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AI 기반 스마트 TPM 실무
- 신청기간
- 2026.10.01 00:00 - 2040.12.31 00:00
- 교육기간
- 2026.10.01 - 2040.12.31
- 교육시간
- 8시간
※ 수강신청 시 ‘기업지원’을 선택해 주시면, 연수원 담당자가 교육 진행에 관한 상담을 위해 연락드립니다.
※ 본 교육은 강사가 기업에 방문하여 진행하는 사내 오프라인 집합교육입니다.
▶ 과정소개
1. AI와 디지털 전환에 따른 생산·보전 업무의 변화를 이해하고, 전원참여 생산보전(TPM)에 설비 데이터와 디지털 기술을 접목하는 실무 중심 교육과정입니다.
2. 디지털 기반 현장 점검, 설비 손실 분석 및 고장 원인 분석을 통해 설비관리의 주요 문제점을 파악하고 개선하는 방법을 학습합니다.
3. 사례 분석과 실습을 통해 자사에 적용할 개선과제를 도출하고, 실행계획과 성과지표를 수립합니다.
▶ 교육대상
1. 생산관리·설비보전·생산기술 부문의 관리자 및 실무 담당자
2. TPM, 현장개선 및 스마트팩토리 추진을 담당하는 혁신·기술 부서 담당자
3. 설비 데이터를 활용하여 고장 예방과 생산성 향상을 추진하고자 하는 현장리더
▶ 주요학습내용
1. AI·디지털 전환과 스마트 TPM의 이해 (1H)
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제조현장의 디지털 전환과 생산·보전 업무의 변화
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TPM의 기본 체계와 스마트 TPM 추진 방향
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설비 데이터의 수집·분석·활용 흐름
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AI를 활용할 수 있는 보전 업무와 현장 적용 조건
2. 디지털 기반 자주보전과 설비 점검 (2H)
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운전부서와 보전부서의 역할 및 협업 체계
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설비 기능과 이상 징후에 따른 점검 항목 설정
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점검표·고장 이력의 디지털화와 기록 기준
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예방보전·상태기반보전의 이해와 보전 우선순위 선정
3. 설비 데이터 분석과 고장 원인 개선 (2H)
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설비종합효율(OEE)의 구성과 주요 손실 이해
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고장 이력을 활용한 반복 고장 및 중점 관리 대상 파악
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근본원인분석(RCA)을 통한 고장 원인 도출
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현상과 물리적 원리를 검토하는 PM분석의 기본 개념
4. AI 활용과 스마트 TPM 적용 사례 (1.5H)
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업종별 디지털 점검 및 설비 상태 모니터링 사례
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생성형 AI를 활용한 정비 이력 요약과 점검 항목 초안 작성
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AI 분석 결과의 현장 검증과 적용 시 유의사항
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자사 데이터·인력·설비 환경에 따른 적용 가능성 검토
5. 자사 개선과제 도출과 성과관리 (1.5H)
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현장 문제의 중요도와 실행 가능성에 따른 개선과제 선정
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고장시간·정비시간·불량률 등 핵심 성과지표 설정
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설비 개선 효과와 비용 절감의 연계
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워크숍: 개선과제별 목표·담당자·일정·성과지표 작성
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실행계획 공유 및 피드백
학습목표
1. 스마트 TPM의 개념과 AI·데이터 활용 방식을 이해하고, 자사 설비관리 업무의 개선 방향을 설정할 수 있다.2. 설비 점검 및 고장 이력을 활용하여 주요 손실과 반복 고장의 원인을 파악하고 개선대책을 수립할 수 있다.
3. 자사에 적용할 개선과제와 성과지표를 도출하여 예방 중심의 설비보전 활동을 추진할 수 있다.
