의 현장지향성 제고가 필요
○ 본 연구를 통해 현장 전문가를 중심으로 상향식(Bottom-Up)으로 정책 의제를 발굴하고, 정부 지원정책의 전략적 대응 방향을 모색하는 혁신랩 기반의 스마트생산 정책의제 발굴 체계 구축을 시도
* 본 연구에서의 스마트생산은 “기존 생산공정을 개선하며, 혁신신제품을 개발하고, 새로운 디지털 서비스를 도출하기 위한 제조 생산과정의 디지털전환”을 의미하며, 기존 스마트공장 보급보다는 광의의 개념임
□ 연구의 주요내용 및 추진체계
○ 본 연구의 목적은 스마트생산 분야에서의 빠른 기술변화와 높은 불확실성에 대응한 융합 신서비스 발굴과 이를 위한 정부 지원정책의 방향을 제시함에 있음
- 혁신 랩의 특징을 반영한 현장 전문가 중심의 ‘스마트생산 열린혁신랩’을 운영하고, 시장 합의(market consensus)에 기반해 의제･전략을 도출
○ (2장) 국내외 스마트생산 주요 정책 현황 분석
- 국내 및 주요국(독일, 프랑스, 일본, 중국) 스마트생산 정책 동향 조사
- 국내 언론기사 빅데이터 분석을 통한 스마트생산 정책 사회적 인식수준 분석
○ (3장) 스마트생산 열린 혁신 정책연구 방법론
- 열린혁신플랫폼 정책연구 필요성 및 사례 분석
○ (4장) 스마트생산 열린혁신랩 운영
- 워킹그룹 사전준비 및 구성 및 운영과 이를 통한 스마트생산 정책 어젠다 도출
○ (5장) 국내 스마트생산 생태계 및 정책이슈 진단
- 설문조사를 통한 일반인과 전문가 집단의 스마트생산 정책 어젠다 인식 비교


[요약 그림 2] 연구의 프레임워크

2. 국내외 스마트생산 주요 정책 현황
□ 국내 스마트생산 정책 동향
○ 개요
- 국내 스마트생산 관련 정책은 ‘제조업 혁신 3.0 전략’(’14.6월, 산업통상자원부)부터 시작되었으며, 이후 중소기업 스마트 제조혁신 전략(’18.12월), AI･데이터 기반 중소기업 제조혁신 고도화 전략(’20.7월) 등으로 이어짐
- 최근에는 제조업과 신기술(5G, AI, Data 등)의 융합을 통한 제조 고도화의 추진을 위해 ‘AI･데이터 기반 중소기업 제조혁신 고도화 전략’을 발표하고 민관협력 인공지능 제조 플랫폼인 KAMP(Korea AI Manufacturing Platform) 수립 등을 추진 중


정책명
발표 년도
소관 부처
제조업 혁신 3.0 전략 및 실행 대책
2014년 6월
2015년 3월
산업통상자원부
스마트 제조혁신 비전 2025
2017년 4월
산업통상자원부
스마트공장 확산 및 고도화 전략
2018년 3월
관계부처합동(중기부 주관), 4차산업혁명위원회
중소기업 스마트 제조혁신 전략
2018년 12월
관계부처합동(중기부 주관)
제조업 르네상스 비전 및 전략
2019년 6월
산업통상자원부
5G 기반 스마트공장 고도화 전략
2019년 10월
관계부처합동(과기부 주관)
디지털 뉴딜
2020년 7월
관계부처합동(과기부 주관)
AI･데이터 기반 중소기업 제조혁신 고도화 전략
2020년 7월
관계부처합동(중기부 주관)
소상공인 디지털 전환방안
2020년 9월
중소벤처기업부
<요약 표 1> 국내 스마트생산 정책 추진 동향

□ 주요국 스마트생산 정책 동향
○ 독일
- Industrie 4.0 정책플랫폼: 4차 산업혁명 시대 독일 제조업의 경쟁력을 선도적으로 유지하기 위해 민간 중심의 정책의제 발굴 모델(워킹그룹)을 운영 중
․현장전문가 주도로 정책의제를 도출하는 워킹그룹, 그 내용을 조정하고 우선순위를 정하는 조정위원회, 각 분야별 전체 과정을 총괄 조정하는 총괄조직으로 구성
○ 프랑스
- 미래산업정책(L’industrie du Futur): 서비스업 중심의 불안정한 경제구조를 안정화하기 위한 제조업 중심의 국가 경쟁력 강화 정책을 추진 중
- 미래산업연합(AIF: Alliance Industrie du Futur): 프랑스 국내 제조 중소기업의 현대화 및 제조업의 미래화를 준비하기 위한 민간 중심의 정책 도출 체계
○ 일본
- Society5.0 & Connected Industries: 4차 산업혁명 기술(AI, IoT 등)을 활용한 일본의 사회문제(저출산, 고령화 등) 해결을 위한 정책을 추진 중
- RRI(Robot Revolution Initiative): 제조업 기업들이 참여한 스마트생산 관련 민관 협력 기구로, 독일의 Industrie 4.0을 벤치마킹하여 AI, IoT 등 기술의 발전에 기인한 비즈니스 모델의 변화에의 대응책을 마련
○ 중국
- 중국제조 2025: 중국내 제조업 경쟁력 강화를 위한 정부 정책이며 9대 목표, 10대 산업, 5대 프로젝트를 선정하여 공격적인 투자 중
․독일과의 협력도 강화하고 있으며, <중국･독일 협력 행동요강>을 발표(’14) 및 Industry 4.0 협력을 위한 표준화 작업을 정기적(연2회)으로 개최 중
- 인터넷 플러스(+): 인터넷 플랫폼과 제조업･에너지 등 전 산업 영역과의 융합을 통하여 새로운 비즈니스와 경제발전 생태계를 창조하는 전략
□ 스마트생산 정책 관련 주요 연구 동향
○ 국내 중소･중견기업의 스마트제조 구축 실태와 성과 분석(박양신･지민웅, 2020)
- 그간 정부 지원사업을 통한 스마트제조 시스템 구축 성과가 얼마나 나타났는지를 횡단면 이중차분법(DID) 모형을 통해 분석
․분석 결과, 지원을 통해 구축된 중소･중견기업의 스마트제조 시스템은 생산 효율성을 비약적으로 향상시켰으며, 매출 및 고용의 증대 효과를 보임
․다만, 기업의 자발적인 스마트제조 시스템 투자 및 고도화 유인 제공에는 한계
○ 스마트공장 도입의 효과와 정책적 함의(김민호 외, 2019)
- 정부 지원 혜택을 받은 제조업체를 대상으로 스마트화 수준 변화 및 경영성과를 설문 및 패널 분석
․분석 결과, 스마트화 수준의 향상은 1일 생산량, 제품불량률 감소, 생산품목 수 및 판매거래처 수의 증가에 유의한 영향을 미치나, 리드타임 감소 및 설비가동률 향상에는 유의한 효과를 확인하지 못함

□ 빅데이터를 활용한 스마트생산 정책분석
○ 분석개요
- 분석 목적 : 스마트생산(Smart Manufacturing)과 스마트공장(Smart Factory)의 정책 키워드 차이 비교 및 변화 추이 확인하고 사회적 인식수준 확인
- 분석 대상 : 2016.1.1.~2020.5.31. 국내 언론기사 3만 8,251건 대상
- 분석 방법 : 국내외 키워드 분석, 빈도 분석, 네트워크 분석
○ 국내외 키워드 분석결과
- 해외의 경우, 두 키워드간 유사한 증가 패턴을 보이는 반면, 국내 관심 키워드는 스마트생산이 아닌 스마트공장 중심으로 나타남
- 스마트공장 보급･확산 사업 등 정책사업에 대한 관심도 확대에 기인한 것으로 해석할 수 있으나, 정책 공급자가 지나치게 이슈를 선도하는데 대한 우려도 존재
- 최근의 코로나19 충격의 영향이 반영된 2020년 분석결과, 스마트생산/공장 관련한 한국의 기사수(관심도)는 급감했으나 글로벌 관심은 오히려 확대
․생산과정의 스마트화가 감염병과 같은 당면한 현안문제의 대안/해결책이 될 수 있다는 적극적인 인식으로 전환할 필요 확인


[요약 그림 3] 국내외 스마트생산 관련 기사 검색 수 비교


○ 빈도 분석결과 (워드클라우드)
- 전체기간(2016.1.1.~2020.5.31) 키워드별 차이
․스마트생산의 경우 생산과정, 지역 클러스터, 핵심 기술 등 산업･생태계를 포함하는 키워드 강조하고 있음
․반면, 스마트공장의 경우에는 스마트공장 구축 보급･지원사업 등이 중심
- 기간별 차이 분석
․1기(2016.1~2017.5)와 2기(2017.6~2018.11)에는 4차 산업혁명, 인더스트리4.0과 같은 키워드와 핵심 요소기술(빅데이터, AI, 로봇 등) 중심
․3기(2018.12~2019.12)부터는 ｢지방 정부 중심 스마트공장 보급 사업｣과 ｢5G 기반 스마트공장 고도화 전략｣ 등 정부 정책 관련 키워드 등장
․4기(2020.1~5)에는 코로나 사태로 인해 스마트생산/공장에 대한 사회적 관심이 다소 감소세
○ 네트워크 분석결과(연관성 분석) : IoT, AI, 빅데이터는 상호 깊은 연관성을 가지는 반면, 로봇은 비교적 적은 연관성을 가짐
3. 열린혁신플랫폼 정책연구
□ 필요성
○ 현장성 강화: 디지털혁명으로 시장변화가 가속화되면서 기존 탑다운 방식의 정책 수립은 현장성 반영이라는 한계가 커짐
○ 연결성 강화: 현재의 부처별 추진정책은 연결성이 부족함, 워킹그룹이라는 독립적 주체를 통해 부처 간 연결 강화 필요
○ 유연한 정책대응 보완책: 워킹그룹은 현장성과 연결성을 지원하고, 정부정책의 유연성을 제고시키는 현장전문가 그룹을 조직하여 상시 활동함

□ 열린혁신 정책연구 사례
○ 리빙랩: 사용자와 시민들이 실제 생활하는 공간에서 연구를 진행하는 실험실을 의미. 사용자 중심, 아이디어 탐색, 현실기반 실험 등 혁신활동에 다양한 주체의 배경과 역량을 활용하는 방법론
○ 열린정책랩(OPL): 시민이 직접 공공정책과 서비스를 기획, 생산과정에 참여하는 협력적 거버넌스 모델

□ 열린혁신플랫폼 워킹그룹
○ 개념: 특정기술, 업종을 넘어 새로운 통합적 디지털 서비스, 플랫폼 창출 관점에서 다양한 분야 시장 전문가가 플랫폼 시대의 혁신과 미래를 상시적으로 논의하고 시장합의(market consensus)에 기초하여 정책의제와 전략을 도출하는 열려있는 워킹그룹 간의 유기적 네트워크
○ 특징: 지속적으로 활동하면서 주제를 확장하고 심화시키며 집단지성이 축적되면서 서로 합의한 내용을 정기적으로 공개
4. 스마트생산 열린혁신랩 운영
□ 워킹그룹 구성 및 운영
○ 워킹그룹 활동을 논의 주제 및 성격에 따라 분과별 워크숍, 전체 워크숍, 내부연구진 워크숍 및 정책전문가 회의, 어젠다별 워크숍으로 나누어 운영


[요약 그림 4] 워킹그룹 운영 체계도


○ 분과는 논의 주제에 따라 스마트생산 요소기술(WG1), 디지털 사업모델(WG2), 테스트베드(WG3)로 크게 셋으로 구분
- 요소기술 분과(WG1): 활용 가능한 요소기술과 기술 간 융합･소통에 대하여 논의
․기술간 협력과 융합을 통한 단일 기술의 한계 극복방안을 발굴 및 기술간 상호 호환과 소통을 위한 민간 중심의 표준 제안 등을 목표로 함
․과학기술 분야 정부출연연구소, 기업의 기술개발 연구소 등을 중심으로 구성
- 디지털 사업모델 분과(WG2): 기술 기반의 새로운 비즈니스 모델 구축･발전
․새로운 기술･기업 간 협력을 통한 신규 사업모델 발굴 및 신산업 육성을 위한 기반 정책(공동 인프라 구축 등) 제안을 목표로 함
․기존 제조업 이외의 다양한 분야(소프트웨어, 플랫폼 서비스 등)와 다양한 규모(대･중견･중소기업)의 기업전문가, 소비자 보호 제도 전문가로 구성
- 테스트베드 분과(WG3): 요소기술(WG1), 디지털 사업모델(WG2) 분과의 제안의 실현 가능성을 검증
․타 분과의 아이디어와 제안이 생산현장에서의 구현가능 여부를 탐색하고, 스마트생산 생태계의 Best Practice 발굴 및 제공을 목표로 함
․국내 제조업 공장들이 밀집되어있는 경남 창원 산업단지와 경기 안산･시화 산업단지의 기업의 공장 관계자들을 중심으로 구성


[요약 그림 5] 스마트생산 열린혁신 워킹그룹 구조도


□ 스마트생산 정책 어젠다
○ (어젠다 1) 스마트생산을 위한 데이터 인프라 구축
- 스마트생산 데이터 라이브러리 구축
- 기업의 공정 시뮬레이션 툴 활용도 제고를 위한 지역 기반 공정 시뮬레이션 툴 보급
- 스마트공장 및 제조데이터 보안 인프라 구축
- 민간 중심의 제조데이터 표준제정 및 확산, 공용 클라우드 인프라 구축 등
○ (어젠다 2) 기업 내 제조데이터 활용 촉진
- 제조데이터 기반 새로운 비즈니스 발굴 지원
- 기업의 디지털화 지원 및 스마트생산 역량 제고
- 제조데이터 기반의 연계산업 및 비즈니스모델 발굴
○ (어젠다 3) 제조데이터 공유 플랫폼 및 데이터 기반의 스마트생산 생태계 조성
- 제조데이터 거래소 도입을 통한 데이터 공유･거래 활성화
- 기존 제조기업들의 신규 디지털 서비스 발굴 지원
- 제조데이터를 기반으로 한 기업 간 협력 촉진
○ (어젠다 4) 미래형 유연 제조 및 개인 맞춤형 생산을 위한 체계 마련
- 미래형 유연 제조 및 맞춤형 생산을 위한 기반기술 개발
- 소비자가 생산과정에 참여하는 새로운 생산시스템에 대비하기 위한 소비자 권익 보호 등 제도 정비
○ 기타 관련 정책 어젠다
- 제조 운영기술(OT)와 정보기술(IT)를 아우르는 융합형 전문인력 양성
- 소상공인 스마트생산 전환 지원

5. 국내 스마트생산 생태계 및 정책이슈 진단
□ 설문조사 개요
○ 워킹그룹 운영을 통해 발굴된 스마트 생산과 관련된 주요 정책이슈 및 어젠다들에 대한 인식 조사 및 우선순위 도출을 위한 설문조사 실시
- 일반국민 1,500명, 전문가(산업계, 정책당국 및 유관기관, 학계 및 연구계) 170명 대상으로 실시하고, 국민들과 전문가 간의 인식을 비교･분석
- 설문조사 문항은 ① 스마트생산에 대한 인식과 ②스마트생산 관련 정책에 대한 인식으로 구분

□ 설문조사 결과 I : 스마트생산에 대한 인식
○ 스마트생산에 대한 인식 및 연관 핵심어
- 일반인의 경우 스마트생산에 대해 정확하게 알지 못한다는 응답이 약 76.9% 이나, 전문가의 경우 ‘잘 알고 있다’는 응답이 59.4%를 차지
- 관련 핵심어에 대해 일반인은 4차산업혁명(65.4%)과 디지털 전환･디지털 트윈(36.9%)을 선택한 반면, 전문가의 경우 4차산업혁명(60.0%), 공장 자동화(55.9%) 순


[요약 그림 6] 스마트생산 연관 핵심어 (2개 복수응답)


○ 스마트생산이 미치는 영향에 대한 인식
- 일반인과 전문가 모두 일자리 및 고용에 대한 영향이 가장 클 것으로 응답
․다만 전문가의 경우에는 투자활동(11.8%)이 소비패턴보다 스마트생산에 더 영향을 받을 것이라고 응답


[요약 그림 7] 스마트생산이 영향을 미치는 경제활동 영역

- 스마트생산이 생활에 영향을 미칠 시기는 ‘5~10년 이내’라는 응답이 절반 이상
- 스마트생산이 영향을 미칠 일자리 분야는 일반인은 반도체 등 전기전자 분야로 응답하였으나(38.1%), 전문가의 경우 자동차 등 기계설비이라고 응답(33.5%)


[요약 그림 8] 스마트생산이 영향을 미칠 일자리


○ 국내 스마트생산 활성화에 대한 인식
- 일반인의 경우 활성화 되었다(27.5%)는 응답이 활성화 되지 않았다(20.6%)에 비해 약간 높은 응답비율을 차지
- 반면, 전문가는 활성화 되지 않았다(40.0%)가 활성화 되었다(11.8%)에 비해 크게 높은 응답비율로 나타나는 등 스마트생산의 활성화 정도가 낮은 것으로 인식


[요약 그림 9] 한국의 스마트생산의 활성화 정도

- 국내 스마트생산 활성화를 위한 주체와 관련하여, 일반인은 대기업(37.6%)과 정부 및 공공기관(32.4%)의 역할을 강조한 반면, 전문가들은 중견･중소기업(40.6%)의 역할을 강조


[요약 그림 10] 한국 스마트생산의 활성화 주체


□ 설문조사 결과 II : 스마트생산 정책 우선순위
○ 세부정책 이슈의 중요도에 대하여 일반인과 전문가 모두 평균 5점 이상으로 응답
- 일반인은 생태계 조성(5.41점)을 높게 평가한 반면, 전문가들은 데이터 인프라 구축(5.92점) 및 제조데이터 활용(5.84점)의 중요성을 강조


[요약 그림 11] 스마트생산 관련 이슈 중요도 비교 (7점 척도)

○ 제조데이터 인프라 및 생태계에 대한 정책 우선순위
- 제조데이터의 공유 및 활용의 가장 큰 걸림돌로 일반인은 표준화되어 있지 않은 제조데이터(28.7%)를 지적한 반면, 전문가는 기업들의 공개거부(29.4%)를 지적
- 제조데이터 생태계의 활성화 및 지속가능성 확보를 위한 정책으로 일반인은 인증시스템 구축(29.5%)을, 전문가는 명확한 제도적 기반확립(29.4%)을 선택


[요약 그림 12] 제조데이터 생태계 활성화를 위한 지원 정책


- 제조데이터 생태계 운영의 핵심 주체에 대해서는 일반인과 전문가 모두 국내･외 제조 대기업의 역할을 강조(일반인 35.1%, 전문가 36.5%)
․민간 기업 협의체와 관련해서 학계 및 연구계와 공공기관들은 그 필요성을 강조하고 있으나, 기업(제조업 및 비제조업, 자영업)의 경우 우선순위를 낮게 평가


[요약 그림 13] 제조데이터 생태계 운영 핵심주체


○ 디지털 트윈 및 공정 시뮬레이션 툴 관련 정책 우선순위
- 디지털 트윈기술의 우선 적용 가능 분야에 대해, 일반인과 전문가 모두 생산비 절감을 위한 제조 프로세스 개선을 선택(일반인 24.5%, 전문가 28.2%)

[요약 그림 14] 디지털 트윈 우선 적용가능 분야


- 일반인은 ‘공정 시뮬레이션 툴’ 전문 교육 프로그램의 필요성을 강조(33.3%)한 반면, 전문가들은 국산 맞춤형 공정 시뮬레이터 개발 지원을 강조(28.2%)


[요약 그림 15] 공정 시뮬레이션 툴 사용 장려를 위한 필요 정책


○ 스마트생산 관련 연구개발 정책 우선순위
- 스마트생산 관련 국내 연구개발 투자가 시급한 분야로 일반인은 인공지능 및 빅데이터 분석(30.2%)을, 전문가는 제조 지원 소프트웨어･솔루션(37.1%)를 선택


[요약 그림 16] 스마트생산 연구개발 분야

- 연구개발 투자 주체로 일반인은 대기업의 역할을 강조한 반면(32.4%), 전문가는 중견･중소기업의 역할을 강조(21.8%)


[요약 그림 17] 스마트생산 기술 연구개발 투자 주체


6. 결론 및 시사점
□ 연구결과 종합
○ 본 연구의 추진 체계 및 단계별 논의내용 및 성과를 요약하면 다음과 같음


구분
주요 내용
제2장 국내외 스마트생산 주요 정책 현황
● 국내 스마트생산 정책 동향
● 주요국 스마트생산 정책 동향 (독일, 프랑스, 일본, 중국)
● 국내 언론기사 빅데이터 분석을 통한 스마트생산 정책 분석
제3장 스마트생산 열린 혁신 정책연구 방법론
● 열린혁신플랫폼 정책연구 필요성 및 사례 분석
제4장 스마트생산 열린혁신랩 운영
● 워킹그룹 사전준비 및 구성과 운영 내용
● 워킹그룹 운영을 통한 도출한 스마트생산 정책 어젠다
제5장 국내 스마트생산 생태계 및 정책이슈 진단
● 설문조사를 통한 일반인과 전문가 집단의 스마트생산 정책 어젠다에 대한 인식 조사
<요약 표 2> 주요 연구내용 요약


□ 정책 제안 종합
○ 스마트생산 열린혁신랩 운영 및 일반인과 전문가 집단 대상 인식조사 결과를 종합한 스마트생산 정책 제안은 다음과 같음
○ 제조데이터 기반의 스마트생산 생태계 조성
- 스마트생산 데이터 라이브러리 구축
- 디지털 트윈 확대를 위한 공정 시뮬레이션 툴 보급
- 제조데이터 기반의 연계산업 및 비즈니스모델 발굴
○ 수요자 중심의 스마트생산 기반 확립
- 민간 주도 제조데이터 표준제정 및 확산
- 미래형 유연 제조 및 맞춤형 생산을 위한 기반기술 개발
- 제조 운영기술(OT)과 정보기술(IT)을 아우르는 융합형 전문인력 교육 및 양성

□ 시사점 및 정책적 함의
○ 다양한 현장 전문가 중심의 워킹그룹 운영과정에서의 원활한 의사소통 및 논의를 뒷받침하기 위해서는 서로 다른 용어들 간의 상호호환성(Interoperability)을 확보하는 것이 필요
○ 현장에서의 경험과 애로사항 및 정책의 필요성에 대하여 정책입안자 등이 공감하기 위해서는 워킹그룹 운영과 논의 과정 전반에 대한 이해가 선행되어야 하며, 그 과정을 기록하고 공유하는 것 역시 중요
○ 다양한 현장 전문가들 중심의 정책 네트워크 구축은 기술혁신과 산업성장을 촉진하고 부작용을 최소화하는 제도의 정비 및 정책적 지원을 통해 혁신친화적 사회로의 발전과 국민 삶의 질 제고에 기여할 수 있음을 확인

목차 (Table of Contents)

• 요 약 i
• 제1장 서론 1
• 제1절 연구 배경 및 필요성 1
• 제2절 연구 질문 및 연구 목적 3
• 제2장 국내외 스마트생산 주요 정책 현황 6
• 제1절 국내 스마트생산 정책 동향 6
• 1. 2018년 이전: 중소기업 스마트 제조혁신 전략 등 7
• 2. 2019년: 제조업 르네상스 비전 및 전략 등 11
• 3. 2020년: AI･데이터 기반 중소기업 제조혁신 고도화 전략 등 13
• 제2절 주요국 스마트생산 정책 동향 18
• 1. 독일 18
• 2. 프랑스 22
• 3. 일본 23
• 4. 중국 26
• 제3절 스마트생산 정책 관련 주요 연구 동향 29
• 제4절 빅데이터를 활용한 스마트생산 정책분석 36
• 제3장 열린혁신플랫폼 정책연구 48
• 제1절 열린혁신플랫폼 정책연구의 필요성 48
• 1. 열린혁신플랫폼과 정부 정책의 현장성 48
• 2. 열린혁신플랫폼과 정부 정책의 연결성 49
• 제2절 열린혁신 정책연구 사례 51
• 1. 리빙랩 51
• 2. 열린정책랩(Open Policy Lab: OPL) 52
• 3. 참여형 스마트생산 정책 설계 플랫폼 55
• 제3절 열린혁신플랫폼과 정책연구 방식 57
• 1. 열린혁신플랫폼 워킹그룹 개념 정의 57
• 2. 열린혁신플랫폼의 지향 가치와 구성 요소 58
• 3. 열린혁신플랫폼 워킹그룹의 특징 60
• 4. 열린혁신플랫폼에서 정책연구자의 역할 62
• 제4절 워킹그룹 운영과 기대 효과 63
• 제4장 스마트생산 열린혁신랩 운영 66
• 제1절 워킹그룹 구성 및 운영 66
• 1. 워킹그룹 구성을 위한 사전 준비 66
• 2. 워킹그룹 구성 68
• 3. 워킹그룹 운영 72
• 제2절 스마트생산 정책 어젠다 제안 83
• 1. 스마트생산을 위한 데이터 인프라 구축 83
• 2. 기업 내 제조데이터 활용 촉진 91
• 3. 제조데이터 공유 플랫폼 및 데이터 기반의 스마트생산 생태계 조성 95
• 4. 미래형 유연 제조 및 개인 맞춤형 생산을 위한 체계 마련 99
• 5. 기타 관련 정책 어젠다 102
• 제5장 국내 스마트생산 생태계 및 정책이슈 진단 105
• 제1절 설문조사 개요 105
• 1. 필요성 및 조사방법 105
• 2. 설문조사 구성 및 주요 설문내용 105
• 제2절 설문조사 결과 분석 107
• 1. 스마트생산 인식조사 107
• 2. 스마트생산 정책 우선순위 122
• 3. 종합 138
• 제6장 결론 및 시사점 141
• 제1절 연구 요약 141
• 제2절 시사점 및 정책적 함의 144
• 참고문헌 147
• 부록 1. 빅데이터를 활용한 스마트생산 정책분석 결과 151
• 부록 2. 설문조사지 153
• 부록 3. 외부전문가 서면검토 의견조사서 160
• Summary 163
• Contents 165