Engineering(기술개발)과 Manufacturing(생산, 생산기술)의 전략적 문제해결 방법론

[강좌 소개] OEE 60%의 벽을 넘어, AI 기반의 '예측 가능한 공장'을 설계하다 "당신의 공장은 멈춰 있습니까, 아니면 예측하고 있습니까?" 많은 제조 현장이 '열심히' 돌아가고 있지만, 정작 글로벌 표준인 World Class OEE 85%의 문턱을 넘지 못하고 있습니다. 설비는 예고 없이 고장 나고(Breakdowns), 데이터는 ERP와 현장(MES) 사이 어딘가에서 단절되어 있으며(Data Silo), 4차 산업혁명이라는 거창한 구호는 현장의 실제 문제와 동떨어져 있습니다. 이 강의는 단순히 OEE 공식을 외우는 이론 수업이 아닙니다. "왜 우리 공장의 효율은 오르지 않는가?"라는 질문에 대해, 데이터와 표준(Standard)으로 답을 찾는 실전 엔지니어링 마스터 클래스입니다. 1. 수강생이 직면한 문제 (The Pain Point) 보이지 않는 낭비: 10분 미만의 잦은 '일시 정지(Minor Stops)'와 '속도 저하'가 생산성을 갉아먹고 있지만, 수기 기록으로는 원인을 찾을 수 없습니다. 사후약방문식 대응: 설비가 고장 난 뒤에야 수리하는 '사후 보전(Reactive)' 방식 때문에 긴급 정지가 반복되고 비용은 눈덩이처럼 불어납니다. 데이터의 단절: 경영진은 ERP의 재무 지표를 보고, 현장은 기계의 센서 데이터를 보지만, 이 둘을 연결하는 표준(ISA-95)이 없어 의사결정이 지연됩니다. 2. 제가 제시하는 해결책 (The Solution) 저는 여러분께 '불확실성(Uncertainty)'을 '예측 가능성(Predictability)'으로 바꾸는 명확한 로드맵을 제시합니다. Step 1. 6대 손실의 시각화: OEE를 저해하는 16가지 손실 구조를 파해쳐, '숨겨진 공장(Hidden Factory)'을 데이터로 드러냅니다. Step 2. 강력한 실행 도구 (Toolbox): 고장을 제로화하는 TPM, 교체 시간을 획기적으로 줄이는 SMED, 그리고 현장의 진실을 찾는 Gemba Walk 프로토콜을 전수합니다. Step 3. AI와 글로벌 표준의 결합: 감(Gut feeling)이 아닌 데이터로 일하는 법을 배웁니다. ISA-95 표준을 통해 시스템을 통합하고, AI 기반 예지 보전(PdM)과 디지털 트윈(ISO 23247)을 통해 고장을 사전에 차단하는 미래 기술을 적용합니다. 3. 강사 전문성 및 경험 (Why Me?) 저는 전통적인 제조 현장의 땀방울과 최첨단 스마트 팩토리의 데이터 흐름을 모두 경험했습니다. 현장 중심의 개선: 단순한 이론가가 아닙니다. 설비의 볼트를 조이는 자주 보전부터 시작하여, 공정 능력을 극대화하는 SPC(통계적 공정 관리)까지 현장에서 검증된 방법론만을 다룹니다. 글로벌 표준 리더십: 국내외 완성차 및 선진 제조 기업이 요구하는 ISA-95 시스템 통합과 ISO/IEC 42001(AI 경영시스템) 표준을 실무에 즉시 적용할 수 있도록 해석해 드립니다. 미래 지향적 통찰: 단순 생산성을 넘어, 에너지 효율(OEEE)과 탄소 중립까지 고려하는 지속 가능한 제조 전략을 가이드합니다. 4. 수강 후 변화 (The Outcome) 이 강의를 마친 후, 여러분은 더 이상 설비가 언제 멈출지 불안해하지 않게 될 것입니다. 데이터 기반 의사결정: "기계가 이상한 것 같아요"가 아니라, "진동 데이터 패턴 분석 결과 3일 내 베어링 고장이 예측됩니다"라고 말하게 됩니다. 재무적 성과 창출: 낭비 제거를 통해 추가 설비 투자 없이 생산량(CAPA)을 늘리는 '비용 회피(Cost Avoidance)' 효과를 입증하게 됩니다. 지금, 여러분의 공장을 'Re-Engineering' 하십시오. 그 여정을 제가 함께하겠습니다

본 AI Literacy와 Transformation Series (1)는 다음 내용을 강의 합니다. 1. AI 시대 데이터센터 냉각 혁신 어떤 문제: 최신 AI 칩(GB200 등)의 폭발적인 전력 소비로 인해 기존의 공기 냉각 방식이 한계에 부딪혔으며, 이는 AI 성능 저하와 막대한 운영 비용 문제로 이어집니다,. 어떻게 해결: 후면 도어 열교환기(RDCH), 직접 칩 냉각(DTC), 액침 냉각 등 혁신적인 액체 냉각 기술을 제시합니다. 또한, 누설 전류까지 예측하는 지능형 제어 시스템과 폐열을 지역 난방에 재활용하는 순환 경제 모델을 통해 효율성과 지속 가능성을 동시에 확보하는 전략을 전수합니다. 2. AI 패러독스: 뇌를 깨우는 사고력 강화 어떤 문제: AI에게 생각을 외주화하는 인지적 오프로딩' 현상으로 인해 현대인의 분석적 사고력과 문해력이 급격히 퇴화하는 '인지 부채' 문제가 발생하고 있습니다. 어떻게 해결: AI를 단순한 정답 도구가 아닌 '인지적 헬스장'의 도구로 재정의합니다. 비평·연구·합성 에이전트를 활용해 스스로 먼저 생각하게 만드는 시스템을 구축하고, 수동적인 승객이 아닌 방향을 결정하는 '조타수'로서의 초인지 능력을 강화해 드립니다. 3. AI 메모리 위기: 차세대 아키텍처 설계 어떤 문제: AI가 요구하는 단기 기억 저장소(KV 캐시)의 크기는 폭발적으로 늘어나는데, 비싸고 용량이 작은 **HBM만으로는 이 데이터 파도를 감당할 수 없는 물리적 한계에 직면했습니다,. 어떻게 해결: HBM, D램, CXL 등을 결합한 '이기종 메모리 드림팀' 구축 전략을 제시합니다. 단일 부품의 성능이 아닌, 용량과 비용의 균형을 맞추는 스마트한 시스템 아키텍처 설계 역량을 전수하여 기업의 총소유비용(TCO)을 획기적으로 낮추는 해법을 제공합니다. 4. 팔란티어 온톨로지: 실행하는 데이터 지능 어떤 문제: 데이터는 넘쳐나지만 파편화되어 있어 실제 의사 결정과 실행으로 이어지지 못하는 '데이터의 무덤' 문제가 기업의 혁신을 가로막고 있습니다. 어떻게 해결: 물리적 자산을 디지털에 매핑하는 '온톨로지' 엔진을 통해 데이터에 맥락과 의미를 부여합니다,. 분석 결과를 운영 시스템에 즉시 반영하는 '액션 타입(실행 능력)'을 통해 현업 담당자가 IT 부서 도움 없이 직접 비즈니스를 지휘하는 데이터 민주화를 실현해 드립니다. 5. 거대한 재배선: AI 인텔리전스 스택 전략 어떤 문제: 인터넷 시대의 '결정론적 계산' 방식에서 AI 시대의 '확률적 예측' 방식으로 기술 패러다임이 근본적으로 바뀌면서, 기존 비즈니스 구조가 통째로 흔들리고 있습니다. 어떻게 해결: 반도체부터 애플리케이션까지 이어지는 '5단계 인텔리전스 스택' 지도를 통해 변화의 실체를 규명합니다,. AI 기능을 직접 만들 것인지(Build) 살 것인지(Buy) 결정하는 전략적 의사 결정 프레임워크를 제공하여 자율 운영 기업으로 나아가는 로드맵을 그려 드립니다. 6. 까먹는 AI: 피드백을 통한 잠재력 극대화 어떤 문제: 새로운 정보를 배우면 기존 지식을 잊어버리는 AI의 '치명적 망각' 현상과, 일방적인 명령으로 인해 AI의 성능이 제대로 나오지 않는 소통의 문제가 있습니다. 어떻게 해결: AI에게 명령하는 대신 '코칭'과 예시(샘플) 중심의 대화법을 익히게 합니다. AI의 행동 변화 충격(KL 발산)을 최소화하는 점진적 피드백 기술을 통해, AI가 기존 지식을 유지하면서도 새로운 능력을 습득하게 만드는 과학적인 훈련 파트너가 되는 법을 전수합니다. 7. 엔지니어링 재무 지능(Financial Intelligence) 어떤 문제: 과거의 장부 기록과 규제 준수에만 머물러 있는 재무 시스템으로는 불확실성이 가득한 미래의 자본 배분을 최적화할 수 없습니다. 어떻게 해결: 생성형 AI를 활용해 실시간으로 수천 개의 변수를 연산하는 '동적 시나리오 기획(워게임)' 체제로 전환합니다,. 단순 수치를 전략적 신호로 변환하는 '파이낸셜 LLM' 활용법을 통해, CFO가 단순 관리자를 넘어 기업 가치를 설계하는 전략적 아키텍트로 거듭나도록 돕습니다.

안녕하세요. 저는 40년 동안 대기업과 중견기업에서(현대차 그룹 및 부품사) 18년간의 중역과 CTO,CEO를 역임한 파워트레인 기술자이며, 기업 경영 경력을 보유한 은퇴자입니다. 치열한 전쟁터의 최전선에서 현장 경험을 쌓아온 김홍집입니다. 제가 수십 년간 몸소 겪으며 체득한 통찰과 지식 체계를 바탕으로, 여러분이 직장 생활에서 마주하는 '조직의 병폐'와 '커리어 정체'라는 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 제 경험을 녹여 소개하고자 합니다. 1. 어떤 문제를 해결해 드리는가? 많은 직장인이 자신이 다니는 회사가 온갖 문제가 쌓여 있는 '정신적 매립지' 같다고 느낍니다. 조직에는 자신의 이익만 챙기며 타인의 공로를 가로채는 '승량이' 같은 존재들이 있고, 이들은 진실에는 관심 없이 오로지 상대를 조종하기 위한 '개소리(Bullshit)'로 조직을 오염시킵니다. 이런 환경에서 대다수의 양들은 침묵하며 수동적인 원한인 '르상망'만 쌓아가고, 결국 커리어가 멈춰버린 듯한 '죽음의 계곡'에 빠지게 됩니다. 저는 바로 이러한 부조리한 조직 환경에서의 생존과, 멈춰버린 성장의 돌파구를 찾는 문제를 해결해 드립니다. 2. 어떻게 해결해 드리는가? 저는 이론이 아닌, 40년의 세월로 증명된 세 가지 핵심 전략을 통해 여러분의 문제를 해결합니다. 첫째, '주체적인 존재(빡친 양)'로 거듭나기 위한 기술적 무장: 단순한 불평을 넘어 압도적인 실력인 '기술적 통달'과 차가운 데이터에 기반한 '논리적 비판'으로 승량이들의 개소리를 무력화하는 법을 전합니다. 또한, 해고나 좌천의 두려움을 정면으로 받아들여 내면의 자유를 얻는 '우아한 패배'의 마인드셋을 통해 어떤 정치적 압력에도 흔들리지 않는 무적의 갑옷을 입혀 드립니다. 둘째, 전략적 변곡점(SIP)을 읽는 '프로의 마인드셋' 구축: 단순히 열심히 일하는 것을 넘어, 시장의 규칙을 바꾸는 '열 배의 변화'를 감지하는 눈을 길러 드립니다. 자신과 조직을 갉아먹는 현실 안주에서 벗어나, 360도 입체적인 관점으로 세상을 바라보며 나만의 지식 체계를 구축하고 이를 실제 결과물로 연결하는 실행 지침(프로의 10계명)을 제공합니다. 셋째, 인간 본성을 꿰뚫는 사회적 지능의 숙달: 내면의 감정을 이성적 사고의 연료로 전환하는 법을 배우고, 타인의 가면 뒤에 숨겨진 진짜 의도(암호)를 해독하는 법을 전수합니다. 집단 광기에 휩쓸리지 않고 '현실 그룹'을 만들어 주도권을 잡는 법, 그리고 인생 전체를 조망하는 높은 관점을 통해 흔들리지 않는 소명 의식을 찾는 여정을 함께합니다. 저는 여러분이 단순한 조직의 부품이 아니라, 스스로의 기준을 가진 능동적인 주인으로 성장할 수 있도록 돕는 조력자가 되고자 합니다. 제가 걸어온 40년의 기록이 여러분의 '죽음의 계곡'을 건너는 명확한 내비게이션이 되어줄 것입니다.

현대 사회의 전문가와 연구자, 그리고 엔지니어들이 공통으로 겪는 '복잡성'과 '비효율'의 문제를 해결하기 위해, 제가 40년 동안 현대자동차그룹 현장에서 치열하게 부딪히며 다듬어온 실전적 해법을 제안합니다. 1. 여러분이 직면한 '문제': 정보의 홍수와 사후 수습의 굴레 많은 수강생이 다음과 같은 세 가지 장벽에 가로막혀 있습니다. 정보 과부하와 탐색의 한계: 매년 쏟아지는 수백만 편의 논문과 데이터 중 무엇이 핵심인지 파악 하지 못해 검색 노동에 시간을 낭비합니다. 반응적(Reactive) 업무 방식: 제조 및 설계 현장에서 문제가 터진 후에야 원인을 찾고 밤을 새워 해결하는 '소방수' 역할에 머물러 있습니다. 생각 정리와 소통의 불통: 머릿속에는 훌륭한 아이디어가 가득하지만, 이를 체계적인 보고서나 논리로 구현하지 못해 '하얀 화면' 앞에서 좌절하곤 합니다. 2. 나의 경험을 녹여낸 '해결 방법': 시스템과 예측의 건축가 저는 40년 R&D 베테랑 엔지니어로서, 단순한 이론이 아닌 '실전용 시스템'을 통해 여러분의 업무 패러다임을 '반응'에서 '예측'으로 바꿔 드립니다. ① 지식 탐색의 최적화: AI 하이브리드 워크플로우 단순 검색자가 아닌 전략적 연구자가 되도록 돕습니다. 포괄적인 구글 스칼라와 논문의 맥락을 꿰뚫는 시맨틱 스칼라를 파트너로 삼아, 숲(전체 그림)을 먼저 보고 나무(상세 자료)를 수집하는 3단계 마스터 플랜을 전수하여 연구 시간을 획기적으로 단축해 드립니다. ② 설계 지능의 혁신: 예측적 설계와 디지털 트윈 문제가 생길 틈을 주지 않는 '예측적 설계(Predictive Design)'의 세계로 안내합니다. DFSS(6시그마 설계)와 DFR(신뢰성 설계)을 통해 출시 첫날부터 완벽한 품질을 확보하는 법을 배웁니다. 현실과 똑같은 가상의 쌍둥이인 디지털 트윈과 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)를 활용해, 실제 시제품을 만들기 전 가상 세계에서 수천 번의 테스트를 끝내는 엔지니어링의 정수를 전수합니다. ③ 논리의 시각화: 아이디어의 건축학 글쓰기를 재능이 아닌 '믿음직한 시스템'으로 정의합니다. 결론부터 던지는 피라미드 원칙(Answer First)과 중복·누락 없는 MECE 원칙으로 논리의 뼈대를 세웁니다. CREC 모델 기반의 파워라이팅을 통해, 누구나 읽자마자 설득되는 탄탄한 문단을 구축하는 '생각의 건축가'로 만들어 드립니다. 3. 강의를 통해 변화될 여러분의 모습 이 강의를 마친 후, 여러분은 더 이상 불을 끄러 다니는 소방수가 아닙니다. 데이터와 시스템으로 미래의 고장과 리스크를 미리 예견하고 차단하는 전략적 건축가가 됩니다. 복잡한 자동차 시스템처럼 얽힌 비즈니스 난제를 시스템 엔지니어링 관점에서 매끄럽게 풀어내는 통합 전문가로 거듭납니다. 단순한 지식 습득을 넘어, AI를 '인지적 헬스장'으로 활용하여 자신의 초인지적 사고력을 극대화하는 주체적인 리더가 될 것입니다. 낡은 방식의 빠른 추격자(Fast Follower) 전략은 이제 끝났습니다. 저의 40년 현장 통찰이 담긴 이 시스템을 통해, 여러분의 다음 10년을 주도할 강력한 무기를 손에 넣으시기 바랍니다.

[강좌 소개] OEE 60%의 벽을 넘어, AI 기반의 '예측 가능한 공장'을 설계하다 "당신의 공장은 멈춰 있습니까, 아니면 예측하고 있습니까?" 많은 제조 현장이 '열심히' 돌아가고 있지만, 정작 글로벌 표준인 World Class OEE 85%의 문턱을 넘지 못하고 있습니다. 설비는 예고 없이 고장 나고(Breakdowns), 데이터는 ERP와 현장(MES) 사이 어딘가에서 단절되어 있으며(Data Silo), 4차 산업혁명이라는 거창한 구호는 현장의 실제 문제와 동떨어져 있습니다. 이 강의는 단순히 OEE 공식을 외우는 이론 수업이 아닙니다. "왜 우리 공장의 효율은 오르지 않는가?"라는 질문에 대해, 데이터와 표준(Standard)으로 답을 찾는 실전 엔지니어링 마스터 클래스입니다. 1. 수강생이 직면한 문제 (The Pain Point) 보이지 않는 낭비: 10분 미만의 잦은 '일시 정지(Minor Stops)'와 '속도 저하'가 생산성을 갉아먹고 있지만, 수기 기록으로는 원인을 찾을 수 없습니다. 사후약방문식 대응: 설비가 고장 난 뒤에야 수리하는 '사후 보전(Reactive)' 방식 때문에 긴급 정지가 반복되고 비용은 눈덩이처럼 불어납니다. 데이터의 단절: 경영진은 ERP의 재무 지표를 보고, 현장은 기계의 센서 데이터를 보지만, 이 둘을 연결하는 표준(ISA-95)이 없어 의사결정이 지연됩니다. 2. 제가 제시하는 해결책 (The Solution) 저는 여러분께 '불확실성(Uncertainty)'을 '예측 가능성(Predictability)'으로 바꾸는 명확한 로드맵을 제시합니다. Step 1. 6대 손실의 시각화: OEE를 저해하는 16가지 손실 구조를 파해쳐, '숨겨진 공장(Hidden Factory)'을 데이터로 드러냅니다. Step 2. 강력한 실행 도구 (Toolbox): 고장을 제로화하는 TPM, 교체 시간을 획기적으로 줄이는 SMED, 그리고 현장의 진실을 찾는 Gemba Walk 프로토콜을 전수합니다. Step 3. AI와 글로벌 표준의 결합: 감(Gut feeling)이 아닌 데이터로 일하는 법을 배웁니다. ISA-95 표준을 통해 시스템을 통합하고, AI 기반 예지 보전(PdM)과 디지털 트윈(ISO 23247)을 통해 고장을 사전에 차단하는 미래 기술을 적용합니다. 3. 강사 전문성 및 경험 (Why Me?) 저는 전통적인 제조 현장의 땀방울과 최첨단 스마트 팩토리의 데이터 흐름을 모두 경험했습니다. 현장 중심의 개선: 단순한 이론가가 아닙니다. 설비의 볼트를 조이는 자주 보전부터 시작하여, 공정 능력을 극대화하는 SPC(통계적 공정 관리)까지 현장에서 검증된 방법론만을 다룹니다. 글로벌 표준 리더십: 국내외 완성차 및 선진 제조 기업이 요구하는 ISA-95 시스템 통합과 ISO/IEC 42001(AI 경영시스템) 표준을 실무에 즉시 적용할 수 있도록 해석해 드립니다. 미래 지향적 통찰: 단순 생산성을 넘어, 에너지 효율(OEEE)과 탄소 중립까지 고려하는 지속 가능한 제조 전략을 가이드합니다. 4. 수강 후 변화 (The Outcome) 이 강의를 마친 후, 여러분은 더 이상 설비가 언제 멈출지 불안해하지 않게 될 것입니다. 데이터 기반 의사결정: "기계가 이상한 것 같아요"가 아니라, "진동 데이터 패턴 분석 결과 3일 내 베어링 고장이 예측됩니다"라고 말하게 됩니다. 재무적 성과 창출: 낭비 제거를 통해 추가 설비 투자 없이 생산량(CAPA)을 늘리는 '비용 회피(Cost Avoidance)' 효과를 입증하게 됩니다. 지금, 여러분의 공장을 'Re-Engineering' 하십시오. 그 여정을 제가 함께하겠습니다

본 과정은 AI 모델링 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 필수적인 ‘AI 학습 데이터 구축’ 전 과정을 학습하는 과정입니다. 학습자는 단순히 이론적인 지식에 머무르지 않고, 실제 실무에서 요구되는 데이터 구축 프로세스를 단계별로 경험하게 됩니다. 구체적으로 AI 학습 데이터의 기획 → 획득 → 저장 → 정제 → 라벨링 → 가명정보 결합 및 변환에 이르는 전 과정을 실습 중심으로 다루어, 현업에서 바로 적용 가능한 실무 능력을 기를 수 있도록 구성되어 있습니다. 또한 데이터의 품질 관리와 보안 이슈, 개인정보 비식별화 처리, 데이터셋 최적화와 같은 AI 프로젝트에서 가장 중요한 데이터 관리 역량을 체계적으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 학습자는 단순한 데이터 수집자가 아닌, AI 프로젝트를 주도적으로 기획하고 실행할 수 있는 데이터 전문가로 성장할 수 있습니다. 👉 본 과정을 통해 학습자는 AI 모델 성능을 좌우하는 양질의 학습 데이터 구축법을 이해하고, 이를 실무 환경에 효과적으로 적용할 수 있는 실질적인 역량을 확보하게 될 것입니다.

코딩의 'ㅋ'자도 몰라도 괜찮습니다. 아이디어만 있다면 AI가 코드를 대신 써주는 시대! 이 강의는 단순히 개발 언어를 배우는 강의가 아닙니다. 강력한 AI 코드 편집기 'Cursor AI'에게 명령(프롬프트)을 내려 내가 상상하던 프로그램을 직접 만드는 '가장 현대적인 개발 방식'을 배우는 실전 강의입니다.

나도 아이언맨의 완벽 비서 자비스가 있었으면…하고 생각했던 적이 있었다면?! 여러분의 현명한 일처리를 도와줄 모두의 자비스를 완성하세요!

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본 과정은 AI 모델링 및 서비스 기획을 실무에 적용하기 위해 필요한 기본 이론과 실무 프로세스를 학습하는 과정입니다. 학습자는 AI 모델링 프로젝트를 능숙하게 수행하기 위해 필수적인 기초 지식을 습득하고, 실제 현업에서 활용되는 다양한 실무 절차를 경험할 수 있습니다. 특히 AI 서비스의 환경 분석 → 목표 수립 → 요구사항 분석 → 서비스 모델 설계 → 시나리오 기획 → 활용 기획 → 실행 계획 수립 → 성과 평가 기획까지 이어지는 전체 흐름을 단계적으로 학습하도록 구성되어 있습니다. 이를 통해 단순히 기술적인 관점의 학습에 그치지 않고, 비즈니스와 서비스 기획 차원에서 AI를 어떻게 도입하고 활용할 것인지에 대한 체계적인 사고와 실무 적용 능력을 기를 수 있습니다. 본 과정을 마친 학습자는 AI 프로젝트의 전반적인 기획과 실행 과정을 이해하고, 실제 기업 환경에서 AI 서비스 기획자·PM·데이터 기반 전략가로서 역량을 강화할 수 있을 것입니다.

이 과정은 ChatGPT 및 생성형 AI 도구를 활용하여 반복 문서 자동화, 보고서 요약, PPT 및 발표대본 생성, 회의록 정리, 스마트 리서치 등 다양한 실무 문서 작성 업무를 자동화하는 실전 중심의 교육으로 문서 유형별 자동화 전략부터 AI 기반 정보 수집 및 활용법까지, 실습과 사례 중심으로 구성되어 있어 학습자가 실제 업무에 바로 적용할 수 있도록 설계되어 있다.

[맥킨지 출신 김재성의 문제해결 즉문즉답 : 당신의 문제를 함께 해결해 드립니다] 필수! 선 수강 강의 : 맥킨지 출신 김재성의 AI로 앞서가는 문제 해결력 & 리서치 특강 https://inf.run/LmvrD '이론만 있는 강의는 가라!' 실제 실전 문제를 그 자리에서 즉시 함께 해결하는 마법의 솔루션 비디오! 맥킨지 출신이자, AI 전문가 김재성 님이 직접 한 분 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형태로 당신의 문제를 구조화 하고 해결해 드리는 비디오 영상입니다. 진로나 사소한 고민부터, 세계를 뒤흔드는 AI와 산업 전반에 대한 개선 방향성과 같은 초 거대한 이야기까지! 비디오 1편씩 단 건으로 구매가 가능한 형태로 업로드 됩니다. 유료 결제 수강생 대상 분기 별로 특정 인원을 추첨하여 실제 참여하실 수 있는 기회도 제공합니다! (김재성 님의 강의를 모두 다양하게 수강할 수록 당첨 확률 Up!) [컨셉] 한 분과 만나 1:1로 즉문 즉답 하는 형식이며, 산업 전문가와 전략 전문가가 만나서 함께 정답에 접근해 간다는 컨셉입니다. 실제 참여하신 분들의 만족도도 굉장히 높았습니다. (소감에서 보고 들으실 수 있어요!) 이 시리즈 영상의 핵심은 전략 전문가이신 김재성님이 미리 주제를 건네 받지 않지만 전략 관점으로 서로 질문과 답을 해가며 정답에 가까워 진다는 것에 있습니다. 감과 경험에 의존하지 않고 전략과 구조화를 기반으로 "이게 되네요?" ㅎㅎㅎ 라는 반응이 절로 나오게 되는 마법의 솔루션을 경험하세요! 무료 버전(~10분)은 모두에게 공개되고, 풀 버전은 인프런 강의 수강생 또는 유튜브 채널 [김재성의 문제 해결] '프리미엄 멤버십' 가입자들에게 공개 될 예정입니다. 참여를 원하시는 분은 jaesung_kim@jcurvepartners.ai 로 [커피챗 신청] 이라는 제목으로 메일을 보내주세요 메일에는 이름, 나이, 연락처(휴대폰번호) 직업 및 연차(학생도 무관합니다), 신청하는 이유를 상세히 적어주시고 김재성 님이 강의하시는 인프런 강의 수강 캡쳐 화면을 첨부하여 전달 주시면 당첨 시, 연락을 드립니다. (당첨되지 않으신 분의 개인정보는 3개월 뒤 즉시 폐기합니다) 영상 출연 시, 가명은 회사명을 밝히지 않는 것은 가능하나 얼굴 모자이크, 음성변조 등의 가공을 원하실 경우 출연이 불가합니다. 영상 촬영 동의 시, 영상이 재가공되어 인프런 및 김재성의 유튜브 채널에 활용되는 것에 동의 한 것으로 간주됩니다.

전자·반도체 산업은 초정밀 공정과 복잡한 공급망으로 인해 데이터 기반 관리와 혁신이 특히 중요한 분야입니다. 이 강의는 AI 기술을 활용하여 불량 검출, 공정 최적화, 예지보전, 공급망 관리 등 전자·반도체 제조업에서 바로 적용할 수 있는 실무 전략을 다룹니다. 글로벌 기업의 실제 사례와 함께, 중소·중견기업이 현실적으로 활용할 수 있는 저비용·고효율 AI 도입 방법도 제시합니다. 이를 통해 수강생은 생산성 향상과 비용 절감뿐 아니라, 미래 경쟁력을 갖추는 AI 기반 제조 전략을 이해하고 적용할 수 있게 됩니다.

현대 사회의 전문가와 연구자, 그리고 엔지니어들이 공통으로 겪는 '복잡성'과 '비효율'의 문제를 해결하기 위해, 제가 40년 동안 현대자동차그룹 현장에서 치열하게 부딪히며 다듬어온 실전적 해법을 제안합니다. 1. 여러분이 직면한 '문제': 정보의 홍수와 사후 수습의 굴레 많은 수강생이 다음과 같은 세 가지 장벽에 가로막혀 있습니다. 정보 과부하와 탐색의 한계: 매년 쏟아지는 수백만 편의 논문과 데이터 중 무엇이 핵심인지 파악 하지 못해 검색 노동에 시간을 낭비합니다. 반응적(Reactive) 업무 방식: 제조 및 설계 현장에서 문제가 터진 후에야 원인을 찾고 밤을 새워 해결하는 '소방수' 역할에 머물러 있습니다. 생각 정리와 소통의 불통: 머릿속에는 훌륭한 아이디어가 가득하지만, 이를 체계적인 보고서나 논리로 구현하지 못해 '하얀 화면' 앞에서 좌절하곤 합니다. 2. 나의 경험을 녹여낸 '해결 방법': 시스템과 예측의 건축가 저는 40년 R&D 베테랑 엔지니어로서, 단순한 이론이 아닌 '실전용 시스템'을 통해 여러분의 업무 패러다임을 '반응'에서 '예측'으로 바꿔 드립니다. ① 지식 탐색의 최적화: AI 하이브리드 워크플로우 단순 검색자가 아닌 전략적 연구자가 되도록 돕습니다. 포괄적인 구글 스칼라와 논문의 맥락을 꿰뚫는 시맨틱 스칼라를 파트너로 삼아, 숲(전체 그림)을 먼저 보고 나무(상세 자료)를 수집하는 3단계 마스터 플랜을 전수하여 연구 시간을 획기적으로 단축해 드립니다. ② 설계 지능의 혁신: 예측적 설계와 디지털 트윈 문제가 생길 틈을 주지 않는 '예측적 설계(Predictive Design)'의 세계로 안내합니다. DFSS(6시그마 설계)와 DFR(신뢰성 설계)을 통해 출시 첫날부터 완벽한 품질을 확보하는 법을 배웁니다. 현실과 똑같은 가상의 쌍둥이인 디지털 트윈과 MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)를 활용해, 실제 시제품을 만들기 전 가상 세계에서 수천 번의 테스트를 끝내는 엔지니어링의 정수를 전수합니다. ③ 논리의 시각화: 아이디어의 건축학 글쓰기를 재능이 아닌 '믿음직한 시스템'으로 정의합니다. 결론부터 던지는 피라미드 원칙(Answer First)과 중복·누락 없는 MECE 원칙으로 논리의 뼈대를 세웁니다. CREC 모델 기반의 파워라이팅을 통해, 누구나 읽자마자 설득되는 탄탄한 문단을 구축하는 '생각의 건축가'로 만들어 드립니다. 3. 강의를 통해 변화될 여러분의 모습 이 강의를 마친 후, 여러분은 더 이상 불을 끄러 다니는 소방수가 아닙니다. 데이터와 시스템으로 미래의 고장과 리스크를 미리 예견하고 차단하는 전략적 건축가가 됩니다. 복잡한 자동차 시스템처럼 얽힌 비즈니스 난제를 시스템 엔지니어링 관점에서 매끄럽게 풀어내는 통합 전문가로 거듭납니다. 단순한 지식 습득을 넘어, AI를 '인지적 헬스장'으로 활용하여 자신의 초인지적 사고력을 극대화하는 주체적인 리더가 될 것입니다. 낡은 방식의 빠른 추격자(Fast Follower) 전략은 이제 끝났습니다. 저의 40년 현장 통찰이 담긴 이 시스템을 통해, 여러분의 다음 10년을 주도할 강력한 무기를 손에 넣으시기 바랍니다.

Agent Builder 및 Chatkit으로 멀티 에이전트 시스템 앱을 만들고 Cloudflare로 앱을 배포합니다. GPT-5, Agent Builder, Chatkit, MCP, Fine Tuning, CoT 등 최신 기술을 모두 반영하였습니다.

화학·정밀화학 제조업은 복잡한 공정과 높은 안전성이 요구되는 산업입니다. 본 강의는 AI를 활용해 생산성을 높이고, 비용을 절감하며, 안전을 강화하는 전략을 다룹니다. 공정 데이터 분석, 품질 예측, 설비 예지보전, 환경 규제 대응 등 실제 현장에서 바로 적용 가능한 AI 활용 사례를 중심으로 실무 역량을 체계적으로 배울 수 있습니다.

AI 기술과 UX 디자인이 결합하는 AX 시대, 제품팀은 어떤 전략으로 고객 경험을 설계해야 할까요? 17년차 대기업 책임연구원이자, HCI 박사 출신의 지식공유자가 최신 트렌드와 활용 사례, 연구 결과를 기반으로 알려 드립니다.

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ChatGPT, Midjourney, Illustrator를 활용해 하나의 패션 브랜드를 기획부터 룩북, 광고 영상까지 직접 완성해보는 실습형 강의입니다. AI 툴 학습을 넘어, 브랜드의 메시지와 시각적 정체성을 스스로 만들어보세요.

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인공지능이 처음인 사람의 눈높이에 맞춘 인공지능 입문 강의! 데이터부터 생성형 AI까지 핵심 개념을 쉽게 정리했습니다. 인공지능을 만드는 것이 아닌 질문하고 설명할 수 있는 수준의 실무 이해를 목표로 합니다.

이 강좌는 학습자들이 AI 프롬프트 엔지니어링을 마스터하고 ChatGPT와 생성형 AI 도구를 자신감 있게 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있도록 돕기 위해 설계되었습니다. 학생, 전문가, 기업가들과 함께 일한 경험을 통해 저는 공통적인 문제점을 발견했습니다. 많은 사람들이 AI 도구를 효과적으로 지시하는 방법을 모른 채 사용한다는 것입니다. 이는 종종 부정확하고, 일반적이거나, 사용할 수 없는 결과물로 이어집니다. 이 강좌에서 저는 검증된 프롬프트 패턴과 실용적인 예시를 사용하여 AI와 올바르게 소통하는 방법을 학습자들에게 단계별로 안내합니다. 명확한 설명, 실생활 사용 사례, 실습 기법을 결합하여 학생들이 AI를 글쓰기, 비즈니스 성장, 생산성, 프레젠테이션, 회의, 창작 작업을 위한 강력한 조력자로 변화시킬 수 있도록 돕습니다. 이 강좌는 이론이 아닌 실용적인 결과에 중점을 두므로, 학습자들은 배운 내용을 개인 또는 전문 프로젝트에 즉시 적용할 수 있습니다.

chatGPT를 통해 업무에서 가장 많이 사용하는 MS Office업무를 자동화 하여 업무 생산성을 획기적으로 높이는 방법을 학습합니다.

본 강의 영상에서는 회사 내부 데이터를 sLM에 연결하는 효과적인 방법, 그리고 sLM 도입 시 발생하는 각종 이슈들을 어떻게 해결할 수 있는지에 대한 현실적인 방안을 소개합니다.