협약 체결·신청 절차·비용·FAQ
협약·신청 안내 → 02교육과정모집 중인 과정·교과목·일정 · 신청은 기업 담당자가
과정·일정 보기 → 03관계기관·협력기관센터 운영모델·두 사업 구조·PBL 모델·성과
센터 소개·성과 →(재)원주미래산업진흥원 AI 특화 공동훈련센터는 "제조 품질 + AI"를 축으로 강원권 중소기업 재직자를 지능형 제조 품질 전문가로 키웁니다. 협약기업 재직자는 훈련비 부담이 없습니다.
협약 체결·신청 절차·비용·FAQ
협약·신청 안내 → 02교육과정모집 중인 과정·교과목·일정 · 신청은 기업 담당자가
과정·일정 보기 → 03관계기관·협력기관센터 운영모델·두 사업 구조·PBL 모델·성과
센터 소개·성과 →협약 한 번이면 재직자 누구나 무료. 절차·대상·자주 묻는 질문을 먼저 보세요.
협약 체결부터 수료까지, 절차는 간단합니다. 기업과 재직자의 비용 부담 없이 시작할 수 있습니다.
아직 센터와 협약을 맺지 않은 기업은 협약서 등록으로 참여를 신청할 수 있습니다.
전화 한 통이면 협약 절차를 안내해 드립니다.
기업 상황에 맞는 과정을 함께 고릅니다.
일정에 맞춰 훈련에 참여합니다.
출석률 80% 이상 등 기준 충족 시 수료합니다.
로고·회사명은 게시에 동의한 협약기업만 싣습니다.
지금 모집 중인 과정과 교과목 구성을 확인하세요. 신청은 기업 담당자가 회사 단위로 합니다.
과정을 클릭하면 훈련목표·대상·교과목 구성을 볼 수 있습니다. 협약기업 재직자는 훈련비 부담 없이 참여합니다.
시작 단계는 기업 진단 결과에 따라 정합니다. 어디서 시작할지 모르겠다면 033-764-3184로 문의하세요.
현장의 비정형 품질 데이터를 자동차 품질 표준 관점으로 항목을 정의하고, 생성형 AI로 정형 데이터셋으로 변환·관리하는 체계를 만듭니다.
운영 결과 · 2026.8.25(화) · 아시모리코리아(주) 재직자 20명 이수 (만족도 99.5점) | 훈련강사 · 고봉균((재)FITI시험연구원)·김동옥(한국자동차연구원) | 장소 · 아시모리코리아(주) 사내교육장
| 시간 | 훈련내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 09:30~10:30 데이터 구조화 전략 |
| 1H |
| 10:30~12:30 생성형 AI 활용 구조화 실습 |
| 2H |
| 13:30~16:30 현업 맞춤형 데이터셋 구성 |
| 3H |
생성형 AI(LLM)를 도구로 활용해 반복적인 품질 행정 업무의 효율을 높입니다.
훈련대상 · 개발 업무 엔지니어 또는 품질·신뢰성 직무 담당자
| 교과목 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 품질 업무 자동화 후보 도출 |
| 1H |
| 프롬프트 설계 기초 및 품질 관점 제약 설정 |
| 2H |
| 미니 프로젝트 |
| 3H |
작업자 교체나 원자재 변경 시 생길 수 있는 품질 저하 리스크를 수치화하고 사전 경고 체계를 만듭니다.
훈련대상 · 개발 업무 엔지니어 또는 품질·신뢰성 직무 담당자
| 교과목 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 변경 영향분석, 로그 정형화 |
| 6H |
| 품질 저하 확률, 시나리오 비교 |
| 6H |
| 실시간 대응 및 운영적용 |
| 6H |
3D 스캔 데이터를 파라메트릭 CAD로 복원하고 기준 모델과의 편차를 정량화해, 현장에 바로 적용할 수 있는 역설계·디지털 품질검사 역량을 기릅니다.
운영 결과 · 2026.9.1(화)~9.3(목) · 10개사 재직자 16명 이수 (만족도 91.1점) | 훈련강사 · 헥사곤 코리아 엔지니어 | 장소 · 진흥원 3층 교육실
| 차수 | 훈련내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 1일차 (9.1 화) |
| 6H |
| 2일차 (9.2 수) |
| 6H |
| 3일차 (9.3 목) |
| 6H |
불량 발생 시 AI로 과거 유사 사례를 비교 분석하고, 근본 원인을 추론해 즉각적인 조치 가이드를 만듭니다.
운영 결과 · 2026.7.22(수)~7.24(금) · 협약기업 재직자 14명 이수 | 훈련강사 · 한국표준협회 배종욱 전문위원 | 장소 · 진흥원 3층 디지털랩실
| 교과목 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 초동 대응 구조 |
| 6H |
| AI 불량 분류 모델 |
| 6H |
| 종합 프로젝트 |
| 6H |
설비 고장 예측과 잔존 수명 추정 모델로 예지정비 전략을 설계하고, 비용과 가동률을 최적화합니다.
운영 결과 · 2026.7.7(화)~7.9(목) · 협약기업 재직자 12명 이수 | 훈련강사 · ㈜셰익스컴퍼니 박노성 | 장소 · 진흥원 3층 디지털랩실
| 교과목 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 고장 영향 분석 |
| 6H |
| 고장 예측 모델 |
| 6H |
| 종합 프로젝트 |
| 6H |
검사성적·배합 실적·원료 LOT 데이터를 연결해 제품 배치–원료 역추적 체계를 만들고, 규격 여유율 상시 감시·사전 경보로 예방 중심 품질관리로 전환합니다.
훈련대상 · ㈜에스에이치엘 품질·기술연구소·생산운영팀 실무자 10명 | 산출물 · 품질 데이터 표준 스키마 · 규격 여유율 경보 로직 · 원료 LOT 역추적 리포트 · 판정 근거 로그
| 일자 | 훈련내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 9.2(수) 문제 정의 |
| 6H |
| 9.3(목)~9.4(금) 설계 |
| 12H |
| 9.7(월) · 9.15(화)~9.16(수) 구현 |
| 18H |
| 9.21(월) 검증·개선 |
| 6H |
| 9.22(화) 결과 도출 |
| 6H |
수기·개별 서식으로 흩어진 시험·검사 기록을 표준 서식으로 전환하고, 반복 집계·분석·문서 작성을 자동화해 담당자와 무관한 재현성을 확보합니다. AI 활용 기준·이슈 대응 절차·AX 전환 계획까지 문서화합니다.
훈련대상 · ㈜하스 소재·공정기술·품질보증 실무자 10명 | 산출물 · 소재·공정 데이터 표준 서식 · 반복 업무 자동화 · AI 활용 기준 · AX 전환 추진계획
| 일자 | 훈련내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 9.3(목) 문제 정의 |
| 7H |
| 9.4(금) · 9.17(목) 설계 |
| 14H |
| 9.18(금) · 10.2(금) 구현 |
| 14H |
| 10.15(목) 검증·개선 |
| 7H |
| 10.16(금) 결과 도출 |
| 7H |
수기·개별 파일로 관리되던 4M 변동점을 전산화하고, LOT·사진·유실시간 자동집계 대시보드까지 실무자가 직접 구축·운영합니다.
훈련대상 · 아시모리코리아㈜ 경영기획·생산관리·생산기술·품질 실무자 10명 | 산출물 · 4M 변동점 관리 시스템 · 자동집계 대시보드 · 운영 매뉴얼
| 일자 | 훈련내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 9.8(화) 문제 정의·요구사항 분석 |
| 8H |
| 9.9(수) 화면·프로세스 설계 |
| 8H |
| 9.10(목) 시스템 구현 |
| 8H |
| 9.29(화) 데이터베이스 구축 |
| 8H |
| 9.30(수) 검증·개선·결과 발표 |
| 8H |
담당자가 매일 엑셀로 수동 집계하던 생산량·불량률을 표준 집계 양식(스키마) 기반으로 자동화하고, MES·설비·비전 검사 데이터를 연결한 부서별·공장별 현황 대시보드를 실무자가 직접 구축해 데이터 기반 의사결정으로 전환합니다.
훈련대상 · ㈜광덕에이앤티 생산·품질·경영지원 부서 키맨·팀장 20명 (원주본사·문막공장 각 10명, 동일 과정 2회 운영) | 산출물 · 생산·품질 데이터 표준 집계 양식 · 생산량 일일 집계 자동화 · 불량률 집계·분석 자동화 및 이상 추세 알림 · 부서별·공장별 현황 대시보드 · MES·설비 데이터 추출·정제 표준 절차서 · AI 활용 최소 지침
| 일자 | 훈련내용 | 시간 |
|---|---|---|
| 1일차 AI 기초교육 |
| 8H |
| 2일차 설계 |
| 7H |
| 3일차 구현 |
| 7H |
| 4일차 검증·개선 |
| 7H |
| 5일차 결과 도출 |
| 7H |
※ 회차별 세부 일정은 기업과 협의해 확정 후 안내합니다.
PBL(Problem/Project Based Learning)은 정해진 커리큘럼을 듣는 교육이 아닙니다. 참여기업의 실제 현장 문제를 과제로 삼아, 진단부터 해결안 도출까지 함께 갑니다. 그래서 과정 내용은 기업 진단 결과에 따라 기업별로 설계합니다.
HL만도 협력사 담당자의 품질·신뢰성 실무 역량을 구조적으로 강화합니다. 기본 32시간에 심화 24시간(업종별 8시간 × 3개 모듈)을 더해 총 56시간을 이수하면 사내 자격 인증 대상이 됩니다.
| 모듈 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|
| [모듈1] APQP 프로세스 |
| 8H |
| [모듈2] PPAP 프로세스 |
| 8H |
| [모듈3] RED-X 품질/신뢰성 관리 |
| 16H |
주조·조립 / 고무·사출·프레스 / 가공·단조 3개 모듈을 각 8시간씩, 총 24시간 이수합니다. 기본과정 32시간과 합쳐 총 56시간이 됩니다.
| 모듈 | 세부내용 | 시간 |
|---|---|---|
| [모듈4] 주조 · 조립 |
| 8H |
| [모듈5] 고무 · 사출 · 프레스 |
| 8H |
| [모듈6] 가공 · 단조 |
| 8H |
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 평가 방법 |
|
| 평가 단계 |
|
| 인증 혜택 |
|
신청서를 접수하시면 담당자가 연락드려 일정과 절차를 안내합니다.
운영모델·3년 로드맵, 두 사업의 구조와 역할, PBL 운영모델과 성과 자료.
국가인적자원개발컨소시엄은 공동훈련센터가 협약을 맺은 중소기업 재직자에게 산업현장에 필요한 훈련을 무료로 제공하는 고용노동부의 대표 직업능력개발 사업입니다.
(재)원주미래산업진흥원은 2026년 AI 특화 공동훈련센터로 선정되어, 강원권 자동차부품 산업을 중심으로 중소기업의 AI 전환(AX)을 지원합니다. 단발성 교육이 아니라 기업 진단 → 맞춤 훈련 → PBL(현장 문제 해결) → 확산·사후지원으로 이어지는 전 과정을 설계해 훈련이 실제 현장의 변화로 이어지게 합니다.
같은 축에서 HL만도와 함께 대중소상생 아카데미를 수행하며, 대기업의 품질·신뢰성 훈련 노하우를 협력 중소기업에 개방하고 있습니다.
| 운영기관 | (재)원주미래산업진흥원 모빌리티산업부 |
| 사업기간 | 2026 ~ 2028 (3개년) |
| 권역·분야 | 강원권 / 자동차(부품) · 제조 품질 + AI |
| 훈련시설 | 강의실(50명) · 실습실(30명), 원주 창업지원허브 |
| 핵심장비 | 3D스캐너, 역설계 SW, 신뢰성 분석 SW, 실습용 고성능 PC |
| 연계 | 엔비디아 인증 교육센터 · 강원모빌리티산업협회 |
기업별 AI 성숙도 진단과 수요조사로 훈련 방향을 잡습니다.
AX 일반·전문 훈련으로 리터러시부터 실무 적용 역량까지 쌓습니다.
우리 회사의 실제 문제를 과제로 삼아 해결까지 갑니다.
세미나·포럼·우수사례 공유로 성과를 지역 전체로 넓힙니다.
AI 기초·리터러시 확산, 훈련 인프라 구축
기업 현장에 AI 역량 내재화
강원형 AX 성과 가속화·고도화
2026년 16개 과정, 연인원 315명 목표. 생성형 AI 리터러시부터 기업 현장 문제 해결형 PBL까지, 수준별로 골라 들을 수 있습니다.
협약 중소기업 재직자는 무료로 참여합니다.
AI 성숙도 진단과 1:1 매칭 관리로 기업별 로드맵을 만듭니다.
AX 리더스 세미나, AX 정보공유포럼으로 최신 흐름을 공유합니다.
3D스캐너·신뢰성 분석 SW 등 실습 장비를 갖춘 전용 훈련장.
대기업의 검증된 훈련 프로그램을 협력 중소기업에 개방하는 고용노동부 사업입니다. HL만도의 품질·신뢰성 노하우를 협력사 재직자가 그대로 배웁니다.
커리큘럼 설계·사내 전문가 강사진·원주공장 훈련 인프라 제공
과정 수요조사·훈련 운영·HRD 행정 지원
강원모빌리티산업협회 연계, 기업 부담 없이 참여
모듈1 APQP(5.15) 55명 · 모듈2 PPAP(6.12) 60명 · 모듈3 RED-X(7.13~23) 56명 · 모듈4 주조·조립(8.20) 25명 수료. 수료율 100%.
연 7회 운영, 연인원 270명. 강사진은 HL만도 마스터·책임급 사내 전문가입니다.
수료 시 HL만도 사내 자격 인증서 발급. 협력사 정기점검 축소·서류 간소화, 우수 수료자 R&D 프로젝트 우선 참여.
HL만도 원주공장
평택 거점 확대
익산 거점 확대
2026년 운영 완료 8개 차수(5~9월)의 결과보고서 기준입니다. 만족도는 교육 종료 직후 설문(5점 만점) 평균이며, 점수는 가공 없이 그대로 싣습니다.
2차 전문훈련은 내용 이해도·업무 연계성 항목이 낮게 나와, 이후 차수부터 기업별 실데이터 실습 비중을 늘리는 방향으로 보완 중입니다.
운영·환경은 일관되게 높고, 편차는 "내용 이해도"와 "실습 시간"에서 납니다. 세 과정 모두 같은 요청이 나왔습니다: 실습 더, 우리 회사 데이터로.
결과보고서 정성평가 항목을 그대로 옮겼습니다. 개인 인용이 아니라 응답 요약입니다.
AI 에이전트를 활용한 실습 중심 교육. 결과물을 직접 만들어 보니 바로 업무에 써볼 수 있겠다.
생성형 AI로 불량 원인을 분석하고 초동 대응 가이드를 직접 작성해 본 것. 제조 현장 사례 중심 프로젝트.
현업 맞춤형 사례 중심 설명과 강사 퀄리티. 검사기준서·검사협정서를 실제로 작성하고 평가받은 실습.
PPAP Run 점검·평가, PCPA 점검시트, PSW 작성법. 실제 반려·오류 사례를 공유해 준 것이 가장 실무적이었다.
AI 도구로 품질 데이터를 분석하고 보고서·대시보드까지 만들어 본 실습. 실무 사례 중심의 적용 방법 안내.
다이캐스팅 불량 원인과 품질관리 방법, 공법별 점검 포인트. 주조·조립 관리기준과 정밀측정·기하공차까지 현장 점검 실무 중심.
실습 중심의 현업 적용형 운영, 소수 인원이라 강사와 밀착 소통. 배운 내용을 실제 업무에 바로 연결할 수 있었다.
역설계(리버스 엔지니어링) 프로세스를 실무로 이해. 체계적으로 구성된 매뉴얼과 실습 자료, 이해하기 쉬운 강의 진행.
→ 후속 차수 설계와 PBL 과제 선정에 반영합니다.
2026 계획 대비 진행 현황입니다. 차수별 수료·청구·성과지표 상세는 관리자 페이지(Admin) 비밀번호로 열리는 대시보드에서 봅니다.
이 과정은 아직 모집 전입니다. 연락처를 남겨 주시면 모집이 시작될 때 가장 먼저 안내드릴게요.
모집이 시작되면 남겨 주신 연락처로 안내드릴게요.