|
|
|
|
|
 |
프로젝트의 목표는 '초기 경고시스템 기반 품질 이상 예측'이었고, 실제 공정데이터를 이용한 분석이었기에 현실성을 높일 수 있었습니다.
다양한 산업데이터를 다뤄보며 정형-비정형 데이터를 아우르는 분석력을 키웠고, 이를 품질관리 기법과 융합하는 경험을 통해 기술 전문성을 높였습니다.
산업공학 기반의 접근은 공정데이터 분석, 리스크 예측, 시스템 최적화 등에서 효과를 발휘할 수 있어, 품질과 안전 확보를 동시에 달성하는 데 매우 중요한 역할을 한다고 생각합니다.
데이터 기반 품질관리를 위해 어떤 역량을 준비했나요?
기술과 데이터 모두에 기반을 둔 품질관리 역량을 갖추기 위해 지속적으로 프로젝트에 참여하며 훈련해 왔습니다.
|
|
|
 |
프로젝트의 목표는 '초기 경고시스템 기반 품질 이상 예측'이었고, 실제 공정데이터를 이용한 분석이었기에 현실성을 높일 수 있었습니다.
이 경험은 품질관리 직무수행을 위한 데이터 분석 능력, 통계 기반 품질관리기법이해, 그리고 현장 적용 가능성에 대한 인식을 동시에 갖추게 한계 기였습니다.
이를 위해 저는 대학 시절부터 품질공학, 통계적 공정관리, 신뢰성 공학 등을 집중적으로 이수하고, 실제 산업데이터를 분석해보며 실무형 품질관리 능력을 길러왔습니다.
MSA(측정시스템 분석), FMEA(고장 모드 영향분석) 등 실무기법을 사례 중심으로 학습했고, 데이터 기반의사결정 역량을 갖추기 위해 파이썬 기반의 자동분석 툴도 직접 구현한 경험이 있습니다.
산업현장 인턴십 기간 중 참여했던 중견 제조사의 '품질 불량률 개선 프로젝트'는 제가 경험한 가장 어려운 도전이었습니다.
저는 이 문제를 해결하기 위해 약 2주간 모든 생산공정을 실측하면서 데이터를 직접 수집했고, 불량 발생 시점과 설비 온도, 습 도, 작업자 등을 엑셀 기반으로 정리한 뒤 다변량 분석을 수행했습니다.
산업공학도로서 실무 중심의 문제 해결력을 키운 중요 한 도전이었습니다.
다양한 산업데이터를 다뤄보며 정형-비정형 데이터를 아우르는 분석력을 키웠고, 이를 품질관리 기법과 융합하는 경험을 통해 기술 전문성을 높였습니다.
입사 후에는 디지털 품질관리체계를 정립해 한국전력 기술의 엔지니어링 사업 전반에 '데이터 기반 무결점 설계문화'를 정착시키고 싶습니다.
산업공학 기반의 접근은 공정데이터 분석, 리스크 예측, 시스템 최적화 등에서 효과를 발휘할 수 있어, 품질과 안전 확보를 동시에 달성하는 데 매우 중요한 역할을 한다고 생각합니다. |
 |
품질, 기반, 데이터, 분석, 기술, 관리, 경험, 공정, 위해, 설계, 시스템, 산업, 신뢰, 프로젝트, 불량, 한국전력, 통해, 예측, 공학, 직무 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.03.31
4페이지
