스마트 공장 및 산업 자동화에서의 AI 입문 교육 과정

알렌 브래들리 플랫폼은 PLC, HMI 및 네트워크화된 장치들을 구성하고 제어하며 통합하는 데 널리 활용되는 산업 자동화 생태계입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 온라인 또는 오프라인 방식으로 제공됩니다. 이더넷을 활용하여 알렌 브래들리 자동화 장치들을 상호 연결하고 통합함으로써 PLC, HMI, 서버 및 라우터 간의 원활한 통신을 구현하고자 하는 중급 수준의 자동화 전문가들을 대상으로 합니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 알렌 브래들리 생태계 내에서 이더넷 기반 통신 설정하기
• 공통 통신 프로토콜을 이용해 PLC, HMI, 서버 및 라우터를 통합하기
• 실제 산업 환경에서 사용 가능한 자동화 시스템용 네트워크 토폴로지 구현하기
• 장치 간 연결 및 데이터 교환상의 문제 진단 및 해결하기

교육 방식

• 알렌 브래들리 도구를 활용한 시연과 함께하는 지도 교육
• 이더넷으로 연결된 장치들을 대상으로 실습 위주의 통합 연습
• 실제 실험 환경에서의 설정 및 테스트 실습

교육 커스터마이징 옵션

• 특정 장치 모델이나 네트워크 아키텍처에 맞춘 맞춤형 교육도 가능합니다.

대한민국에서 진행되는 이 강사 주도의 실시간 교육 과정은 AB PLC의 기초 개념을 숙지하고 이를 실제 제조 환경에 적용하려는 초급 및 중급 수준의 엔지니어와 기술자를 대상으로 합니다.

교육 종료 시점에 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 제조 산업 내에서 AB PLC가 담당하는 기능 및 활용 방안을 완벽히 이해합니다.
• RSLogix 5000 또는 Studio 5000을 활용해 AB PLC를 프로그래밍할 수 있습니다.
• PLC 시스템 관련 일반적인 문제 진단 및 유지보수 작업도 능숙하게 수행할 수 있습니다.
• 제조 공정에 적합한 PLC 기반 제어 시스템을 설계하고 실제로 구현해낼 수 있습니다.
• 실제 프로젝트를 통해 PLC 프로그래밍 기술을 입증할 수 있습니다.

AI 기반 예지보전은 머신러닝과 데이터 분석 기술을 활용해 장비 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 이를 통해 반응적인 유지보전 방식에서 사전 대응형 전략으로 전환하여 가동률 향상, 비용 절감 및 자산 수명 연장이 가능해집니다.

본 강의는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 실습 과정으로, 산업 현장에 AI 기반 예지보전 솔루션을 도입하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 예지보전이 반응형 및 예방적 유지보전 전략과 어떻게 다른지 이해합니다.
• AI 기반 분석에 활용할 수 있도록 장비 데이터를 수집하고 구조화합니다.
• 머신러닝 모델을 적용해 이상 징후를 탐지하고 고장을 예측합니다.
• 센서 데이터부터 실질적인 인사이트 도출까지 전체 워크플로우를 구현합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 실습 과제 및 사례 분석
• 실시간 시연과 데이터 처리 워크플로우 안내

강의 커스터마이징 옵션

• 본 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 문의해 주시면 협의해 드립니다.

제조 운영 최적화를 위한 인공지능 기술이란, 머신러닝과 데이터 분석 기법을 활용하여 제조 공정의 효율성과 품질 및 생산성을 향상시키는 것을 의미합니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 훈련으로, 온라인 또는 현장에서 제공됩니다. 제조 업계의 중급 수준 전문가들을 대상으로 하며, 인공지능 기술을 활용해 운영 효율성을 높이고 가동 중단 시간을 줄이며 지속적인 개선 활동을 추진하고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

교육 과정을 수료하면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 제조 최적화에 필요한 인공지능 개념을 이해할 수 있습니다.
• 분석을 위해 생산 데이터를 수집하고 전처리하는 방법을 익힙니다.
• 머신러닝 모델을 활용해 공정상의 병목 현상을 파악하고 장애 발생을 예측할 수 있습니다.
• 분석 결과를 시각화하고 해석함으로써 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 실습 환경에서 직접 모델을 구현해보는 시간

교육 내용의 맞춤화 옵션

• 이 교육 과정에 대한 맞춤형 커리큘럼을 원하실 경우, 문의해주시면 협의하여 진행해드립니다.

생산 과정에서 결함, 이상 현상 및 편차를 식별하기 위해 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술이 사용되는 것이 바로 품질 관리 분야의 AI 적용입니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정(온라인 또는 현장에서 진행)은 초급부터 중급 수준에 이르는 품질 관리 전문가들을 대상으로 하며, 제조 환경에서 AI 도구를 활용해 검사를 자동화하고 제품 품질을 향상시키고자 하는 분들을 위해 마련되었습니다.

교육 과정을 수료한 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 산업 현장에서 AI가 품질 관리에 어떻게 활용되는지 이해할 수 있습니다.
• 생산 라인에서 얻은 이미지 또는 센서 데이터를 수집하고 레이블링할 수 있습니다.
• 머신러닝 및 컴퓨터 비전 기술을 이용해 결함을 감지할 수 있습니다.
• 이상 현상 탐지 및 생산 효율 예측을 위한 간단한 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론이 진행됩니다.
• 다양한 연습 문제와 실습 기회가 제공됩니다.
• 실제 실험실 환경에서 직접 AI 모델을 구현하는 과정도 포함됩니다.

강좌 맞춤형 구성 옵션

• 본 강좌의 맞춤형 교육을 원하시는 경우, 연락해주시면 기꺼이 협의드리겠습니다.

공급망 및 제조 물류 분야에서의 AI는 예측 분석, 머신러닝, 자동화 기술을 활용하여 재고 관리, 운송 경로 설정 및 수요 예측 과정을 최적화합니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정(온라인 또는 현장 진행)은 중급 수준의 공급망 전문가들을 대상으로 하며, AI 기반 도구를 활용해 물류 성과를 향상시키고 정확한 수요 예측을 수행하며 창고 및 운송 업무를 자동화하고자 하는 이들을 위해 마련되었습니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 물류 및 공급망 활동 전반에 AI가 어떻게 활용되는지 이해할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델을 이용해 수요 예측과 재고 관리를 수행할 수 있습니다.
• AI 기반 기술을 활용하여 운송 경로를 분석하고 최적화할 수 있습니다.
• 창고 및 배송 과정에서 의사결정을 자동화할 수 있습니다.

교육 형식

• 상호작용형 강의와 토론이 이루어집니다.
• 다양한 연습 문제와 실제 훈련 기회가 제공됩니다.
• 실제 실험 환경에서 직접 기술을 적용해보는 시간도 마련됩니다.

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 교육 과정을 고객의 요구에 맞게 커스터마이징하고자 하는 경우, 문의해주시면 협의해드리겠습니다.

이 실습 중심의 교육 과정에서는 머신러닝, 컴퓨터 비전 및 데이터 분석 기법을 활용해 실제 혹은 시뮬레이션된 산업 데이터를 바탕으로 실무 문제들을 해결하는 방법을 학습합니다. 이는 AI 활용 사례 구현에 관한 실질적인 접근 방식입니다.

강사가 직접 진행하는 온라인 또는 현장 교육 과정으로, 중급 수준의 다양한 전문가들로 구성된 팀을 대상으로 합니다. 이들은 조직의 운영 목표에 부합하는 AI 활용 사례를 공동으로 구현하고 산업 데이터 파이프라인 처리 경험도 습듭니다.

본 과정을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 운영, 품질 관리 혹은 유지보수 분야에서 실제 적용 가능한 AI 활용 사례를 선정 및 정의할 수 있습니다.
• 다양한 직무 역량을 가진 팀원들과 협력하여 머신러닝 기반 솔루션을 개발할 수 있습니다.
• 여러 형태의 산업 데이터를 취급, 정제 및 분석하는 능력을 갖추게 됩니다.
• 선택한 활용 사례에 기반하여 실제 작동 가능한 AI 솔루션 프로토타입을 제시할 수 있습니다.

강의 진행 방식

• 상호작용적인 강의와 토론이 이루어집니다.
• 팀별 연습 문제 및 프로젝트 작업도 수행합니다.
• 실제 랩 환경에서 직접 AI 모델을 구현하는 기회가 제공됩니다.

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 과정을 조직의 요구에 맞게 맞춤형으로 구성하고자 하시면, 문의해 주시기 바랍니다.

CANoe는 Vector에서 개발한 종합적인 소프트웨어 도구로, 특히 CAN(Controller Area Network) 프로토콜을 사용하는 차량 내부 네트워크 및 ECU의 개발, 테스트, 분석에 활용됩니다.

본 교육은 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서, 온라인 또는 현장에서 진행되며 CANoe를 활용해 CAN 기반 통신 시스템을 시뮬레이션하고 테스트하며 분석하고자 하는 초급부터 중급 수준의 자동차 엔지니어 및 테스터들을 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• CANoe 및 관련 구성 요소의 설치와 설정
• CAN 프로토콜의 기본 원리 및 메시지 구조에 대한 이해
• CAPL 스크립팅을 활용하여 ECU 및 CAN 네트워크 시뮬레이션 생성
• CAN 트래픽을 효과적으로 모니터링, 분석 및 디버깅

디지털 트윈이란 물리적 시스템의 가상 복제본으로, 실시간 데이터와 AI 기반 분석 기능을 통해 보다 정확한 정보를 제공합니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 강사 주도형 교육 과정으로, 실시간 데이터 및 AI 통찰력을 활용해 디지털 트윈 모델을 구축하고 최적화하고자 하는 중급 수준의 전문가들을 대상으로 합니다.

교육이 끝날 때쯤 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 디지털 트윈의 아키텍처와 구성 요소에 대한 이해
• 복잡한 시스템 및 환경을 모델링하기 위한 시뮬레이션 도구 활용법
• 실시간 데이터 스트림을 가상 모델에 통합하는 방법
• 예측 분석 및 이상 탐지를 위해 AI 기법을 적용하는 기술

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 실험실 환경에서의 실무 구현 체험

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌를 참가자의 요구에 맞게 맞춤형으로 구성하고 싶으시다면, 문의해 주시면 기획해 드리겠습니다.

엣지 AI는 인공지능 모델을 네트워크 가장자리에 위치한 디바이스 및 기계에 직접 배포함으로써, 최소한의 지연 시간 내에 실시간 의사결정이 가능하게 하는 기술입니다.

본 강좌는 온라인 또는 현장에서 진행되는 전문가 대상 교육으로서, 제조 환경에서 속도와 신뢰성, 그리고 오프라인 운영 능력이 매우 중요한 경우에 AI 기반 로직 및 제어 시스템을 구현하고자 하는 임베디드 개발자 및 IoT 전문가들을 위해 설계되었습니다.

교육을 마친 후에는 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 엣지 AI 시스템의 구조와 장점을 이해할 수 있습니다.
• 임베디드 디바이스에 배포 가능한 AI 모델을 구축하고 최적화할 수 있습니다.
• TensorFlow Lite 및 OpenVINO와 같은 도구를 활용해 지연 시간을 최소화하며 추론 작업을 수행할 수 있습니다.
• 센서, 액추에이터 및 산업용 통신 프로토콜과 엣지 지능 시스템을 통합할 수 있습니다.

강좌 형식

• 상호작용형 강의 및 토론 진행
• 다양한 실습 문제와 연습 기회 제공
• 실제 실험실 환경에서 직접 구현해보는 Hands-on 세션 포함

강좌 맞춤화 옵션

• 본 강좌에 맞춘 커스텀 교육을 원하시는 경우, 문의해주시면 협의 후 진행해드립니다.

AI를 활용한 산업용 컴퓨터 비전 기술은 제조업체와 품질 관리 팀이 제품 표면의 결함을 탐지하고 부품의 적합성을 확인하며, 시각적 검사를 자동화하는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있습니다.

본 강좌는 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로서, AI 기반 컴퓨터 비전 시스템을 활용해 결함 검출 및 검사를 설계하고 구현하고자 하는 중급 이상 수준의 품질 관리 담당자, 자동화 엔지니어, 개발자를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 산업용 비전 시스템의 구조와 구성 요소를 이해할 수 있습니다.
• 딥러닝 기술을 활용해 시각적 결함 검출용 AI 모델을 제작할 수 있습니다.
• 산업용 카메라 및 장비와 실시간 검사 파이프라인을 통합할 수 있습니다.
• 생산 환경에 적용 가능한 AI 기반 검사 시스템의 배포 및 최적화가 가능합니다.

강좌 진행 방식

• 상호작용형 강의와 토론을 통해 내용을 전달합니다.
• 다수의 연습 문제와 실습 기회를 제공합니다.
• 실제 실험실 환경에서 직접 실습하는 방식으로 진행됩니다.

강좌 맞춤형 설정 옵션

• 본 강좌를 고객의 요구에 맞게 맞춤화하여 진행하려면, 연락을 주시기 바랍니다.

본 강의는 대한민국에서 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로, 옴론 PLC를 활용해 모션 제어 솔루션을 구현하고자 하는 중급 수준의 자동화 엔지니어 및 제어 시스템 설계자를 대상으로 합니다.

교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 모션 제어의 기본 개념과 그 활용 방안을 이해합니다.
• Sysmac Studio에서 모션 하드웨어 및 소프트웨어를 설정할 수 있습니다.
• 단축 및 다축 모션 제어 프로그램을 작성하고 최적화할 수 있습니다.
• 보간법 및 동기화를 포함한 협동형 모션 전략을 구현할 수 있습니다.

본 강좌는 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되는 실습 중심의 교육 과정으로, NJ/NX 컨트롤러, EtherCAT 네트워크, G5/1S/1SA 서보 드라이브, NA 시리즈 HMI 및 NX 안전 하드웨어를 포함한 오므론 Sysmac 시스템을 구성하고 프로그래밍하며 시운전하고자 하는 자동화 엔지니어와 제어 시스템 설계자를 대상으로 합니다.

본 과정은 학습자에게 프로그램 가능 논리 제어기(PLC)의 기초를 소개합니다. PLC의 핵심 개념을 설명한 후에는 래더 다이어그램 기반 명령어들을 익히고 산업 자동화 작업에 적용해 보게 됩니다. 대상자: 전기 기술자, 기계 공학자, 산업 자동화 분야에 관심 있는 프로그래머

스마트 로보틱스는 인공지능을 로봇 시스템에 통합하여 인지 능력, 의사결정 및 자율적 제어 성능을 향상시키는 분야입니다.

본 교육 과정은 강사가 직접 진행하는 실시간 교육으로서 온라인 또는 현장에서 제공되며, 스마트 제조 환경에서 AI 기반의 인지 기능, 계획 수립 및 제어 체계를 구현하고자 하는 상급 수준의 로보틱스 엔지니어, 시스템 통합 전문가 및 자동화 담당자를 대상으로 합니다.

교육 과정을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• 로봇 인지 능력 향상을 위한 AI 기술 및 센서 데이터 통합 방법 이해 및 활용
• 협업형 로봇 및 산업용 로봇을 위한 움직임 계획 알고리즘 개발
• 실시간 의사결정을 위해 학습 기반 제어 전략 적용
• 지능형 로봇 시스템을 스마트 팩토리의 작업 흐름에 통합하는 방법 습득

교육 방식

• 상호작용형 강의 및 토론
• 다양한 연습 문제와 실습 기회 제공
• 실제 실험실 환경에서의 직접적인 구현 활동

교육 과정 맞춤화 옵션

• 본 과정에 대한 맞춤형 교육이 필요하신 경우, 연락 주시면 일정을 조율해 드립니다.