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PCB 품질관리 직무에서 가장 중요한 역량은 무엇이라고 생각합니까
이 성향은 품질관리 직무에서 특히 강점이 될 수 있다고 생각합니다.
저는 품질관리 역시 같은 원리라고 생각합니다.
품질관리 업무는 혼자만이해하는 분석으로 끝나지 않고, 생산부서와 기술부서, 검사부서가 함께 원인을 공유하고 같은 기준으로 움직이게 만드는 일이 중요하다고 생각합니다.
저는 이 흐름이 [이수페타시스] 품질관리 직무의 기준을 한 단계 높이는 변화라고 생각합니다.
이 경험은 품질관리 직무와 매우 닮아 있다고 생각합니다.
품질관리에서는 낯선 공정이나 새로운 검사기준을 마주할 수밖에 없고, 그때마다 중요한 것은 감각적인 적응보다 구조적인 이해라고 생각합니다.
이런 환경일수록 품질관리의 중요성은 더커 진다고 생각합니다.

저를 해시태그로 표현하면 #편차를 그냥 넘기지 않는 사람 #기록으로 원인을 찾는 사람 #재현성을 중요하게 생각하는 사람이라고 말씀드리고 싶습니다.
마지막으로 저는 한 번의 좋은 결과보다 반복해도 같은 수준이 나오는 결과를 더 중요하게 생각합니다.
그래서 저는 #재현성을 중요하게 생각하는 사람입니다.
제가 품질관리 직무와 가장 직접적으로 연결된 경험은 결과 값 하나를 확인하는 데서 멈추지 않고, 조건과 편차를 함께 해석하는 습관을 길러왔다는 점입니다.
어떤 조건이 달랐는지, 준비과정에서 누락된 요소는 없는지, 측정 방식이나 순서가 결과에 영향을 주었는지를 먼저 분리해서 보려 했습니다.
특히 기억에 남는 경험은 팀 단위 과제에서 측정 결과의 일관성이 흔들렸던 상황입니다.
당시 팀원들은 결과 값 차이를 단순 오차로 보며 재측정을 반복하려 했지만, 저는 그 방식만으로는 문제를 해결할 수 없다고 판단했습니다.
그 결과 특정 준비단계의 차이와 작업 순서가 결과 편차를 키우고 있다는 사실을 확인할 수 있었습니다.
이 수페타시스는 초고다층 PCB 전문기업으로 글로벌 IT 고객을 확보하고 있으며, AI가 속기와 고사양 네트워크 및 서버 장비를 포함한 포트폴리오를 확대하고 있습니다.
제가[이수페타시스] 혹은 품질관리 직무와 관련해 최근 중요하게 본 이슈는 AI가 속기와 고사양 서버·네트워크 장비 수요 증가에 대응한 고부가 PCB 중심 포트폴리오 확대와, 이에 맞춘 품질 검출력 강화입니다.
회사의 2024 지속가능경영보고서에 따르면 이수페타시스는 AI 시장 성장에 따른 AI가 속기와 고사양 네트워크 및 서버 장비를 포함한 제품 포트폴리오를 확장하고 있고, 자동화 설비 및 디지털 기술을 활용한 신규 검사 설비를 도입해 품질 검출력을 높이겠다 고 밝히고 있습니다.
저는 이 흐름이 [이수페타시스] 품질관리 직무의 기준을 한 단계 높이는 변화라고 생각합니다.
품질관리에서는 낯선 공정이나 새로운 검사기준을 마주할 수밖에 없고, 그때마다 중요한 것은 감각적인 적응보다 구조적인 이해라고 생각합니다.
문제를 덮지 않고 구조적으로 정리하고, 익숙하지 않은 환경일수록 더 꼼꼼히 배우며, 흔들리는 지점을 빠르게 찾아 품질 기준을 안정화하는 담당자가 되겠습니다.
작은 편차하나가 고사양 제품에서는 더 큰 문제로 연결될 수 있기 때문입니다.
PCB 품질관리직무에서 가장 중요한 역량은 첫째도 둘째도 편차를 구조적으로 읽는 능력이라고 생각합니다.
품질은 검사 부서 혼자 지킬 수 없고 생산, 기술, 설비와 함께 지켜야 하는 기준이기 때문입니다.
생산량 확대 자체는 기회이지만, 그 속에서 품질 기준이 흔들리면 오히려 더 큰 리스크가 될 수 있습니다.
생산성과 품질 기준이 충돌할 때 저는 기준 없이 속도를 택하는 것은 결국 더 큰 비효율로 돌아온다고 생각합니다.
특히 [이수페타시스]처럼 초고다층 PCB를 생산하고 고사양 제품 비중을 확대하는 환경에서는 품질 기준을 흔든 채 생산성을 높이는 것은 단기 수치만 좋아 보이게 할 수 있을 뿐, 고객 신뢰와 장기수익성을 해칠 가능성이 크다고 생각합니다.
따라서 저는 품질 기준은 절대선으로 두되, 그 안에서 생산성을 높일 방법을 다시 찾는 방식으로 접근하겠습니다.
예를 들어 검 사프로세스가 비효율적이라면 절차를 표준화하거나 설비 활용을 개선할 수 있고, 반복 불량이 많다면 원인 분석을 통해 재작업 자체를 줄이는 방향이 더 바람직하다고 생각합니다.
불량 원인이 명확하지 않을 때 저는 가장 먼저 감으로 추정하기보다, 발생 조건을 최대한 분해해서 보는 방식으로 접근하겠습니다.
그래서 불량 원인이 अस्प 확실할수록 더 차분하게 구조화된 방식으로 접근하겠습니다.

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