[PLUS] AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(자동차·부품 분야)

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과정교재 -
복습기간 교육종료 후 1년
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과정소개

자동차 및 부품 제조 산업은 치열한 글로벌 경쟁과 복잡한 공급망 속에서 혁신이 필수적인 분야입니다.
본 강의는 AI 기술을 현장에 어떻게 적용할 수 있는지를 중심으로, 생산 효율 향상, 품질 검사 자동화, 설비 예지보전, 공급망 최적화 등 실제 사례와 함께 설명합니다.
AI 도입에 필요한 기초 이해부터, 현장 적용 시 고려해야 할 전략과 리스크 관리까지 단계적으로 다루어, 실무 담당자와 관리자가 바로 활용할 수 있는 지식과 통찰을 제공합니다.

학습목표

    · AI 기술이 제조업 분야에 어떻게 적용되는지 설명할 수 있다.
    · AI 적용 단계별 전략에 대해 설명할 수 있다.
    · 자동차 및 부품 제조 현장에서 AI가 어떻게 활용되는지, 주요 기술과 사례를 구체적으로 이해할 수 있다.
    · 공정 최적화, 불량 검출 자동화, 설비 예지보전 등 AI 기반 혁신 방안을 업무에 직접 적용할 수 있는 실질적인 지식을 얻을 수 있다.
    · AI 도입 과정에서 고려해야 할 투자 효과(ROI), 리스크 관리, 조직 변화 대응 전략을 학습하여, 기업의 DX 추진에 기여할 수 있다.
    · 데이터 분석 및 AI 활용을 통해 현장의 문제를 스스로 진단하고 개선 방안을 제안할 수 있는 능력을 기를 수 있다.

학습대상

    · 자동차 및 부품 제조업 종사자
    · 제조업 디지털 전환 담당자, B2B/기업 교육 대상자

학습내용

학습방법

웹+모바일 병행학습

수료기준 ※모든 평가항목에 응시하여야 수료 가능합니다.

평가항목 점수비중 과락기준 유의사항
진도 18 차시 100 % 0 % 이상
총계 - 100% 60 점 이상 총점 평균 60 점 미만 시 수료 불가

학습목차

[PLUS] AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(자동차·부품 분야)

01 단원 01.AI와 제조업의 만남 왜 필요한가?
  • 01. AI와 제조업의 만남 왜 필요한가?
02 단원 02.AI 기술 기본 개념
  • 01. AI 기술 기본 개념
03 단원 03.제조업 데이터의 특성
  • 01. 제조업 데이터의 특성
04 단원 04.AI 활용 주요 분야
  • 01. AI 활용 주요 분야
05 단원 05.AI 단계별 적용 전략
  • 01. AI 단계별 적용 전략
06 단원 06.데이터 수집과 전처리
  • 01. 데이터 수집과 전처리
07 단원 07.제조업 AI 도입 장애 요인
  • 01. 제조업 AI 도입 장애 요인
08 단원 08.ROI 확보 전략
  • 01. ROI 확보 전략
09 단원 09.국내외 사례 비교
  • 01. 국내외 사례 비교
10 단원 10.향후 전망과 디지털 전환 로드맵
  • 01. 향후 전망과 디지털 전환 로드맵
11 단원 11.자동차 산업과 AI의 만남
  • 01. 자동차 산업과 AI의 만남
12 단원 12.조립 라인 최적화
  • 01. 조립 라인 최적화
13 단원 13.품질 검사 혁신
  • 01. 품질 검사 혁신
14 단원 14.예지보전 적용
  • 01. 예지보전 적용
15 단원 15.공급망 관리 AI
  • 01. 공급망 관리 AI
16 단원 16.자율주행과 연계된 AI 생산
  • 01. 자율주행과 연계된 AI 생산
17 단원 17.ROI와 리스크 관리
  • 01. ROI와 리스크 관리
18 단원 18.국내외 성공 사례 분석
  • 01. 국내외 성공 사례 분석
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