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AI 활용 계획보전 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. 계획보전의 추진 체계를 이해하고, AI를 활용하여 설비 고장 이력을 분석하고 보전 업무의 우선순위를 설정하는 실무 중심 교육과정입니다.
2. 설비 중요도 평가, 보전지표 분석 및 반복 고장 개선을 통해 정기보전과 예지보전의 적용 방향을 학습합니다.
3. 예시 데이터를 활용한 실습을 통해 점검·정비 계획과 보전관리 항목을 작성하고, 자사에 적용할 개선과제를 도출합니다.
▶ 교육대상
1. 생산기술·설비보전 부문의 관리자 및 실무 담당자
2. 정기점검, 예방정비 및 예지보전 업무를 담당하는 엔지니어
3. AI와 설비 데이터를 활용하여 보전계획 및 고장관리 체계를 개선하고자 하는 현장리더
▶ 주요학습내용
1. AI와 계획보전 추진 체계의 이해 (1H)
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TPM에서 계획보전의 역할과 주요 추진 활동
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사후보전·정기보전·예지보전·개량보전의 이해
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보전 업무별 AI 활용 가능 영역과 적용 조건
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고장 이력과 점검 데이터를 활용한 보전 의사결정
2. 설비 중요도 평가와 보전지표 분석 (2H)
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안전·품질·생산 영향을 고려한 설비 중요도 평가
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설비등급에 따른 보전 우선순위 설정
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고장 이력의 필수 기록 항목과 데이터 정리
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MTBF·MTTR의 의미와 산출 결과 해석
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실습: 예시 데이터를 활용한 설비등급 평가 및 보전지표 산출
3. AI를 활용한 반복 고장 분석과 개선 (2H)
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설비·부품·고장 유형별 발생 현황 분류
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생성형 AI를 활용한 정비 기록 요약과 반복 고장 패턴 정리
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열화복원 및 개량보전 대상 선정
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고장형태영향분석(FMEA)의 기본 관점과 개선 우선순위 검토
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실습: 고장 이력 분석과 중점 개선 대상 선정
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AI 분석 결과와 실제 설비 상태의 대조·검증
4. 정기보전 계획과 예지보전 적용 방향 (1.5H)
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설비 중요도와 고장 이력을 고려한 점검·정비 주기 검토
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보전작업 항목 및 작업 기준의 표준화
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진동·온도·전류 등 상태 데이터의 활용 목적
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정기보전에서 예지보전으로 전환하기 위한 조건
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실습: 설비별 점검 항목과 정기보전 계획 초안 작성
5. 보전정보 관리와 자사 실행계획 수립 (1.5H)
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점검·고장·정비 이력의 통합 관리 항목 설정
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보전 현황과 주요 지표를 확인하는 관리표 구성
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개선과제별 목표·담당자·일정 설정
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워크숍: 자사 계획보전 개선과제와 실행계획 작성
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결과 공유 및 현업 적용 피드백
학습목표
1. 계획보전의 주요 활동과 AI 활용 방식을 이해하고, 설비 중요도에 따른 보전 우선순위를 설정할 수 있다.2. 고장 이력과 보전지표를 분석하여 반복 고장의 개선 대상을 선정하고, 점검·정비 계획을 수립할 수 있다.
3. 자사 보전정보 관리 항목과 실행계획을 도출하여 데이터에 기반한 계획보전 활동을 추진할 수 있다.
