강의

멘토링

커뮤니티

NEW
Career

/

etc. (Career)

Chuỗi bài về các nhiệm vụ cốt lõi R&D (1): Giới thiệu kỹ thuật dự đoán ㅣ Giới thiệu kỹ thuật hệ thống ㅣ Phương pháp tìm kiếm bài báo học thuật ㅣ Kỹ năng viết cho các nhà khoa học và kỹ sư

Để giải quyết vấn đề 'phức tạp' và 'kém hiệu quả' mà các chuyên gia, nhà nghiên cứu và kỹ sư trong xã hội hiện đại đều phải đối mặt, tôi xin đề xuất giải pháp thực tiễn được rèn giũa qua 40 năm làm việc và trải nghiệm thực tế tại hiện trường Tập đoàn Hyundai Motor. 1. 'Vấn đề' mà bạn đang đối mặt: Vòng luẩn quẩn của lũ thông tin và xử lý hậu quả Nhiều học viên đang bị cản trở bởi ba rào cản sau: Quá tải thông tin và giới hạn trong tìm kiếm: Không thể xác định được đâu là cốt lõi trong hàng triệu bài báo và dữ liệu được công bố mỗi năm, lãng phí thời gian vào công việc tìm kiếm. Phương thức làm việc phản ứng (Reactive): Ở hiện trường sản xuất và thiết kế, chỉ tìm nguyên nhân sau khi vấn đề nổ ra và thức trắng đêm để giải quyết, mắc kẹt trong vai trò 'lính cứu hỏa'. Bế tắc trong sắp xếp suy nghĩ và giao tiếp: Dù đầu óc đầy ý tưởng tuyệt vời nhưng không thể hiện thành báo cáo có hệ thống hay logic, thường xuyên thất vọng trước 'màn hình trắng'. 2. 'Giải pháp' thấm đẫm kinh nghiệm của tôi: Kiến trúc sư của hệ thống và dự đoán Với tư cách là kỹ sư kỳ cựu 40 năm trong R&D, tôi sẽ thay đổi mô hình làm việc của bạn từ 'phản ứng' sang 'dự đoán' thông qua 'hệ thống thực chiến' chứ không phải lý thuyết đơn thuần. ① Tối ưu hóa khám phá tri thức: Quy trình làm việc kết hợp AI Giúp bạn trở thành nhà nghiên cứu chiến lược chứ không chỉ là người tìm kiếm đơn thuần. Lấy Google Scholar toàn diện và Semantic Scholar thấu hiểu ngữ cảnh bài báo làm đối tác, truyền đạt kế hoạch tổng thể 3 bước để nhìn thấy rừng (bức tranh tổng thể) trước rồi mới thu thập cây (tài liệu chi tiết), giúp rút ngắn thời gian nghiên cứu một cách đột phá. ② Đổi mới trí tuệ thiết kế: Thiết kế dự đoán và Digital Twin Dẫn dắt bạn vào thế giới 'Thiết kế dự đoán (Predictive Design)' không để vấn đề có cơ hội phát sinh. Học cách đảm bảo chất lượng hoàn hảo ngay từ ngày đầu ra mắt thông qua DFSS (Thiết kế Six Sigma) và DFR (Thiết kế độ tin cậy). Truyền đạt tinh hoa kỹ thuật hoàn thành hàng nghìn lần thử nghiệm trong thế giới ảo trước khi chế tạo nguyên mẫu thực tế, sử dụng Digital Twin - bản sao song sinh giống hệt thực tế - và MBSE (Kỹ thuật hệ thống dựa trên mô hình). ③ Trực quan hóa logic: Kiến trúc học của ý tưởng Định nghĩa viết lách không phải là tài năng mà là 'hệ thống đáng tin cậy'. Xây dựng khung logic bằng nguyên tắc Kim tự tháp (Answer First) đưa kết luận lên đầu và nguyên tắc MECE không trùng lặp, không thiếu sót. Thông qua Power Writing dựa trên mô hình CREC, biến bạn thành 'kiến trúc sư tư duy' xây dựng được đoạn văn vững chắc thuyết phục ngay khi đọc. 3. Hình ảnh của bạn sau khi thay đổi thông qua khóa học Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn không còn là lính cứu hỏa chạy dập lửa nữa. Bạn trở thành kiến trúc sư chiến lược dự đoán trước và ngăn chặn sự cố cũng như rủi ro trong tương lai bằng dữ liệu và hệ thống. Bạn sẽ trở thành chuyên gia tích hợp giải quyết trơn tru các bài toán kinh doanh phức tạp rối rắm như hệ thống ô tô từ góc nhìn kỹ thuật hệ thống. Vượt qua việc tiếp thu kiến thức đơn thuần, bạn sẽ trở thành nhà lãnh đạo chủ động tối đa hóa năng lực tư duy siêu nhận thức của mình bằng cách sử dụng AI như 'phòng gym nhận thức'. Chiến lược người đuổi theo nhanh (Fast Follower) kiểu cũ giờ đã kết thúc. Thông qua hệ thống chứa đựng 40 năm thấu hiểu thực tế của tôi, mong bạn có được vũ khí mạnh mẽ để dẫn dắt 10 năm tiếp theo của mình.

10 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • khjyhy100
Business Productivity
Business Productivity
Data literacy
Data literacy
product design
product design
Business Problem Solving
Business Problem Solving
Business Productivity
Business Productivity
Data literacy
Data literacy
product design
product design
Business Problem Solving
Business Problem Solving

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Giới thiệu khả năng nghiên cứu chiến lược với trợ lý AI

  • Giới thiệu về năng lực 'Tích hợp Hệ thống' để chế ngự sự phức tạp

  • Xây dựng cơ sở dữ liệu nghiên cứu tùy chỉnh của riêng bạn

  • Sơ đồ thiết kế cấu trúc kim tự tháp và mô hình viết đoạn văn CREC (Chủ장-Lý do-Bằng chứng-Kết luận)

  • Giới thiệu môi trường thử nghiệm ảo Digital Twin

1. Thiết kế dự đoán: Từ lính cứu hỏa đến kiến trúc sư

Nhấn mạnh mô hình 'dự đoán' - tích hợp chất lượng ngay từ giai đoạn thiết kế, thay vì phương thức 'phản ứng' - xử lý sau khi vấn đề đã xảy ra.

  • Thay đổi triết lý: Dưới nguyên tắc "chất lượng không phải là kiểm tra mà là thiết kế", chúng ta trả lời trước liệu hàng triệu sản phẩm có nằm trong phạm vi hiệu suất hay không.

  • Công cụ thực chiến: Kết hợp DFSS (Thiết kế 6 Sigma) hướng tới sự hoàn hảo ngay từ ngày đầu ra mắt sản phẩm với DFR đảm bảo độ tin cậy dài hạn thông qua vật lý hư hỏng (Physics of Failure).

  • Thành tựu: Giống như LG Electronics đã giải quyết vấn đề rung động thông qua mô phỏng và thay đổi cục diện thị trường với máy giặt lồng ngang 7kg, bạn sẽ có được khả năng vượt qua giới hạn vật lý bằng dữ liệu.

2. Kỹ thuật hệ thống và MBSE: Thuần hóa sự phức tạp

Đây là kế hoạch tổng thể để tích hợp các sản phẩm hiện đại phức tạp như tàu vũ trụ (xe điện, lái tự động, v.v.) như một dàn nhạc giao hưởng.

  • Thiết kế tích hợp: Vẽ trước 'bản thiết kế tích hợp tổng thể' để hàng chục hệ thống từ động cơ đến phần mềm hoạt động mà không xung đột.

  • Một nguồn chân lý duy nhất (Single Source of Truth): Thay vì những đống tài liệu phân mảnh theo từng bộ phận, xây dựng MBSE (Kỹ thuật hệ thống dựa trên mô hình) nơi mọi người cùng xem và cộng tác trên một mô hình kỹ thuật số sống động, ngăn chặn triệt để sự hiểu lầm và sai sót.

Công nghệ dự đoán tương lai thông qua một bản sao ảo hoạt động 100% giống hệt sản phẩm thực tế.

  • Thử nghiệm ảo: Tối ưu hóa thiết kế bằng cách thực hiện hàng nghìn lần thử nghiệm trong thế giới ảo mà không cần phá hủy một chiếc xe thật nào.

  • Bảo trì dự đoán: Giống như GE đã tiết kiệm 2 nghìn tỷ won chi phí hỏng hóc bằng bản sao kỹ thuật số của động cơ phản lực, thông qua dữ liệu cảm biến, hệ thống thực hiện quản lý chủ động ở mức có thể dự báo "khả năng hỏng hóc trong vòng 50 giờ".

3.Quy trình làm việc kết hợp: Sự chuyển đổi mô hình nghiên cứu

Đây là hệ thống thu thập kiến thức thoát khỏi công việc tìm kiếm đơn thuần, tận dụng AI như một đối tác chiến lược.

  • Bước 1 (Khám phá): Sử dụng tính năng AI của Semantic Scholar để vẽ ra 'khu rừng (bức tranh toàn cảnh)' của lĩnh vực nghiên cứu trước tiên. Xác định nhanh các bài báo cốt lõi thông qua TLDR (tóm tắt một câu) và phân tích mục đích trích dẫn.

  • Bước 2 (Thu thập): Sử dụng tính toàn diện áp đảo của Google Scholar để thu thập đầy đủ các 'cây cối (các bài báo chi tiết)' trong khu rừng.

  • Bước 3 (Phân tích): Chọn lọc những tài liệu quan trọng từ dữ liệu đã thu thập và phân tích sâu hơn bằng Semantic Scholar để nắm bắt 'bản chất' của các bài báo. Nhờ đó, nhà nghiên cứu có thể tập trung thời gian vào xây dựng giả thuyết sáng tạo thay vì dành thời gian cho việc tìm kiếm.

4. Kiến trúc ý tưởng: Hệ thống viết logic

Định nghĩa lại việc viết lách không phải là tài năng mà là một hệ thống kỹ thuật theo mô hình 'thiết kế-vật liệu-thi công'.

  • Thiết kế (Nguyên tắc Kim tự tháp): Xây dựng khung sườn đưa ra kết luận trước tiên (Answer First) để tiết kiệm thời gian cho đối tượng bận rộn.

  • Vật liệu (MECE): Sắp xếp ngăn kéo suy nghĩ để chuẩn bị các căn cứ xuyên thấu bản chất vấn đề mà không trùng lặp hay thiếu sót.

  • Xây dựng (Mô hình CREC): Hoàn thiện cấu trúc logic vững chắc không thể bác bỏ thông qua việc xây dựng đoạn văn 4 bước Tuyên bố (Claim) - Lý do (Reason) - Bằng chứng (Evidence) - Kết luận (Conclusion).

5 điểm nhấn này đưa ra con đường để người lao động tri thức hiện đại trở thành 'kiến trúc sư chiến lược' giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp và truyền đạt chúng bằng logic hoàn hảo.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhà nghiên cứu lạc lối và lang thang trong đại dương thông tin

  • Kỹ sư 'lính cứu hỏa' thức trắng đêm để xử lý các lỗi phát sinh hàng ngày

  • Chuyên gia bị "đơ" trước "màn hình trắng" dù có ý tưởng tuyệt vời

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Hiểu biết về các nguyên lý kỹ thuật cơ bản và định luật vật lý

  • Kinh nghiệm về hiểu biết dữ liệu và sử dụng công cụ số

  • Tư duy cấu trúc và tư duy phân tích logic

  • Những kiến thức trên không đòi hỏi chuyên môn sâu ở trình độ chuyên ngành, mà gần giống như nền tảng cơ bản để có thể tiếp nhận **'mô hình dự đoán'** và **'phương pháp tiếp cận hệ thống'** được đề cập trong khóa học. Ngay cả khi thiếu kiến thức về một lĩnh vực cụ thể nào đó, khóa học được thiết kế để bạn có thể bổ sung và lĩnh hội thông qua hệ thống thực chiến của chuyên gia kỳ cựu với 40 năm kinh nghiệm.

Xin chào
Đây là

40여 년간의 국내 대기업 및 중견기업 근무 경력의(1984.1~2024.5) 은퇴자입니다. 

재직기간 40년 중 18년은 중역으로 근무한 파워트레인 및 동력 추진계 기술자이면서, 마지막 5년은 중견기업에서 부사장과 대표이사를 역임하였습니다. 

현대자동차 그룹에서는 해외 기술 이전 수익을(약 1,300억 상당, 중형 가솔린 엔진, 

터보차져, AWD 등)달성하였습니다. 다수의 정부투자 R&D 과제를 수행한 

이력이 있습니다. 현재는 경력 기간 중의 확보 된 지식과 경험을 공유를 목적으로 저술 활동을  시작하였습니다. 독자 여러분의 많은 관심과 격려를 부탁드립니다. 

  • 네이버 블로그 명 : 지식 공유 Hub : 기업 혁신경영의 본질과 R&D 핵심과제  

                                 (http://blog.naver.com/khjyhy100)

  • 교육 훈련 : KAIST 인공지능 경영자 과정 수료(25.2~25.6)

  • 경력 : 현대차 그룹 R&D (현대자동차(주), 현대위아(주) : 1984~2018   

          인지컨트롤스(주): 2019~2024 

  • 수상 경력 : 한국의 100대 기술과 주역 (2010.12.) (한국공학한림원, 산업자원부)

                  장영실상의 대통령상 수상 (중형 가솔린엔진 개발,산업자원부, 2005년)

  • 자동차 공학 분야의 파워트레인 및 동력추진계의 국내외 전문 기술학회 논문 13편

  • 직무발명 특허 다수 출원 및 공개

Chương trình giảng dạy

Tất cả

4 bài giảng ∙ (30phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!