Description
제조 AI·피지컬 AI·디지털 트윈을 한 권으로 이해한다
최첨단 설비를 도입했는데도 생산성은 기대만큼 오르지 않는가? MES와 ERP를 구축했지만 현장은 여전히 엑셀에 의존하고 있는가? 자동화를 할수록 오히려 업무가 복잡해지고 있다면, 문제는 기술이 아니라 활용 방식에 있을 수 있다.
《부의 미래, 지능형 공장에 있다》는 스마트 팩토리, 제조 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈, 산업용 로봇, MES·ERP 등 제조업의 핵심 기술을 현장의 언어로 풀어낸 실무형 안내서다.
많은 기업이 디지털 전환과 스마트 제조를 추진하고 있지만 기대한 성과를 얻지 못한다. 저자는 그 원인을 기술이 아닌 사람, 데이터, 프로세스, 조직 역량에서 찾는다. 자동화의 역설, 정보화의 실패 사례, 데이터 품질 문제, 현장의 저항과 같은 현실적인 문제를 다양한 사례와 함께 분석하며 실질적인 해결 방향을 제시한다.
원고는 자동화와 지능화의 차이에서 출발해 제조기업의 정보시스템 구조, MES와 ERP 구축, 산업 IoT, AI 비전 검사, 예지보전, 생산 최적화, 디지털 트윈, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇, 자율제조와 미래 공장까지 폭넓게 다룬다. 또한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 데이터 파이프라인, MLOps 등 AI 기술의 핵심 원리를 제조 현장과 연결해 쉽게 설명한다. 특히 AI 시대의 주인공은 IT 전문가가 아니라 현장을 가장 잘 아는 도메인 전문가임을 강조하며, 경험과 데이터, AI의 결합이 제조혁신의 출발점임을 보여준다.
공장 경영자와 생산기술 담당자, 제조혁신 실무자, 스마트 팩토리 구축 담당자, 산업공학 전공자와 학생까지. 제조업의 미래 경쟁력이 어디에서 만들어지는지, 지능형 공장이 어떤 방식으로 생산성과 품질, 수익성을 바꾸는지 알고 싶은 독자라면 현장 중심의 통찰과 실행 방향을 얻을 수 있을 것이다.
AI가 공장을 학습하고, 데이터가 의사결정을 이끄는 시대 –
제조업의 미래는 지능형 공장에서 시작된다
최첨단 설비를 도입했는데도 생산성은 기대만큼 오르지 않는가? MES와 ERP를 구축했지만 현장은 여전히 엑셀에 의존하고 있는가? 자동화를 할수록 오히려 업무가 복잡해지고 있다면, 문제는 기술이 아니라 활용 방식에 있을 수 있다.
《부의 미래, 지능형 공장에 있다》는 스마트 팩토리, 제조 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈, 산업용 로봇, MES·ERP 등 제조업의 핵심 기술을 현장의 언어로 풀어낸 실무형 안내서다.
많은 기업이 디지털 전환과 스마트 제조를 추진하고 있지만 기대한 성과를 얻지 못한다. 저자는 그 원인을 기술이 아닌 사람, 데이터, 프로세스, 조직 역량에서 찾는다. 자동화의 역설, 정보화의 실패 사례, 데이터 품질 문제, 현장의 저항과 같은 현실적인 문제를 다양한 사례와 함께 분석하며 실질적인 해결 방향을 제시한다.
원고는 자동화와 지능화의 차이에서 출발해 제조기업의 정보시스템 구조, MES와 ERP 구축, 산업 IoT, AI 비전 검사, 예지보전, 생산 최적화, 디지털 트윈, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇, 자율제조와 미래 공장까지 폭넓게 다룬다. 또한 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 데이터 파이프라인, MLOps 등 AI 기술의 핵심 원리를 제조 현장과 연결해 쉽게 설명한다. 특히 AI 시대의 주인공은 IT 전문가가 아니라 현장을 가장 잘 아는 도메인 전문가임을 강조하며, 경험과 데이터, AI의 결합이 제조혁신의 출발점임을 보여준다.
공장 경영자와 생산기술 담당자, 제조혁신 실무자, 스마트 팩토리 구축 담당자, 산업공학 전공자와 학생까지. 제조업의 미래 경쟁력이 어디에서 만들어지는지, 지능형 공장이 어떤 방식으로 생산성과 품질, 수익성을 바꾸는지 알고 싶은 독자라면 현장 중심의 통찰과 실행 방향을 얻을 수 있을 것이다.
AI가 공장을 학습하고, 데이터가 의사결정을 이끄는 시대 –
제조업의 미래는 지능형 공장에서 시작된다
부의 미래, 지능형 공장에 있다 (피지컬 AI와 디지털 트윈으로 완성하는 데이터 기반 제조 혁명반양장)
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