Development of an AI-Based Prediction Model for Optimal Inventory Levels of Repair Parts
민관공동기술사업화(R&D) · 민관공동기술사업화R&D(구매연계· 상생협력)
2026년
2420034591
중소벤처기업부
중소기업기술정보진흥원
주식회사 스마트뱅크
전형식
10명
2026.09.01 ~ 2026.12.31
2026.09.01 ~ 2028.08.31
1억원
1.3억원
개발연구
중소기업
부산광역시 연제구
생명과학 > 분자세포생물학 > 신호전달
○ [현행 문제] 공군 수리부속은 항공기, 방공무기, 레이더, 통신전자장비 등 주요 무기체계 가동률과 직결되는 핵심 군수자원임. 수리부속 부족 시 정비지연, 장비 비가동, G-NORS 발생 등으로 작전 지속성이 저하될 수 있고, 과다 확보 시 예산 비효율, 장기보관, 장기무출고, 불용재고 증가가 발생할 수 있음. 현행 공군 수리부속 소요관리 업무는 DELI...
○ 연구개발은 DELIIS 데이터 구축, 기존 공군 산정공식 기준선 구현, AI 예측·위험분석, 후보 DL 시뮬레이션, AI 추천 DL/RO 및 XAI 추천사유 제공, 품목관리관 보정지원 SW 구현, 공군 수요처 검증, 폐쇄망 설치형 제품화 순으로 추진함- (데이터 구축) DELIIS 반출자료, Excel·CSV, 비식별 샘플, 통제 업로드 자료를 기반으로...
○ 본 과제의 기대효과는 기술적 효과, 공군 업무개선 효과, 경제적·사업화 효과, 정책적 확산효과로 구분됨- (기술적 효과) DELIIS 기반 공군 수리부속 데이터를 AI 학습에 적합한 품목-월 데이터셋으로 전환하고, 기존 산정공식 기준선과 AI 추천엔진을 결합한 국방 군수 재고관리 AI/SW 기술을 확보할 수 있음. 기존 AD 예측 중심 업무를 결품위험,...