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[PLUS] AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(화학·정밀화학 분야)

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복습기간 교육종료 후 1년
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과정소개

화학·정밀화학 제조업은 복잡한 공정과 높은 안전성이 요구되는 산업입니다. 본 강의는 AI를 활용해 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 안전을 강화하는 전략을 다룹니다. 공정 데이터 분석, 품질 예측, 설비 예지보전, 환경 규제 대응 등 실제 현장에서 바로 적용 가능한 AI 활용 사례를 중심으로 실무 역량을 체계적으로 배울 수 있습니다.

학습목표

    · AI를 활용한 화학·정밀화학 공정 최적화 전략에 대해 설명할 수 있다.
    · 공정 데이터 분석과 모델링을 통해 생산 수율을 높이고, 품질 변동을 줄이는 방법을 설명할 수 있다.
    · 위험 물질 누출 감지, 배출 데이터 모니터링, 규제 준수를 보장하는 AI 기반 관리 기법을 익힌다.
    · 품질 검사 자동화, 예지보전, 환경 모니터링 등 실제 화학 제조 현장에서 활용되는 AI 적용 사례를 학습하고, 기업 내 도입 전략을 세울 수 있다.

학습대상

    · 화학 및 정밀화학 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(화학·정밀화학 분야)

제 01 단원 01.AI와 제조업의 만남 왜 필요한가?
  • 01. AI와 제조업의 만남 왜 필요한가?
제 02 단원 02.AI 기술 기본 개념
  • 01. AI 기술 기본 개념
제 03 단원 03.제조업 데이터의 특성
  • 01. 제조업 데이터의 특성
제 04 단원 04.AI 활용 주요 분야
  • 01. AI 활용 주요 분야
제 05 단원 05.AI 단계별 적용 전략
  • 01. AI 단계별 적용 전략
제 06 단원 06.데이터 수집과 전처리
  • 01. 데이터 수집과 전처리
제 07 단원 07.제조업 AI 도입 장애 요인
  • 01. 제조업 AI 도입 장애 요인
제 08 단원 08.ROI 확보 전략
  • 01. ROI 확보 전략
제 09 단원 09.국내외 사례 비교
  • 01. 국내외 사례 비교
제 10 단원 10.향후 전망과 디지털 전환 로드맵
  • 01. 향후 전망과 디지털 전환 로드맵
제 11 단원 11.화학 산업과 AI 개요
  • 01. 화학 산업과 AI 개요
제 12 단원 12.공정 데이터와 AI 분석
  • 01. 공정 데이터와 AI 분석
제 13 단원 13.연속 공정 최적화
  • 01. 연속 공정 최적화
제 14 단원 14.배치 공정 품질 예측
  • 01. 배치 공정 품질 예측
제 15 단원 15.안전 모니터링
  • 01. 안전 모니터링
제 16 단원 16.원료 · 에너지 최적화
  • 01. 원료 · 에너지 최적화
제 17 단원 17.규제 대응과 AI 활용
  • 01. 규제 대응과 AI 활용
제 18 단원 18.글로벌 화학 기업 사례 분석
  • 01. 글로벌 화학 기업 사례 분석
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