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![[AI+품질] 머신러닝을 활용한 예지품질관리 입문과정 과정이미지](/theme/6/img/apply/view_blank.png)
[AI+품질] 머신러닝을 활용한 예지품질관리 입문과정
- 교육기간
- 30일
- 강의구성
- 0차시
- 교육시간
- 2시간
제조 현장의 데이터를 활용하여 품질을 예측하고 선제적으로 관리하는 예지품질관리의 핵심 개념과 실전 프로세스를 학습합니다.
노코드(No-code) 분석 툴인 Orange3를 활용하여 데이터 전처리부터 알고리즘 적용, 결과 분석까지 전 과정을 직접 실습하며 분석 역량을 강화합니다.
▶교육대상
1. 머신러닝 기술을 품질 관리 업무에 도입하여 예지품질관리 시스템을 운영하고자 하는 실무자
2. 복잡한 코딩 없이 데이터 분석 툴(Orange3)을 익혀 현업의 품질 데이터를 직접 분석하고 싶은 담당자
3. 데이터 기반의 객관적인 의사결정과 공정 최적화 역량을 확보하고자 하는 제조 공정 엔지니어 및 품질 전문가
▶학습내용
1. 머신러닝 개요
2. 머신러닝 적용
3. 머신러닝 분석기술
4. 머신러닝 적용사례
▶수료기준
|
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. 제조업 내 머신러닝의 적용 범위와 단계별 절차를 이해하고, 데이터 기반의 품질 관리 최적화 전략을 수립할 수 있다.2. Orange3 소프트웨어를 활용하여 실무 데이터를 정제(전처리)하고 품질에 영향을 주는 핵심 변수(Feature selection)를 도출할 수 있다.
3. 회귀 및 분류 알고리즘의 원리를 이해하고, 실제 품질 예측 모델을 생성하여 공정 이상 감지 및 예지에 활용할 수 있다.
