공정 데이터 분석 경험과 이를 품질 개선에 어떻게 활용할 것인가
현대종합금속의 품질팀에 입사한다면 가장 먼저 이루고 싶은 목표는 공정별 품질 요인을 체계적으로 데이터화하는 시스템을 구축하는 것입니다.
제조업에서 품질 문제는 단일원인보다 여러 공정에서 누적된 작은 변수 때문에 발생하는 경우가 많습니다.
저는 입사 후에도 공정별 데이터를 지속적으로 축적하고 분석해 현대종합금속의 품질 안정성을 높이는 데 기여할 수 있다고 생각합니다.
공정변수 변화에 따른 품질 차이 분석
문제 원인 구조화 및 데이터 기반 해결 경험
저는 대학 실험에서 금속 열처리 조건별 강도·경도 변화를 수집해 데이터 기반 분석을 수행한 경험이 있습니다.
반복 불량을 빠르게 진단하고 공정데이터를 기반으로 개선안을 도출할 수 있는 분석력을 갖추는 것이 목표이며, 현장에서 작업자와 협업해 품질 저하 요소를 사전에 제거하는 예방품질 전문가가 되고 싶습니다.
공정 데이터 분석 경험과 이를 품질 개선에 어떻게 활용할 것인가
이 전 경험 중 가장 어려웠던 품질 관련 문제 해결 사례는
저는 현대종합금속이 금속 소재 기반 제조기술을 지속적으로 고도화하며 국내외 산업 전반의 기반 공정 품질을 책임지고 있다는 점에 매력을 느껴 지원하게 되었습니다.
현대종합금속의 품질팀에 입사한다면 가장 먼저 이루고 싶은 목표는 공정별 품질 요인을 체계적으로 데이터화하는 시스템을 구축하는 것입니다.
특정 조건에서 시편이 예상보다 빠르게 파단되는 문제가 발생했는데, 초기에는 장비 이상이나 부적절한 시험조건이 문제라고 판단했습니다.
이를 통해 저는 품질 업무에서도 문제를 부분적으로 보는 것이 아니라 전체 공정을 넓게 바라보고 원인을 분석하는 사고방식을 확립했습니다.
품질 문제는 단편적 현상으로 보이지만 실제 원인은 여러 요소가 복합적으로 작용하는 경우가 많습니다.
또한 제조공정을 이해하기 위해 실제 산업체 연계 프로젝트에 참여해 금속컷팅 과정의버(burr) 발생 원인을 분석한 경험이 있습니다.
이러한 경험은 품질 문제를 단순히 현상으로만 보는 것이 아니라 데이터를 통해 정확한 원인을 규명하는 능력으로 이어졌습니다.
실험 데이터 기반 통계 분석 능력
품질직무에서 가장 중요한 역량은 문제의 근본 원인(RootCause)을 정확하게 규명하는 분석 능력이라고 생각합니다.
불량은 단순한 표면 현상이 아니라 공정·설비·작업환경·재료 변수 등이 복합적으로 작용해 발생하는 경우가 많습니다.
저는 대학에서 금속 재료 실험을 수행하며 동일 조건에서 결과가 다르게 나올 때 변수별 영향을 구조적으로 파악하는 훈련을 해왔습니다 .
저는 첫 단계로 데이터 기반 정리부터 수행합니다.
공정별 검사기록, 설비 이력, 작업자 변경 여부, 공정환경 변화 등을 정리하여 패턴을 파악합니다.
저는 대학 실험에서 금속 열처리 조건별 강도·경도 변화를 수집해 데이터 기반 분석을 수행한 경험이 있습니다.
이를 품질 업무에 활용한다면 공정별 주요 변수(온도·압력·속도·시간 등)를 데이터화하여 품질 변화의 패턴을 분석하고, 이상치를 조기에 탐지하는 경보체계를 구축할 수 있다고 생각합니다.
또한 반복 불량유 형을 데이터 기반으로 분류해 검사 효율을 높이는 데도 활용하고 싶습니다.
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