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코스 개요

생성형 AI 입문

  • 제조업 분야에서의 AI 활용 현황 개관
  • 생성형 AI의 기본 원리 설명
  • 실제 사례 및 사례 연구 소개

생성형 AI를 활용한 설계 최적화

  • 제품 설계 및 개발 과정에서의 AI 활용 방법
  • 사례 연구: 실제 환경에서의 생성형 디자인 적용 예시
  • 제품 설계 시 창의성과 혁신성을 증진시키는 방법

예지정비 기법

  • 장비 유지보수 계획 수립을 위한 AI 활용 전략
  • 실습: 예지정비 모델 구축 방법 연습
  • AI를 통해 가동 중단 시간 및 유지보수 비용 절감 가능

품질 관리 강화 방안

  • 품질 보증 공정에서의 AI 활용 방법
  • 연습: AI 기반 결함 탐지 및 분석 실시해보기
  • 머신러닝 알고리즘을 통해 제품 품질 향상 가능

데이터 분석 및 의사결정 역량 강화

  • 생산 개선을 위한 AI 결과 해석 방법
  • 실습: 데이터 기반 의사결정 시나리오 그룹 연습
  • 데이터 시각화 기술을 통해 AI 결과를 효과적으로 이해하기

제조 시스템에 AI 통합 방법

  • 기존 제조 공정에 AI 도입하기 위한 전략
  • 패널 토론: AI 통합 과정에서 발생하는 문제 해결 방안
  • 제조 환경에서의 AI 구현을 위한 모범 사례 소개

제조업용 AI의 미래 동향

  • 신기술 동향 및 잠재적 영향 분석
  • 실습: 향후 제조업용 AI 환경 대비 방안 논의
  • 지속적인 학습을 통해 AI 기술 트렌드 선도하기

실무 중심 연습 세션

  • 생성형 AI 도구를 활용한 직접 프로젝트 수행 기회 제공
  • 동료 평가 및 그룹 프레젠테이션 진행 가능
  • 최종 과제: 특정 제조 환경에 맞는 포괄적 AI 전략 수립하기

요약 및 향후 발전 방향

요건

  • 제조 공학 또는 공정 개선 분야 관련 지식
  • AI 및 머신러닝의 기본 개념에 대한 이해
  • 프로그래밍 기초 지식, 특히 Python 활용 능력이 유리함

수강 대상자

  • 제조 엔지니어
  • 공정 개선 전문가
  • AI 개발자
 14 시간

참가자 수


참가자별 가격

회원 평가 (2)

예정된 코스

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