Smart DMAIC

CONTENTS

머리말: AI 시대, 6시그마와 스마트 혁신의 새로운 길_4

제1부: AI 시대의 경영 혁신과 6시그마

1장. AI 시대의 도래
1.1 경영 패러다임 변화의 역사_14
1.2 AI의 발전과 비즈니스 적용_19
1.3 DX와 AX: 기업 혁신의 새로운 패러다임_23

2장. AI가 바꾸는 경영 환경과 품질 혁신
2.1 데이터 기반 의사결정의 시대_27
2.2 AI와 자동화가 혁신하는 품질 관리_32
2.3 사례를 통한 AI 기반 품질 혁신의 기회_35

3장. AI 시대에도 6시그마가 필요한 이유
3.1 6시그마의 탄생과 진화_40
3.2 6시그마의 핵심_43
3.3 AI와 6시그마 결합의 기대 효과_46

제2부: Smart DMAIC 개념과 방법론

4장. Smart DMAIC 방법론
4.1 Smart DMAIC(스마트 DMAIC) 개요_52
4.2 Smart Define(스마트 정의)_56
4.3 Smart Measure(스마트 측정)_59
4.4 Smart Analyze(스마트 분석)_63
4.5 Smart Improve(스마트 개선)_66
4.6 Smart Control(스마트 관리)_69

5장. AI 기반 Smart DMAIC 도구
5.1 IoT 센서를 통한 실시간 데이터 수집_74
5.2 데이터 전처리: AutoML, 데이터 클리닝_77
5.3 EDA 및 AI 기반 자동 패턴 분석_78
5.4 SPC(통계적 공정관리)와 AI 결합_80
5.5 머신러닝 기반 이상 탐지_83
5.6 디지털 트윈과 AI 시뮬레이션_85
5.7 강화학습 기반 최적화_86
5.8 AI 기반 실시간 품질 모니터링_88
5.9 XAI 기반 자동화된 문제 원인 분석_90
5.10 AutoML 활용 자동 변수 선택 및 모델링_92
5.11 AI 기반 자율 제어 시스템_94
5.12 AI 기반 FMEA(고장 형태 및 영향 분석)_96

6장. AI 시대의 데이터 활용 전략과 품질 관리
6.1 데이터 품질 확보(Data Integrity)의 중요성_102
6.2 AI가 제공하는 통찰력과 인간의 의사결정_105

제3부: Smart DMAIC 실전 적용 사례

7장. 생산·제조 프로세스 혁신
7.1 자동차 산업의 스마트 팩토리 적용 사례_112
7.2 반도체 산업에서의 공정 최적화_116
7.3 화학 및 철강 산업에서의 품질 관리 혁신_119

8장. 스마트 물류 및 공급망 프로세스 혁신
8.1 제조업의 스마트 물류 시스템 적용 사례_123
8.2 유통업의 실시간 재고 및 공급망 관리_128
8.3 전자상거래 물류의 AI 자동화 사례_134

9장. 예측 유지보수와 스마트 운영 혁신
9.1 제조 설비의 예측 유지보수 적용 사례_140
9.2 항공 및 철도 산업의 자율 유지보수 시스템_144
9.3 스마트시티 인프라 관리에서의 AI 활용_149

10장. 서비스 프로세스 혁신과 AI 활용
10.1 금융 산업에서의 고객 경험 혁신 사례_156
10.2 헬스케어에서의 데이터 기반 품질 혁신_160
10.3 리테일 및 온라인 서비스의 개인화 전략_163

제4부: Smart DMAIC의 미래와 혁신 전략

11장. Smart DMAIC의 확장 가능성
11.1 메타버스와 6시그마의 결합 가능성_171
11.2 지속가능경영과 AX 6시그마_175

12장. AI?6시그마 융합의 도전 과제와 실행 전략
12.1 AI 신뢰성 확보와 품질 관리_181
12.2 6시그마 전문가의 새로운 역할_184
12.3 단계별 Smart DMAIC 도입 가이드_188
12.4 혁신 문화 정착을 위한 조직 운영 방안_192

맺음말: 데이터와 AI를 활용한 개선이 미래 경쟁력이다_198