Q. ai 활용

답변 3

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  채택스포스코

  코전무 ∙ 채택률 79%

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  채택된 답변

  안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 한화에어로스페이스 같은 방산 기업의 기계 관련 직무에서도 AI 기술이 점점 중요해지고 있어요. 예를 들면 설계 검증이나 유지보수에 AI가 도입되어 기계 부품의 고장 가능성을 예측하거나 복잡한 시뮬레이션을 자동화하는 데 도움을 주고 있죠. 특히 방산 분야 특성 상 고도의 신뢰성이 요구되기에 AI가 아직 전면적으로 쓰이지는 않지만 점진적으로 검사 자동화나 최적화 작업에 활용되는 추세니 이런 흐름을 이해해두면 지원 시에도 도움이 될 거예요. 또한 AI 관련 업무를 직접 담당하지 않더라도 데이터 기반 접근 방식과 협업이 중요해지고 있어서 전산, 데이터 분석 기본 지식을 갖추면 현장 실무에서 효율성을 높일 수 있습니다. 실제로 현업 선배들도 기계와 AI 융합에 대해 꾸준히 관심 갖고 공부하는 편이니 멘티님도 병행해서 준비하면 좋겠습니다. 이 부분을 자기소개나 면접 때 자연스럽게 어필해보시구요. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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• 에

  에어로주식올라라한화에어로스페이스

  코과장 ∙ 채택률 63% ∙

  회사

  일치

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  기계 관련 직무 ai는 아무래도 방산쪽은 자율주행인거같습니다.

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  프로답변러YTN

  코부사장 ∙ 채택률 86%

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  멘티님, 방산에서 기계 직무는 AI를 “완전히 다른 일”로 쓰기보단 기존 설계·생산·정비 일을 더 똑똑하게 만드는 도구로 쓰고 있다고 보면 됩니다. 설계 쪽에서는 디지털 트윈과 시뮬레이션에 AI를 얹어서 무기체계 구조·열·진동 해석을 자동 최적화하고, 여러 설계안을 빠르게 탐색하는 데 활용하고 있습니다. 생산·품질 쪽에서는 공장 설비 센서 데이터로 고장 시점 예측, 공정 조건 자동 튜닝, 불량 이미지 자동 판독 같은 예측정비·공정최적화·AI 검사 시스템이 점점 늘고 있어 스마트팩토리와 붙어 다니는 느낌입니다. 정비·운용 쪽에서는 KF-21 같은 항공기나 무기체계에 상태기반정비(CBM+)와 디지털 트윈을 적용해, 비행·운용 데이터를 AI로 분석해서 언제 어떤 부품을 갈아야 할지 미리 예측하는 시스템을 개발 중입니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!

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• AD

  

  반도체

  설계팀

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