서브 경로
총19차시 5주 과정
김인규 외 4명 선생님
수강대상
직무영역
연구개발
생산/제조
일반/영업/마케팅
교육대상
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※교재는 환급제외 대상입니다.(학습자료) 5대 산업별 DT 트렌드
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| 수강료 |
|---|
|
190,000원 |
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※교육기간은 해당 회사 인사담당자의 승인 여부에 따라 달라질 수 있습니다.
| 과정 분류 | 제목 | 모집마감일 | 교육기간 | 상태 | 강의신청 |
|---|---|---|---|---|---|
| IT/IoT | 5대 산업별 DT 트렌드 | 상시모집 | 5주 상시 | 모집중 | 신청하기 |
컨텐츠 탭
훈련목표
- 자신이 속한 산업군 뿐만 아니라 다양한 산업군에 DT가 어떻게 혁신을 이끌어내고 있는지 알 수 있다.
- 산업별로 DT의 핵심 개념, 키워드, 발전 방향을 이해하면서 어떠한 DT 변화에도 적응할 수 있는 힘을 기를 수 있다.
훈련대상
- 5대 산업(금융, 유통·물류, 에너지, 제조, 반도체) 종사자
- DT 유관 부서 재직자
- DT에 관심 있는 모든 재직자
교수진소개
강사
김인규 선생님
학력
명지대학교 일반대학원 산업경영공학 박사
성균관대학교 행정대학원 일반행정 석사
명지대학교 영문학 학사
성균관대학교 행정대학원 일반행정 석사
명지대학교 영문학 학사
경력
[현직]
숭실대학교 it 물류학과 겸임교수
[약력]
글로벌에스씨엠서비스 컨설팅사업부 이사
롯데 정보통신 물류연구소/자동화 프로젝트 PM
숭실대학교 it 물류학과 겸임교수
[약력]
글로벌에스씨엠서비스 컨설팅사업부 이사
롯데 정보통신 물류연구소/자동화 프로젝트 PM
강사
신승우 선생님
학력
충북대학교 컴퓨터공학 학사
경력
교보생명 프로세스혁신팀 과장
강사
변종대 선생님
학력
KAIST(한국과학기술원) 최고컨설턴트과정 수료
명지대학교 산업대학원 산업시스템경영 석사
명지대학교 산업대학원 산업시스템경영 석사
경력
[현직]
현) 그루퍼 대표
[전직]
전) 한국표준협회 컨설턴트
전) Metaldyne에서 Operations Manager로 근무(2005~2007)
전) S&F 사업 (1998~2004)
전) 삼성항공 카메라사업부(1996~1998)
전) 대한항공 항공우주사업부(1995~1996)
전) LS 전선 > LS 엠트론 부장
현) 그루퍼 대표
[전직]
전) 한국표준협회 컨설턴트
전) Metaldyne에서 Operations Manager로 근무(2005~2007)
전) S&F 사업 (1998~2004)
전) 삼성항공 카메라사업부(1996~1998)
전) 대한항공 항공우주사업부(1995~1996)
전) LS 전선 > LS 엠트론 부장
강사
김동현 선생님
학력
일본 와세다대학 국제정보통신공학 석사
울산대학교 항공우주공학과 학사
울산대학교 항공우주공학과 학사
경력
現 DATON 대표이사(인공지능 DBN 자체개발 / 운영)
前 KT GiGA IoT사업단 Biz Creation 팀 (KT IoT사업 신규사업 총괄)
前 한화생명 AI PLUS 팀 AI Tech DIrector (차세대 금융 플랫폼 개발 AI 총괄)
前 KT GiGA IoT사업단 Biz Creation 팀 (KT IoT사업 신규사업 총괄)
前 한화생명 AI PLUS 팀 AI Tech DIrector (차세대 금융 플랫폼 개발 AI 총괄)
강사+내용전문가
김준호 선생님
학력
미국 TOP 10 대학원 출신
경력
현) 엘캠퍼스 교강사
전) 대기업 반도체 선행 연구 개발팀 연구원 3년
전) 연구 개발 담당 및 공정 프로세스 담당
전) 대기업 반도체 선행 연구 개발팀 연구원 3년
전) 연구 개발 담당 및 공정 프로세스 담당
내용전문가
김창호 선생님
학력
미국 Top 20 MBA 출신
경력
전) 국내 대기업 11년 근무
현) 엘캠퍼스 교강사
현) 엘캠퍼스 교강사
수료기준
| 수료 항목 | 수료 기준 | 평가 방법 |
|---|---|---|
| 시험 | * 환급(사업주훈련) 과정 100점 만점 기준 60점 이상 * 비환급(일반) 과정 - 시험 있는 과정 : 시험 응시(점수 무관) - 시험 없는 과정 : 시험 없음(진도율로 수료) ※ 기업의 요청이 있을 경우, 수료기준은 다를 수 있습니다. |
- 최종평가 선다형 문제 10문항 출제 총 100점만점, 배점 각 10점 (총 80%반영) - 과제 서술형 1문항 출제 총 100점만점, 배점 100점 (총 20%반영) |
| 진도율 | * 환급(사업주훈련) 과정 진도율 100% 기준, 80% 이상 시 수료 가능 * 비환급(일반) 과정 진도율 100% 기준, 100% 이상 시 수료 가능 |
차시별 총 학습시간의 50% 이상 학습한 차시만 해당 과정의 총 진도율에 반영됩니다. |
훈련내용
| 차시 | 차시명 | 학습 목표 | 강의 시간 |
|---|---|---|---|
| 1차시 | 디지털 트랜스포메이션이란 | - 디지털 트랜스포메이션의 개념을 이해하고 시간의 흐름과 기술의 발전에 따라 디지털 트랜스포메이션이 어떻게 진화해 왔는지에 대해 학습한다. - 디지털 트랜스포메이션을 선도하는 기업들이 뽑은 핵심 키워드, 핵심 발전 방향에 대해 이해한다. |
26분 |
| 2차시 | ICT 융합 기술 소개 1 | - 기업에서 개인으로 변화하는 경제의 중심에 대해 이해하고, 디지털 트랜스포메이션이 등장한 원인에 대해서 알 수 있다. - 정보와 데이터를 만들어내는 센서와 IoT의 기본 구조 및 개념, 활용 영역에 대해 알 수 있다. |
38분 |
| 3차시 | ICT 융합 기술 소개 2 | - 빅데이터의 등장 배경과 개념을 이해하고, 그 속성과 특징 그리고 물류 및 유통 산업군에서의 적용 사례를 알 수 있다. - 인공지능의 개념과 특장점을 이해하고, 인공지능을 수준별로 분류하여 물류 및 유통 산업군에서의 적용 사례를 알 수 있다. - 로봇의 개념과 발전 단계를 이해하고, 그 종류에 대해서 알 수 있다. |
39분 |
| 4차시 | ICT 융합 기술 적용 사례 | - Logistics 4.0의 개념과 네 가지 단계별 특징을 이해하고, 4.0 단계의 운영 기술을 알 수 있다. - 자율 주행 기술의 현황과 동인을 이해하고, 다섯 가지 단계의 기술 수준과 군집 자율운행 기술의 개념을 알 수 있다. - 드론 기술의 개념과 적용 사례를 이해하고, 현재 드론 활용 방안에 대해 알 수 있다. - 사례를 통해 자율 운항 선박의 개념과 효과를 이해하고, 네 가지 단계의 기술을 분류할 수 있다. |
26분 |
| 5차시 | 신유통, 물류 창고와 유통 트렌드의 변화 | - 실제 사례를 통해 물류 창고 운영 로봇의 개념과 동향을 이해하고, 물류 창고 운영 로봇의 분류 방법을 알 수 있다. - 유통 트렌드 및 환경의 변화와 이로 인해 나타난 신유통의 개념을 이해할 수 있다. - 코로나 19 이후 변화한 소비 환경과 트렌드, 유통시장과 환경의 변화에 대해서 알 수 있다. |
46분 |
| 6차시 | 금융 산업군 DT 현황 | - 금융업권에서의 디지털 트랜스포메이션 개념 및 동향을 이해하고, 새로운 금융 서비스의 특징에 대해서 이해할 수 있다. | 27분 |
| 7차시 | DT가 만들어낸 금융계 새로운 패러다임 | - 기존 금융 서비스를 위협하는 금융 디스럽터와 암호자산, 디파이 서비스의 개념을 이해하고 금융 패러다임의 전환 가능성을 평가할 수 있다. | 25분 |
| 8차시 | 금융 산업군 DT 핵심 키워드 | - 실제 사용 사례를 통해 분산원장 및 블록체인 기술 그리고 생체인증 서비스의 개념과 장단점을 이해할 수 있다. - 사례를 통해 AI와 Open API의 개념을 이해하고 AI와 Open API가 금융업권에 미치는 영향을 알 수 있다. |
37분 |
| 9차시 | 제조 산업군 DT 현황 | - 제조 산업군에서의 디지털 트랜스포메이션 개념을 이해하고 제조 산업군에서 디지털 트랜스포메이션이 왜 필요한지 그 필요성을 이해할 수 있다. | 26분 |
| 10차시 | 국내외 제조 산업 DT 트렌드 | - 스마트 팩토리 트렌드의 네 가지 구성 요소를 이해하고, 사례를 중심으로 국내외 제조 산업의 스마트 팩토리 도입 및 구축 방식, 더 나아가 스마트 팩토리 구축을 위한 성숙도를 진단할 수 있다. | 25분 |
| 11차시 | 제조 산업의 비즈니스 모델 전환 | - 4차 산업혁명 시대의 특징을 이해하고, 제조 산업군에 속한 기업의 비즈니스 모델이 전환되는 방식을 알 수 있다. | 30분 |
| 12차시 | 제조 산업 생산 핵심 기술 스마트 팩토리 | - 사례를 중심으로 제조 산업의 대표적인 혁신 요소인 스마트 팩토리의 개념, 필요성, 특징을 이해할 수 있다. - 사례를 중심으로 생산부문에서 어떻게 스마트 팩토리가 활용될 수 있는지 설명할 수 있다. |
28분 |
| 13차시 | 제조 산업의 데이터 공장 운영과 마케팅 | - 사례를 중심으로 자재 및 재고관리, 품질, 설비부문에서 어떻게 스마트 팩토리가 활용될 수 있는지 설명할 수 있다. - 사례를 중심으로 마케팅부문에서 변화하는 패러다임을 이해하고, 데이터를 활용한 마케팅 방법에 대해서 알 수 있다. |
42분 |
| 14차시 | 인공지능 산업 개요 | - AI 기술에 대한 개념을 이해하고, 산업에서 AI가 가지는 역할과 가치를 판단할 수 있다. - AI 기술을 활용한 에너지 절감 솔루션인 스마트 씨티 플랫폼과 스마트 팩토리 플랫폼의 기능과 역할을 이해할 수 있다. |
38분 |
| 15차시 | IoT 산업 개요 | - IoT 기술의 정의와 서비스 기능 및 벨류체인을 이해할 수 있다. - IoT 기술이 산업, 공공, 개인 분야에서 어떻게 활용되는지 알 수 있다. - IoT 서비스 포트폴리오를 이해하면서 IoT 기술이 어떻게 에너지 소비와 분배를 효율화 하는지 알 수 있다. |
26분 |
| 16차시 | Energy DT | - 실제 사례를 기반으로 AI 에너지 그리드의 개념을 이해하고, AI를 활용한 에너지 제어, 절감, 최적화 방법을 알 수 있다. | 27분 |
| 17차시 | 반도체 산업에서의 스마트 팩토리 | - 스마트팩토리와 공장 자동화의 차이를 이해하고, 사례를 중심으로 스마트 팩토리의 개념을 알 수 있다. | 30분 |
| 18차시 | 반도체 산업에 도입되는 AI기술 | - 스마트 팩토리를 도입하기 위한 과정들을 이해하고, 사례를 중심으로 반도체 산업에서 AI 기술의 필요성과 활용법에 대해서 알 수 있다. | 29분 |
| 19차시 | DT 시대의 반도체 수율 향상법 | - 반도체의 저수율 분석방법의 다섯 가지 단계를 이해하고, 수율 향상을 위한 최적의 공정 조건을 결정할 수 있다. - 다양한 기업의 사례를 중심으로 반도체 산업에서의 인공지능 활용 트렌드를 이해할 수 있다. |
34분 |
유의사항
