[Engineering] 설비&디지털_스마트팩토리 2025면접자료, 1분 자기소개, 면접질문기출, 면접족보

1. 한국타이어앤테크놀로지 [Engineering].hwp
2. 한국타이어앤테크놀로지 [Engineering].pdf
한국타이어 스마트팩토리·설비&디지털 직무에 지원한 동기는 무엇인가요?
데이터 기반 공정 개선 또는 자동화 경험이 있나요?
한국타이어의 스마트팩토리는 단순한 자동화가 아니라, 설비-데이터-시뮬레이션-AI 기반 분석-제조 운영 시스템(MES)-설비 유지보전체계가 모두 통합된 고도화된 디지털 생산체계라고 이해하고 있습니다.
안전> 설비 > 품질>데이터 개선 순입니다.
설비 데이터 기반 자율운영
단기 목표 : 설비 데이터 기반 예지 보전 정확도 향상
중기 목표 : 공정-설비-품질 데이터를 통합한 디지털 분석 플랫폼 구축
한국타이어의 스마트팩토리 추진 방향은 제가 지향하는 디지털 기반 제조 혁신과 완벽히 맞닿아 있으며, 저는 설비-공정-데이터의 연계를 통해 실제 생산성 향상에기 여하는 엔지니어로 성장하고자 합니다.
여러 업무(설비고장, 데이터 분석, 스마트팩토리 프로젝트)가 동시에 주어졌을 때 우선순위를 어떻게 정하나요?
협업 기반 개선 프로젝트 수행 경험을 설명해주세요.
압박 질문 : 설비 경험도 제한적인데 복잡한 타이어 공정을 디지털화할 수 있다고 자신합니까?
한국타이어의 스마트팩토리는 단순한 자동화가 아니라, 설비-데이터-시뮬레이션-AI 기반 분석-제조 운영 시스템(MES)-설비 유지보전체계가 모두 통합된 고도화된 디지털 생산체계라고 이해하고 있습니다.
전 세계 공장이 동일한 품질을 유지하기 위해서는 공정간편차를 최소화하고, 설비조건·공정데이터·제품 데이터를 실시간으로 연결하는 디지털 기반 표준화가 필수입니다.
스마트팩토리는 이러한 변수들을 데이터화→예측 →자동제어 →실시간 최적화를 통해 제어합니다.
특히 전기차, 고성능 타이어 등 기술요구가 늘어날수록, 디지털 기반 제조 운영은 선택이 아니라 필수입니다.
믹싱 : 온도·점도·배합 편차를 AI 기반으로 실시간 예측 및 자동제어
익 스트루 전 : 압출 속도, 온도 분포, 형상 편차를 센싱하여 공정 불량 조기 예측
가류 : 가 류곡선-압력-시간 조건의 디지털 트윈 기반 최적화
저는 이 중에서도 설비 상태 데이터(진동·온도·전류)의 패턴 분석과 공정파라미터 최적화에 강점을 가지고 있어 제조 안정성 향상에 직접 기여할 수 있다고 생각합니다.
이 경험을 통해 데이터 기반 고장 예측은 단순 고장 진단이 아니라 설비 수명관리의 핵심 기술임을 배웠습니다.
이 과정에서 데이터 편향 제거, 스케일링, 변수 중요도 분석, 시각화, 모델 평가 등을 수행했습니다.
MES : 생산진도·작업지시·공정 흐름관리
설비&디지털 직무는 "안전-가동-품질-효율"순으로 우선순위를 정해야 한다고 생각합니다.
3순위 : 품질 리스크
데이터팀·생산팀·설비팀과 함께 예지보전 모듈을 구축한 경험이 있습니다.
안전> 설비 > 품질>데이터 개선 순입니다.
중기 목표 : 공정-설비-품질 데이터를 통합한 디지털 분석 플랫폼 구축
장기 목표 : 한국타이어 글로벌 공장의 자율운영(AutonomousFactory) 실현에 기여하는 엔지니어
저는 설비 이해와 데이터 분석 능력을 기반으로 제조 현장을 더 안전하고 효율적으로 만드는 엔지니어입니다.
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