생산공정개선 및 시스템 교육 과정
주요 교육과정을 안내해드립니다.
1. 필요성
글로벌 경쟁 심화와 디지털 전환 시대에, 기업의 생산성은 곧 생존과 직결됩니다. 과거의 경험에 의존한 방식만으로는 더 이상 원가 절감과 품질 향상에 한계가 있습니다. AI와 데이터를 기반으로 생산 공정을 과학적으로 분석하고, 낭비(Loss) 요소를 근본적으로 제거하는 체계적인 접근이 필수적입니다.
본 과정은 기업의 생산 시스템을 혁신하여 압도적인 원가 경쟁력과 품질을 확보하고, 지속 가능한 성장 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다.
ㆍ데이터 기반의 정확한 현장 문제점 진단 및 개선 방향 수립
ㆍ생산 현장의 7대 낭비(Loss) 제거를 통한 원가 절감 및 생산성 향상
ㆍ스마트 팩토리 구축의 기반이 되는 표준화 및 자동화 역량 확보
ㆍ전 직원의 문제 해결 능력 향상 및 자율적인 개선 문화 정착
ㆍ정부 지원 사업(스마트공장 등) 연계를 통한 성공적인 디지털 전환(DX) 추진
2. 강의 대상
ㆍ법인 사업주 및 경영책임자 (생산성 혁신에 대한 전략적 이해가 필요한 분)
ㆍ생산/제조/공장 총괄 임원 및 관리자
ㆍ품질관리(QC), 생산관리, 공정기술 등 실무 책임자 및 담당자
ㆍ생산 현장 관리감독자 및 라인 리더
ㆍ사내 개선제안 활동 담당자 및 추진자
| 과정제목 | 내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 생산 혁신의 이해와 최신 트렌드 | 1) 생산성 향상의 중요성과 제조업의 위기 2) 4차 산업혁명과 스마트 팩토리의 개념 3) AI/빅데이터를 활용한 제조 혁신 성공 사례 분석 |
2시간 |
| 현장 문제점 분석 및 개선 과제 도출 | 1) 7대 낭비(Muda) 등 현장 Loss 발굴 기법 2) 가치 흐름 분석(Value Stream Mapping)을 통한 병목 공정 식별 3) 데이터 기반의 공정 능력 분석(Cpk) 및 통계적 공정 관리(SPC) |
4시간 |
| 과학적 공정 개선 기법 및 실습 | 1) 작업 표준화 및 5S 활동을 통한 개선 기반 마련 2) IE(산업공학) 기법을 활용한 동작 개선 및 시간 단축 3) 품질 문제 해결을 위한 QC 7가지 도구 및 방지 기술(Poka-yoke) 적용 실습 |
4시간 |
| 지속 가능한 시스템 구축 및 문화 정착 | 1) 설비종합효율(OEE) 극대화 방안 2) AI 기반 예측 보전 및 품질 관리 시스템 도입 전략 3) 근로자 참여형 개선제안 제도 활성화 및 성과 보상 방안 |
4시간 |
| 정부 지원 사업 연계 및 실행 계획 수립 | 1) 스마트공장 보급확산 사업 등 정부 지원 정책 이해 2) 우리 회사 맞춤형 생산공정개선 실행 계획서(Action Plan) 작성 |
2시간 |
