이 강좌에서는 여러 종류의 공업 재료와 주조, 성형, 기계가공, 조립 등으로 구분되는 가공 공정 각각에 대해 상세히 공부하고, 공산품의 제조과정에 대한 이해를 높임으로서 향후 산업공학도의 전문가로서의 성공능력을 배양시키는 데 도움을 주고자 한다. 시간이 허용하면 최근 중요한 공업제품으로 등장한 반도체 제조 공정에 대하여도 자세히 공부하고자 한다. 공정에 대한 이해도가 높은 산업공학도는 산업현장에서 더 많은 기여를 할 수 있을 것이다.
산업공학은 제조분야에 관련된 전통적인 영역 외에, 교통, 통신, 물류, 병원경영, 서비스업에 이르는 다양한 영역에서 선도적 역할을 수행하고 있으며, 최근에는 금융, 마케팅, 인사 등을 포함한 산업시스템과 교통, 국방, 행정 등의 사회시스템의 합리적인 설계 및 운영에 관여한다. 본 강좌는 산업공학을 전공하는 학생을 대상으로 한 학기 동안 산업공학 전반에 대한 내용 즉, 수리계획, 투자공학, 제조 자동화, 기술경영, 데이터 마이닝, 인간공학, 경영과학, 정보경영, 제품서비스공학 및 금융 리스크 공학 등의 다양한 분야를 소개하여, 여러 분야와 방법론들의 상호 관계를 이해할 수 있도록 한다.
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수 통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.
기업의 성패를 궁극적으로 결정하는 요인인 고품질 제품의 개발과정에 대하여 폭넓은 이해를 도모하고, 성공적으로 제품개발을 수행하는 데 필요한 각종 기법 및 철학을 학습한다. 제품개발은 마케팅, 설계, 제조, 그리고 시스템공학 등 다양한 분야의 상호작용이므로, 본 강좌에서도 이들 각 분야들을 통합·조정하고 최적화할 수 있는 방법론을 다룬다. 특별히, 최근 시장에서 요구되는 품질의 확보를 위해서는 불량률의 감소뿐만 아니라 제품의 초기 설계단계부터의 체계적 계획·관리가 수반되어야 하는 바, 본 교과에서는 제품개발과 품질설계의 통합적 시각에서 제품 및 프로세스의 설계, 실험계획 및 타구치 방법론, 식스시그마(Six Sigma) 등을 학습한다.
통계학, 인공지능, 컴퓨터공학의 도구를 총체적으로 사용하는 데이터마이닝은 기존의 과학 및 공학 분야뿐 아니라 생산, 마케팅, 금융 등과 같은 비즈니스 분야에도 활발히 사용되고 있다. 본 강좌에서는 데이터마이닝의 기본적인 문제인 클러스터링, 분류, 연관분석 등과 해당 기법들을 소개한다. 또한, 실제 비즈니스에서 데이터마이닝이 사용되는 배경 및 사례를 공부한다. 생산, 마케팅, 금융 분야의 실제 데이터를 사용하여 마이닝을 수행하는 프로젝트를 함으로써 이들 분야에 있어서의 데이터마이닝의 특성을 이해하고 문제해결능력을 제고하고자 한다.
