Course Outline

Generative AI 소개

  • 제조 분야 AI 개요
  • Generative AI의 원리
  • 실제 응용 프로그램 및 사례 연구

Generative AI을 사용한 설계 최적화

  • 제품 디자인 및 개발에 AI 사용
  • 사례 연구: 제너레이티브 디자인의 실제 사례
  • 제품 디자인의 창의성과 혁신 강화

예측 유지 관리

  • 장비 유지보수 예측을 위한 AI 구현
  • 워크숍: 예측 유지 관리 모델 구축
  • AI를 통해 가동 중지 시간 및 유지 관리 비용 절감

품질관리 강화

  • 품질 보증 프로세스에 AI 적용
  • 연습: AI 기반 결함 감지 및 분석
  • 머신러닝 알고리즘을 통한 제품 품질 개선

Data Analysis 및 의사결정

  • 생산 개선을 위해 AI가 생성한 통찰력 해석
  • 그룹 활동: 데이터 기반 의사결정 시나리오
  • AI 결과를 더 잘 이해하기 위해 데이터 시각화 활용

AI를 제조 시스템에 통합

  • 기존 제조 워크플로에 AI를 도입하기 위한 전략
  • 패널 토론: AI 통합의 과제 극복
  • 제조 환경에서 AI 구현을 위한 모범 사례

제조 AI의 미래 동향

  • 새로운 기술과 그 잠재적 영향 탐색
  • 대화형 세션: 제조 AI의 미래를 준비하기
  • AI의 지속적인 학습으로 앞서 나가기

실습 세션

  • Generative AI 도구를 사용한 실습 프로젝트
  • 동료 평가 및 그룹 프레젠테이션
  • 최종 프로젝트: 제조 시나리오를 위한 포괄적인 AI 전략 개발

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 제조 엔지니어링 또는 프로세스 개선에 대한 배경 지식
  • 기본 AI 및 머신러닝 개념에 대한 지식
  • 기본 프로그래밍 지식, 바람직하게는 Python

청중

  • 제조 엔지니어
  • 프로세스 개선 전문가
  • AI 개발자
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories