교육 개요

- 일시: 2025년 4월 2일(수) 09:30~17:30(7H)

- 장소: (주)이레테크 데이터랩스 교육장(인덕원역) 902호

- 신청인원: 20명 선착순 마감

학습대상

이 강의는 실험설계법(DOE)과 머신러닝을 접목하여 원료 조성 및 공정 조건을 최적화하고, 품질을 향상하며, 원가 절감을 실현하는 방법을 배우고자 하는 분들께 유익한 기회를 제공할 것입니다.

l   연구·개발(R&D) 부문 연구원 및 엔지니어

l   품질관리(QC) 및 품질보증(QA) 담당자

l   공정 설계 및 개선 담당자

l   데이터 기반 의사결정을 원하는 실무자 및 관리자

l   AI 기반 공정 최적화에 관심 있는 실무자 및 관리자

l   빅데이터 분석을 활용하고자 하는 실무자 및 관리자

l   제조 및 생산 엔지니어

학습목표

§ 기존의 수집된 독립변수와 종속변수가 있는 데이터에 대한 CART분석 방법 습득

§ CART 분석을 통한 최적 조건 해석 가능

§ CART 분석을 통한 핵심 독립변수 도출 방법 습득

§ 기존에 수집된 데이터의 RSM 분석 방법 이해

§ 기존 데이터의 RSM 분석을 통한 최적화 방법 습득

§ 연구개발 경제성 향상을 위한 신규 데이터 수집 방법 설계 역량 향상

특기 사항 (본 교육의 특징)

§ 기업현장에서 수집된 데이터셋을 제공합니다.

§ 제공된 데이터를 사용하여 핵심인자의 선정 및 조건 최적화 과정을 실습으로 습득합니다.

§ 참가자가 원하는 경우 참가자가 제시하는 데이터를 분석해 드립니다.

과정요약 :

§ 선진 기업의 기존의 수집된 독립변수와 종속변수가 있는 데이터에 대한 CART분석 방법 습득

§ CART 분석을 통한 최적 조건 해석 가능

§ CART 분석을 통한 핵심 독립변수 도출 방법 습득

§ 기존에 수집된 데이터의 RSM 분석 방법 이해

§ 기존 데이터의 RSM 분석을 통한 최적화 방법 습득

§ 연구개발 경제성 향상을 위한 신규 데이터 수집 방법 설계 역량 향상

기대효과

§ 연구개발 및 실험에 있어서 데이터매니지먼트 역량이 향상됨

§ 주어진 데이터를 CART로 분석하여 독립변수 조건그룹별 특성치의 기댓값을 산출할 수 있다.

§ 신규개발을 위한 실험에 있어서 최소한의 실험으로 개발목표를 달성할 수 있다.

커리큘럼