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스펙업! AI 시대의 비전공자도 그림으로 이해하는 스마트팩토리 구조 한 번에 이해하기 2
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 0차시
- 교육시간
- 9시간
"스마트팩토리, 이름은 멋진데 머릿속엔 안 그려지시나요?"
뉴스에서는 연일 4차 산업혁명과 AI 공장을 말하지만, 막상 관련 자료를 찾아보면 PLC, MES, ERP, 엣지 컴퓨팅 같은 외계어(?)만 가득합니다.
비전공자에게 필요한 건 복잡한 회로도가 아니라, 전체가 어떻게 돌아가는지 보여주는 '지도'입니다. 본 강의는 어려운 공학 용어를 걷어내고, 누구나 이해할 수 있는 직관적인 그림과 비유로 스마트팩토리의 모든 것을 설명합니다.
▶교육대상
1. 현장 관리자 및 경영진
2. 제조업 분야 비전공 실무자
3. 예비 컨설턴트
▶교육내용
1. 제조 AI의 전체 지형도
2. 이상 탐지(Anomaly Detection) 기본 이해
3. 불량 예측(Quality Prediction) AI의 원리
4. 예지보전(Predictive Maintenance, PdM)
5. 생산 최적화 AI(Optimization AI)
6. AI 프로젝트 실패 요인과 성공 전략
7. ChatGPT·Gemini로 제조 데이터를 분석하는 방법
8. 공정 흐름·생산성 개선 아이디어 생성 실습
9. AI 기반 품질 보고서 자동 생성 실습
10. 스마트팩토리 기획 문서 자동 작성하기
11. 장비 매뉴얼·로그 데이터 분석 자동화
12. 데이터 기반 문제 해결 프레임워크 실습
13. 스마트팩토리 구축 로드맵과 단계별 전략
14. 제조 보안(OT Security) 기초
15. ESG·안전·품질과 스마트팩토리의 연결
16. AI 시대의 스마트팩토리 미래 전망 & 커리어 로드맵
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 제조 데이터 파이프라인 (Data Pipeline)에 대해 학습한다.2. OT/IT 융합 (설비 및 시스템 연동)에 대해 학습한다.
