• 훈련등급 :
    일반과정 > 직무

    AI 시대의 스마트팩토리 기초 실무

    교육시간 총 30차시 / 30시간 교육과정 / 학습기간 : 30일
    과정 간략소개
    수강료
    • 교육비 190,960원
    • 할인율(%) 0%
    • 할인가 190,960원

수료기준 및 수강정원

수강정원 총진도율 중간평가 최종평가 과제
0 명 80% 이상 총 0점 총 0점 총 0점
중간평가 0% , 최종평가 0% , 과제 0%, 총 60점 이상 수료


교육비안내

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상세정보

교육
목표
1. 스마트팩토리의 개념, 구조 및 발전 단계를 이해하고 AI, IoT, 빅데이터 등 스마트팩토리 핵심 기술의 역할과 연계 구조를 파악할 수 있다.
2. 현장 데이터 수집·분석의 기본 흐름을 이해하고 활용 방향을 제시할 수 있다.
3. 스마트팩토리 도입 시 고려해야 할 조직·프로세스 변화 요소를 인식할 수 있다.
교육
대상
스마트팩토리 실무 수행에 필요한 능력을 향상시키기를 원하는 임직원
AI 기반 사업이 수행되는 프로세스를 이해하기 원하는 임직원

제조 현장에서 요구되는 AI·데이터 기반 사고와 스마트팩토리 핵심 기술을 기초부터 실무 관점으로 이해하도록 설계된 교육입니다. 이론 위주의 설명을 넘어, 실제 공정과 데이터 흐름을 중심으로 바로 활용 가능한 실무 역량을 키우는 데 초점을 둡니다.

박광현 <학력> 
- 전남대학교 법학과 (박사 졸업)

<경력>
​​- 광주여자대학교 경찰법학과 부교수
1차시 AI 시대 제조업의 대전환
2차시 스마트팩토리 기초 개념 정리
3차시 스마트팩토리 구성요소 전체 지도(One Map)
4차시 OTㆍIT 융합 이해
5차시 실제 제조 기업들의 스마트팩토리 구축 사례
6차시 공장에서 발생하는 5가지 핵심 데이터
7차시 IoT 센서와 설비 데이터 수집 이해
8차시 MES(Manufacturing Execution System) 완전 이해
9차시 ERPㆍSCADAㆍPLC 연결 구조 쉽게 이해하기
10차시 제조 데이터 아키텍처 기본 원리
11차시 공정 흐름(FLOW)과 생산 라인 구조 이해
12차시 스마트센서ㆍEdge 컴퓨팅 이해
13차시 스마트팩토리 통합관제(모니터링) 시스템 구조
14차시 디지털 트윈(Digital Twin) 입문
15차시 제조 AI의 전체 지형도
16차시 이상 탐지(Anomaly Detection) 기본 이해
17차시 불량 예측(Quality Prediction) AI의 원리
18차시 예지보전(Predictive Maintenance, PdM)
19차시 생산 최적화 AI(Optimization AI)
20차시 AI 프로젝트 실패 요인과 성공 전략
21차시 ChatGPTㆍGemini로 제조 데이터를 분석하는 방법
22차시 공정 흐름ㆍ생산성 개선 아이디어 생성 실습
23차시 AI 기반 품질 보고서 자동 생성 실습
24차시 스마트팩토리 기획 문서 자동 작성 실습
25차시 장비 매뉴얼ㆍ로그 데이터 분석 자동화
26차시 데이터 기반 문제 해결 프레임워크 실습
27차시 스마트팩토리 구축 로드맵과 단계별 전략
28차시 제조 보안(OT Security) 기초
29차시 ESGㆍ안전ㆍ품질과 스마트팩토리의 연결
30차시 AI 시대의 스마트팩토리 미래 전망 & 커리어 로드맵


학습후기

QUICK LINK
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