“산업지능화 인증”
지능화를 위한 기업과 함께하는 인증센터
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신청
(기업) |
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접수
(인증센터) 
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검토
(인증위원회) 
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발급
(인증센터)
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피드백
(인증시스템)
① 인증절차를 통한 지속적인 이슈 피드백 , 분석 시스템 적용으로 동적 지표항목 재구성 적용
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인증서 갱신 작업
(해당사항만)
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| 산업지능화 | 목적, 문제 정의, 문제해결, 기획 등의 산업 지능화를 위한 인공지능 적용 프로세스 및 구성을 검토합니다. |
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| IT기술 | 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 네트워크, 프론트엔드, 서버, 백엔드, 서비스, 애플리케이션, 가상화, 클라우드, 빅데이터, 가상현실, 로보틱스 등의 다양한 IT 기술 융합을 통한 실제 개발 구현 프로세스 및 구성을 검토합니다. |
| 데이터 | 아날로그 센서부터 디지털화, 학습용 데이터 구축을 위한 프로세스 및 구성을 검토합니다. |
| AI기술 | 머신러닝(딥러닝) 학습 알고리즘과 모델 생성 및 관리 등의 인공지능 프로세스 및 구성을 검토합니다. |
| 성능평가 | 데이터(특징, 품질, 관리 등), 학습모델별(시각, 모션, 음상, 언어 등), 추론결과(정확도, 재현율, 정밀도 등) 등의 인공지능을 위한 머신러닝(딥러닝) 검증, 테스트, 성능평가의 프로세스 및 구성을 검토합니다. |
| 제품지능화 | 서비스 및 제품을 통해 실제 산업에 적용하여 변화 및 차별화 이슈 도출에 대한 설명 검토 합니다. |
| 운영관리 | 인공지능을 위한 산업지능화 단계에서 개발 및 운영에 대한 프로세스를 확인하며, 지속적인 성장을 위한 전반적인 요소를 검토합니다. |
| 연구/개발 인증 | 산업지능화를 위한 기술 이해 및 선행연구를 통한 프로토타입을 통해 지속적인 검증, 성능평가, 지표항목 등의 프로세스 환경 구성 및 실행 가능한 기술별 인공지능 프로세스 요소를 검토 합니다. |
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| 기술/제품 인증 | 산업지능화를 통한 서비스 및 제품에 대한 기술 인증입니다. 원천 및 외부 기술 사용 상황을 확인하고 관련 기술에 있어 연구 및 개발 환경 구성, 통제 가능한 기술 구성 및 프로세스, 지속적인 관리 및 운영, 고도화 및 유지보수, 제품 출시 여부 등의 제품별 실무 프로세스 요소를 검토 합니다. (이전 AI-Tech) |
| 품질/테스트 인증 | 인공지능 기술은 다양한 IT기술 융합을 통해 이루어집니다. 인공지능 프로세스는 물론 운영 및 관리에서 벌어지는 자체 품질 및 테스트를 위한 기술 적용 및 관리 체계 보유 및 실제 환경, 데이터, 학습, 모델, 추론, 서비스, 관리 등의 다양한 분야에 있어서 실제 도입 구성을 검토합니다. |
| 기업 인증 | 산업지능화를 통한 서비스 및 제품에 대한 지능화 및 인공지능 프로세스에 대한 이해 및 관련 기술에 있어 기업, 산업, 지능화에 대한 요소를 구분하여 분석하고, 지능화를 위한 인력, 기술, 자원 등에 있어 경영/예산/투자 등 관리 요소를 검토합니다 (이전 AI-Biz) |
| 운영/관리 인증 | IT기술 융합관련 DevOps는 물론 MLOps에 이르는 운영 및 관리 프로세스 적용에 대한 분석을 통해 세부 요소 실행 및 관리에 대한 요소를 검토 합니다. |
| 지속성장 인증 | 산업지능화와 더불어 SDGs(적정기술 등), ESG(그린뉴딜 및 탄소중립 등), DX(산업지능화 이전의 디지털 전환 경험 및 프로세스 등)에 대한 핵심 목표 지표 및 적용 가능한 구성 및 프로세스 요소를 검토합니다. |
| 산업지능화 패키지 | 상시(컨설팅+교육)과 종합(컨설팅 + 교육 + 인증) 패키지관련 전체 및 선택을 통한 통합 산업지능화 인증 및 패키지를 진행합니다. |
위 인증 검토 요소를 기반으로 세부적인 인증지표 발굴 및 적용을 위한 관리를 위해서 자체 인증관리 시스템을 구현하여 반영하고 있습니다.
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 인공지능 센터, 전문가 위원회, 관리시스템 프로세스를 통해 상호 보완된 인증지표 및 절차로 고도화하고 있으며 차별화된 인증 검토를 위해 분석 및 리포팅에 있어 자동화 하고 있습니다.
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