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2025LG에너지솔루션 CPO-제조 지능화(DX) 자기소개서 지원서와 면접 자료
이 경험은 제조 지능화의 핵심인 '데이터를 통한 가시화·예측·최적화' 전 과정의 의미를 실무적으로 체득할 수 있었던 기회였습니다.
CPO의 제조 지능화 프로젝트에서 데이터 기반 공정 개선, 품질 예측, 설비 운영 최적화 모델링에 참여하고 싶습니다.
공정 데이터를 다룰 때 가장 어려웠던 점과 해결 방법은 무엇이었나요?
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이제는 이론을 넘어 실제 산업현장, 특히 초정밀 공정이 중요한 이차전지 제조라인에서 AI를 통해 설비 운영, 품질 예측, 에너지 최적화를 실현하는데 기여하고자 합니다.
가장 많은 노력을 기울였던 경험은 '스마트 팩토리 공정 개선 AI 경진대회'에서 품질 예측 모델을 개발했던 프로젝트입니다.
캡스톤 디자인과목에서 진행한 '에너지 효율 기반 설비 운영 최적화' 프로젝트는 제가 AI 기술로 실질적인 개선을 이끌어낸 대표적인 사례입니다.
해당 프로젝트는 제조설비의 전력 소비량과 공정데이터를 활용해 시간대별 최적의 가동 조건을 도출하는 것이 목표였습니다.
다양한 회귀 모델을 실험한 결과, GradientB oostingRegressor를 활용한 모델이 가장 예측 정확도가 높았고, 이를 기반으로 조건별 소비전력 예측이 가능해졌습니다.
이 프로젝트의 핵심은 단순히 예측 모델을 만드는 것이 아니라, 이를 현장 운영에 적용 가능한 형태로 가공하는 작업이었습니다.
단순히 AI 모델을 잘 만드는 것보다, 어떤 데이터를 왜 분석하는지, 결과가 현장에 어떻게 쓰이는지를 이해해야 합니다.
CPO의 제조 지능화 프로젝트에서 데이터 기반 공정 개선, 품질 예측, 설비 운영 최적화 모델링에 참여하고 싶습니다. |
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2025.07.09
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