[PLUS] AI를 활용한 제조업 분야의 실무 적용 전략(기계·금속 가공 분야)

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과정교재 -
복습기간 교육종료 후 1년
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과정소개

이 과정은 기계·금속 가공 산업에서 AI를 활용해 생산성과 품질을 높이는 실무 전략을 다룹니다. CNC, 용접, 절단 등 주요 공정 데이터를 분석하고, 불량률 감소·예지보전·작업자 안전 관리까지 AI 기술이 어떻게 적용되는지 실제 사례와 함께 설명합니다. 학습자는 중소기업부터 대기업까지 현장에서 바로 활용할 수 있는 AI 기반 가공 최적화 방법을 이해하고, 글로벌 경쟁 속에서 제조 혁신을 실현할 수 있는 인사이트를 얻게 됩니다.

학습목표

    · 기계·금속 가공 산업 특성과 AI 도입 필요성을 이해한다.
    · 공정 데이터 분석 및 활용법으로 품질 향상과 최적화 전략을 습득할 수 있다.
    · AI 기반 비전 검사를 통한 불량률 감소 및 품질 관리 기법에 대해 설명할 수 있다.
    · 예측 유지보수(Predictive Maintenance)로 설비 효율과 가동률 향상을 꾀할 수 있다.
    · AI 기반 안전 관리와 스마트 팩토리 구축 전략을 설명할 수 있다.

학습대상

    · 기계 및 금속 가공 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(기계·금속 가공 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.기계/금속 산업 개요와 AI 적용 필요성
  • 01. 기계/금속 산업 개요와 AI 적용 필요성
12 단원 12.가공 데이터 분석
  • 01. 가공 데이터 분석
13 단원 13.공정 모니터링 자동화
  • 01. 공정 모니터링 자동화
14 단원 14.장비 예지보전
  • 01. 장비 예지보전
15 단원 15.불량률 감소와 AI 검사
  • 01. 불량률 감소와 AI 검사
16 단원 16.작업자 안전 관리
  • 01. 작업자 안전 관리
17 단원 17.중소기업 맞춤형 솔루션
  • 01. 중소기업 맞춤형 솔루션
18 단원 18.국내외 적용 사례 분석
  • 01. 국내외 적용 사례 분석
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