중소기업 AX 전환 컨설턴트 교육 플랫폼

AI로 만드는
제조 혁신

현장 중심의 AX 진단부터 AI 적용 전략 수립까지
컨설턴트가 갖춰야 할 모든 것을 배웁니다

교육 시작하기 AX 진단 체험
4
교육 카테고리
20+
핵심 학습 주제
6
진단 영역
12
실 적용 사례
Category 01

AI · ML 기술 기초

머신러닝부터 생성형 AI까지, AX 전환을 이끄는 컨설턴트가 알아야 할 AI 핵심 기술을 학습합니다

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Machine Learning

데이터로부터 패턴을 학습하여 예측·분류·군집화를 수행하는 AI 기반 기술의 핵심

지도학습비지도학습 앙상블회귀/분류
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  • 지도학습: 레이블 데이터로 입력-출력 매핑 학습 (회귀, 분류)
  • 비지도학습: 레이블 없이 숨겨진 구조 발견 (군집, 차원축소)
  • 앙상블: Random Forest, XGBoost, LightGBM 등 다수 모델 결합
  • 제조 적용: 불량 예측, 공정 파라미터 최적화, 수율 예측
  • 피처 엔지니어링과 하이퍼파라미터 튜닝의 중요성
  • MLOps: 모델 배포, 모니터링, 재학습 자동화 파이프라인
🧠

Deep Learning

다층 신경망으로 이미지·시계열·텍스트 등 복잡한 데이터에서 고수준 특징을 자동 추출

CNNRNN/LSTM TransformerAutoEncoder
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  • CNN: 이미지 특징 추출 — 외관 검사, 불량 탐지, 치수 측정
  • RNN/LSTM: 순차 데이터 처리 — 설비 이상 감지, 시계열 예측
  • Transformer: 자기주의 메커니즘으로 장거리 의존성 포착
  • AutoEncoder: 이상치 탐지, 데이터 압축, 노이즈 제거
  • Transfer Learning: 사전학습 모델 파인튜닝으로 소량 데이터 활용
  • 온디바이스 추론: Edge AI로 실시간 현장 적용 구현
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생성형 AI

LLM, 이미지 생성 등 새로운 콘텐츠를 창조하는 AI — 제조 문서화·지식관리·설계 보조에 활용

LLMRAG Prompt EngineeringFine-tuning
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  • LLM 아키텍처: GPT, Claude, Gemini 등 대규모 언어 모델 원리
  • RAG: 기업 문서·매뉴얼 기반 Q&A 시스템 구축
  • Prompt Engineering: Few-shot, Chain-of-Thought, Structured Output
  • Fine-tuning: 도메인 특화 데이터로 모델 커스터마이징
  • 제조 적용: 작업지시서 자동 생성, 불량 원인 분석 보고서, 설비 매뉴얼 Q&A
  • 멀티모달 AI: 이미지+텍스트 결합 검사·리포팅 자동화
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강화학습

에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하도록 학습 — 공정 제어·스케줄링 최적화에 강력

Q-LearningPPO 시뮬레이션최적화
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  • MDP: 상태-행동-보상-전이 확률로 의사결정 문제 모델링
  • Q-Learning & DQN: 이산 행동 공간 최적 정책 학습
  • PPO/SAC: 연속 행동 공간 — 로봇 제어, 공정 파라미터 조정
  • 디지털 트윈 + RL: 실제 환경 없이 시뮬레이터로 안전한 학습
  • 제조 적용: 생산 스케줄링, 에너지 최적 제어, AGV 경로 계획
  • RLHF: 인간 피드백 강화학습으로 LLM 정렬
Category 02

AX 진단 교육

제조 현장의 AX 전환을 위한 체계적 진단 방법론과 실행 전략을 단계별로 학습합니다

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제조 현장과 AX의 관계 이해

디지털 전환이 단순 IT 도입이 아닌 제조 경쟁력의 핵심임을 이해하고 AX의 본질적 가치를 파악합니다

  • 스마트팩토리 vs AX의 차이점
  • 데이터 기반 의사결정의 필요성
  • 글로벌 제조 트렌드와 AX의 위치
2

AX 전환을 위한 PI의 필요성

Process Innovation이 AX 성공의 전제조건임을 인식하고, PI 없는 AI 도입의 실패 패턴을 학습합니다

  • PI와 AX의 상호 보완 관계
  • 현행 프로세스 분석 방법론
  • AX 실패 사례로 배우는 PI의 가치
3

제조 프로세스 진단 방법

Value Stream Mapping, 6시그마 등 검증된 방법론을 활용하여 제조 프로세스의 문제점을 체계적으로 발굴합니다

  • VSM을 통한 가치흐름 분석
  • 7대 낭비 요소 식별 기법
  • 현장 인터뷰 및 관찰 방법
4

AX 전환을 위한 문제 분류

발굴된 문제를 3가지 해결 유형으로 분류하여 최적의 해결 방향을 제시합니다

  • 디지털화로 해결: 수작업·종이 기반 프로세스 전산화
  • 프로세스 개선으로 해결: 표준화·자동화·재설계
  • AI 적용으로 해결: 예측·판단·최적화 자동화
5

AX 과제를 위한 데이터 수준 진단

AI 적용 가능성의 핵심인 데이터의 수집·품질·활용 수준을 진단하고 개선 로드맵을 수립합니다

  • 데이터 수집 체계 및 자동화 수준
  • 데이터 품질 (정확성·완전성·일관성)
  • 데이터 거버넌스 및 레이크 구성
6

AI 전환에 필요한 기술 기초

컨설턴트가 AI 프로젝트를 설계·감리하기 위해 반드시 알아야 하는 기술적 기초 지식을 학습합니다

  • ML 파이프라인과 MLOps 개념
  • 클라우드 AI 서비스 (AWS, Azure, GCP)
  • Edge AI와 온프레미스 구성 비교
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제조 영역별 적용 가능한 AI 패턴

품질검사, 예지보전, 수요예측, 공정최적화 등 주요 제조 문제 유형에 대한 AI 솔루션 패턴을 습득합니다

  • Vision AI: 외관 검사·치수 측정 자동화
  • Predictive Maintenance: 설비 이상 사전 탐지
  • Demand Forecasting: 수요 예측 및 생산 계획 최적화
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To-Be 프로세스 및 시스템 설계

AI 도입 이후의 미래 프로세스와 시스템 아키텍처를 설계하고 단계적 전환 로드맵을 수립합니다

  • To-Be 프로세스 모델링 방법
  • AI 시스템 아키텍처 설계 원칙
  • ROI 산정 및 단계적 전환 계획 수립
Category 03

AX 진단 Framework

6개 핵심 영역을 진단하여 귀사의 AX 전환 준비도를 측정하고 맞춤 전략을 도출합니다

🎯 AX 전환 준비도 진단 결과

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종합 점수 / 100점
Category 04

도메인별 AX 적용 실 사례

국내외 제조·물류·에너지 기업의 실제 AI 전환 사례를 통해 적용 방법론과 성과를 학습합니다