문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
제조업에서의 AI 소개
- 스마트 제조 및 인더스트리 4.0 트렌드
- 운영에서의 AI 활용 사례 개요
- 주요 성과 지표 및 KPI
데이터 수집 및 준비
- 제조 데이터 소스(센서, PLC, MES)
- 시계열 데이터 클리닝 및 형식화
- Pandas와 Jupyter를 활용한 전처리
서술적 및 진단적 분석
- 데이터 탐색 및 시각화
- 상관관계 분석 및 근본 원인 식별
- Power BI를 활용한 맞춤형 대시보드
프로세스 최적화를 위한 머신러닝
- 지도 학습 및 비지도 학습
- 패턴 발견을 위한 클러스터링
- 예측을 위한 회귀 및 분류
예측 정밀 검사 및 품질을 위한 AI
- 이상치 감지 및 예측 알림
- 고장 예측 모델
- 모델 인사이트를 통한 제품 품질 향상
실시간 분석 및 피드백 루프
- 스트리밍 데이터 및 실시간 처리
- SCADA/MES 시스템과의 통합
- 자동 프로세스 조정을 위한 피드백
사례 연구 및 캡스톤 프로젝트
- 실제 데이터셋에 대한 실습 분석
- 최적화 모델 설계 및 검증
- AI 기반 개선 계획 최종 발표
요약 및 다음 단계
요건
- 제조 공정 또는 운영 관리에 대한 이해
- 데이터 분석 또는 엑셀 기반 보고 경험
- 프로그래밍 또는 스크립팅에 대한 기본 지식
대상 독자
- 프로세스 엔지니어
- 공장 매니저
- 린 식스 시그마 전문가
21 시간
