핸즈온 워크숍: 산업 데이터로 AI Use Case 구현 교육 과정

AI 기반 예측 유지보수는 기계 학습과 데이터 분석을 통해 장비 고장을 예측하고 유지보수 일정을 최적화합니다. 이는 반응형 유지보수 모델을 예방형 전략으로 전환하여 더 나은 가동 시간, 비용 절감 및 자산 수명을 가능하게 합니다.

이 인스트럭터-리드 라이브 교육 (온라인 또는 현장)은 AI 기반 예측 유지보수 솔루션을 산업 환경에서 구현하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마친 후 참가자는 다음을 할 수 있습니다:

• 예측 유지보수가 반응형 및 예방형 유지보수 전략과 어떻게 다른지 이해합니다.
• AI 기반 분석을 위해 기계 데이터를 수집하고 구조화합니다.
• 기계 학습 모델을 사용하여 이상을 감지하고 고장을 예측합니다.
• 센서 데이터에서 실질적인 통찰력으로 이어지는 종단 간 워크플로를 구현합니다.

코스의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실습 연습 및 사례 연구.
• 라이브 데모 및 실용적인 데이터 워크플로.

코스 커스터마이징 옵션

• 이 코스의 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 조율하기 위해 문의해 주세요.

AI for Process Optimization은 제조업의 효율성, 품질 및 생산성을 향상시키기 위해 머신러닝과 데이터 분석을 적용하는 것입니다.

이 강좌는 AI 기술을 활용하여 운영을 최적화하고, 다운타임을 줄이며, 지속적인 개선 활동을 지원하려는 중급 제조업 전문가를 대상으로 합니다. 온라인으로 진행할 수도 있고, 현장에서 직접 강의할 수도 있습니다.

이 강좌를 마치면 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 제조업 최적화에 관련한 AI 개념을 이해합니다.
• 생산 데이터를 분석을 위해 수집하고 준비합니다.
• 머신러닝 모델을 적용하여 병목 현상을 식별하고 고장을 예측합니다.
• 데이터 기반의 결정을 지원하기 위해 결과를 시각화하고 해석합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강좌 커스터마이징 옵션

• 이 강좌에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 커스터마이징을 위해 문의하십시오.

품질 관리 AI는 생산 공정에서 결함, 이상, 그리고 편차를 식별하기 위해 컴퓨터 비전과 머신러닝 기술을 사용하는 것입니다.

이 강사는 온라인과 오프라인 모두 가능하며, AI 도구를 사용하여 검사를 자동화하고 제조 환경에서 제품 품질을 향상시키기를 원하는 초급에서 중급 수준의 품질 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 통해 참가자는 다음과 같은 능력을 습득할 것입니다:

• 산업 품질 관리에 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 생산 라인의 이미지나 센서 데이터를 수집하고 레이블링합니다.
• 머신러닝과 컴퓨터 비전을 사용하여 결함을 검출합니다.
• 이상 탐지와 생산량 예측을 위한 간단한 AI 모델을 개발합니다.

과정 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 라이브랩 환경에서 직접 구현

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤화를 원하시는 경우에 연락주세요.

공급망 및 제조물류에서 AI는 예측 분석, 머신러닝 및 자동화를 활용하여 재고, 경로, 수요 예측을 최적화하는 것입니다.

이 강사는 중급 수준의 공급망 전문가들을 대상으로 하며, AI 기반 도구를 활용하여 물류 성과를 향상시키고, 수요를 정확하게 예측하며, 창고 및 운송 운영을 자동화하는 방법을 배웁니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다.

• 물류 및 공급망 활동에서 AI가 어떻게 적용되는지 이해합니다.
• 수요 예측 및 재고 관리용 머신러닝 모델을 사용합니다.
• AI 기반 기법을 활용하여 경로를 분석하고 운송을 최적화합니다.
• 창고 및 주문 처리 과정에서의 의사 결정을 자동화합니다.

강의 형식

• 상호작용을 통한 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤형 교육으로 요청하려면, 문의하여 조치해 주시기 바랍니다.

스마트 공장에서의 AI는 인공지능을 활용하여 실시간으로 공정 자동화, 모니터링 및 최적화하는 것입니다.

이 강사는 초보자 수준의 의사 결정자와 기술 리더를 대상으로, AI가 스마트 공장에서 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 전략적 및 실질적인 소개를 제공합니다.

이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖출 것입니다:

• AI와 머신러닝의 핵심 원칙을 이해합니다.
• 제조 및 자동화 분야에서 AI의 주요 사용 사례를 파악합니다.
• AI가 예측 유지 보수, 품질 관리 및 공정 최적화에 어떻게 기여하는지 탐구합니다.
• AI 주도 프로젝트를 시작하기 위한 단계들을 평가합니다.

코스 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 실제 사례 연구 및 그룹 연습.
• 전략적 프레임워크 및 구현 가이드.

코스 맞춤화 옵션

• 이 코스에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면, 문의하여 조정하세요.

디지털 트윈은 실시간 데이터와 AI 기반 지능으로 강화된 물리적 시스템의 가상 복제본입니다.

이 온라인 또는 현장에서 제공되는 강사 지도형 라이브 교육은 실시간 데이터와 AI 기반 통찰을 활용하여 디지털 트윈 모델을 구축, 배포 및 최적화하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참여자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 디지털 트윈의 아키텍처와 구성 요소를 이해합니다.
• 복잡한 시스템과 환경을 모델링하기 위해 시뮬레이션 도구를 사용합니다.
• 가상 모델에 실시간 데이터 스트림을 통합합니다.
• 예측 행동과 이상 탐지를 위해 AI 기법을 적용합니다.

강의 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 강의에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 문의하여 조치해 주십시오.

에지 AI는 네트워크 가장자리에서 장치 및 기계에 인공지능 모델을 직접 배포하여 최소한의 지연 시간으로 실시간 의사결정을 가능하게 합니다.

이 강사는 고급 임베디드 및 IoT 전문가를 대상으로 하며, 속도, 신뢰성, 오프라인 운영이 중요한 제조 환경에서 AI 기반 로직 및 제어 시스템을 배포하고자 하는 분들에게 적합합니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 에지 AI 시스템의 아키텍처와 장점을 이해합니다.
• 임베디드 장치에 배포하기 위한 AI 모델을 구축하고 최적화합니다.
• 저지연 추론을 위해 TensorFlow Lite와 OpenVINO와 같은 도구를 사용합니다.
• 에지 인텔리전스를 센서, 액추에이터 및 산업 프로토콜과 통합합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 배열을 위해 문의해 주십시오.

산업용 컴퓨터 비전을 AI와 결합하면 제조업체와 품질 관리(QA) 팀이 표면 결함을 감지하고 부품 준수 여부를 확인하며 시각적 검사 과정을 자동화하는 방식이 변화하고 있습니다.

이 강의는 중급에서 고급 수준의 QA 팀, 자동화 엔지니어 및 개발자들이 AI 기술을 사용하여 결함 검출 및 검사를 위한 컴퓨터 비전 시스템을 설계하고 구현하고자 하는 사람들을 대상으로 합니다.

이 강의를 마치면 참가자들은 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 산업용 비전 시스템의 구조와 구성 요소 이해.
• 심층 학습을 사용하여 시각적 결함 검출을 위한 AI 모델 구축.
• 산업용 카메라 및 장치와 실시간 검사 파이프라인 통합.
• 생산 환경에서 AI 기반 검사 시스템 배포 및 최적화.

과정 형식

• 상호작용 있는 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 실습 환경에서 직접 구현.

과정 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대해 맞춤형 교육을 요청하려면, 연락하여 조치하시기 바랍니다.

스마트 로보틱스는 인공지능을 로봇 시스템에 통합하여 인식, 의사 결정 및 자율 제어를 향상시키는 것입니다.

이 강사는 고급 로보틱스 엔지니어, 시스템 통합자, 자동화 리더가 스마트 제조 환경에서 AI 기반 인식, 계획 및 제어를 구현하고자 하는 경우를 대상으로 합니다.

이 강좌를 통해 참가자는 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 로봇 인식 및 센서 퓨전에 AI 기술을 이해하고 적용합니다.
• 협업 및 산업 로봇을 위한 운동 계획 알고리즘을 개발합니다.
• 실시간 의사 결정을 위한 학습 기반 제어 전략을 배포합니다.
• 지능형 로봇 시스템을 스마트 팩토리 워크플로우에 통합합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브-랩 환경에서의 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치하십시오.