Course Outline

생성형 AI 소개

  • 제조업에서 AI 개요
  • 생성형 AI의 원칙
  • 실제 사례 및 사례 연구

생성형 AI를 통한 설계 최적화

  • AI를 활용한 제품 설계 및 개발
  • 사례 연구: 실제 사례에서의 생성형 설계
  • 제품 설계에서의 창의력과 혁신 강화

예측 유지보수

  • AI를 활용한 장비 유지보수 예측 구현
  • 워크숍: 예측 유지보수 모델 구축
  • AI를 통해 다운타임과 유지보수 비용 줄이기

품질 관리 강화

  • AI를 품질 보증 과정에 적용
  • 연습: AI 기반 결함 탐지 및 분석
  • 머신러닝 알고리즘을 통한 제품 품질 개선

데이터 분석 및 의사결정

  • 생산 개선을 위한 AI 생성 인사이트 해석
  • 그룹 활동: 데이터 기반 의사결정 시나리오
  • AI 출력 이해를 위한 데이터 시각화 활용

AI를 제조 시스템에 통합

  • 기존 제조 워크플로우에 AI 도입 전략
  • 패널 토론: AI 통합에서의 도전 과제 극복
  • 제조 환경에서 AI 구현을 위한 모범 사례

제조 AI의 미래 동향

  • 떠오르는 기술과 그 잠재적 영향 탐구
  • 인터랙티브 세션: 제조 AI의 미래 준비
  • AI에서의 지속적인 학습을 통한 선두 유지

실습 세션

  • 생성형 AI 도구를 활용한 실습 프로젝트
  • 피어 리뷰 및 그룹 발표
  • 최종 프로젝트: 제조 시나리오를 위한 종합 AI 전략 개발

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 제조 공학 또는 프로세스 개선 배경
  • 기본적인 AI와 머신러닝 개념에 대한 이해
  • 기본적인 프로그래밍 지식, 가능하면 Python

대상

  • 제조 공학자
  • 프로세스 개선 전문가
  • AI 개발자
 14 Hours

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Price per participant

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