코오롱인더스트리 제조DX(공정·물류 자동화) 2025면접기출, 면접질문 및 답변, 1분 자기소개, 면접족보

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설비나 공정 데이터를 분석해 문제를 해결한 경험이 있습니까?"
제가 제조DX에 집중하게 된 이유는 '데이터 기반 자동화가 제조의 경쟁력을 완전히 뒤바꾼다'는 것을 여러 프로젝트를 통해 직접 경험했기 때문입니다.
단순 자동화가 아니라 데이터 기반의 공정 최적화 자동화를 구현했다는 점이 중요한 경험이었습니다.
코오롱의 공정·물류 자동화 수준을 데이터 기반의 예측형 체계(PredictiveSystem)로 끌어올리는 것입니다.
데이터를 기반으로 개선안을 만들고, 실제로 시뮬레이션과 현장검증까지 이어진 경험입니다.
데이터 분석-자동화-공정이해- 현장 커뮤니케이션을 모두 경험한 사람은 많지 않습니다.
데이터 기반 공정·물류자동화를 설계하고 실행하는 제조DX 지원자입니다.
저는 공정센서 데이터 분석, 불량 예측 모델 구축, AGV 도입 시뮬레이션, 생산-물류 흐름 최적화 프로젝트를 수행하며 "기술 중심 DX가 아니라 현장 중심 DX"의 중요성을 깊게 체감했습니다.
현장에서 자동화를 도입할 때 가장 큰 저항이 무엇이라고 보며, 이를 어떻게 해결하시겠습니까?"
DX 프로젝트 추진 시 우선순위를 어떻게 판단하나요?"
입사 후 제조DX 직무에서 이루고 싶은 목표는 무엇인가요?"
제가 제조DX에 집중하게 된 이유는 '데이터 기반 자동화가 제조의 경쟁력을 완전히 뒤바꾼다'는 것을 여러 프로젝트를 통해 직접 경험했기 때문입니다.
제조DX는 단순한 비용절감이 아닌, 생산 전략·공정철학·물류 방식까지 재구성해 기업 전체 구조를 혁신하는 일입니다.
특히 섬유·화학·필름 제품은 공정변동성이 높고, 미세공정 차이가 품질에 크게 영향을 미치기 때문에 제조DX가 단순한 선택이 아니라 '제품 경쟁력의 기반' 이라고 판단합니다.
설비로그, 작업자 투입 시간, 환경센서 데이터가 서로 다른 포맷으로 저장되면서 분석이 불가능한 상황이었습니다.
정밀 코팅 공정에서 Thickness 변동이 잦은 문제를 분석할 때, 단순 설비 진동이 아니라 라인이 동 속도와 건조구간 온도 편차의 상관성을 찾아낸 경험이 있습니다.
센서별 단위·작업자 입력 방식·설비로 그 포맷이 제각각이면 데이터가 쌓일수록 오히려 의사결정이 왜곡됩니다.
IT팀은 모든 문제를 시스템적 해결로 접근했고, 현장은 일정·속도·작업 흐름을 우선했습니다.
작업자 작업일지, 사진기반 불량이미지, 교대별 텍스트VOC 등 비정형 데이터를 정규화해 분석한 경험이 있습니다.
데이터를 기반으로 개선안을 만들고, 실제로 시뮬레이션과 현장검증까지 이어진 경험입니다.
불필요한 설비투자 없이도 재배치·동선 최적화·데이터 기반 공정 설정으로 충분히 개선이 가능합니다.
데이터 분석-자동화-공정이해- 현장 커뮤니케이션을 모두 경험한 사람은 많지 않습니다.
양쪽을 연결해 실제 실행까지 이끄는 사람입니다.
데이터 기반 공정·물류자동화를 설계하고 실행하는 제조DX 지원자입니다.
저는 공정센서 데이터 분석, 불량 예측 모델 구축, AGV 도입 시뮬레이션, 생산-물류 흐름 최적화 프로젝트를 수행하며 "기술 중심 DX가 아니라 현장 중심 DX"의 중요성을 깊게 체감했습니다.
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