|
|
|
|
|
 |
특히 머신 비전 기술 적용 시 카메라 배치, 조명환경, 알고리즘 파라미터 등 세부요소가 생산불량률과 직결되므로, 의사결정의 정확성이 품질 경쟁력의 핵 심이됩니다.
생산 현장에서 비전시스템을 도입할 때 가장 큰 어려움은 무엇이고, 이를 어떻게 해결하셨습니까?
데이터의 신뢰성과 현장 적용성을 동시에 확보하는 것입니다.
불량률 저감을 위해 어떤 머신 비전 알고리즘을 적용해보셨나요?
|
|
|
 |
현대트랜시스에서도 이 원칙을 지켜, 기술적 완성도와 실행력을 동시에 담보하는 의사결정을 내리고자 합니다.
저의 가장 큰 강점은 '스마트 제조비 전 시스템 최적화 능력'입니다.
두 번째 강점은 '현장친화적 개선능력'입니다.
대학 시절부터 7건 이상의 팀 프로젝트에서 팀장을 맡아 일정·인원·자원관리를 동시에 수행하며, 데이터 분석가·하드웨어 엔지니어·품질담당자 간의 의사결정 과정을 원활하게 조율한 경험이 있습니다.
현대트랜시스에서는 이러한 강점을 바탕으로 비전 검사 시스템 고도화, 공정불량 률 저감, 생산라인 자동화 효율 극대화를 이루어 회사의 스마트팩토리 경쟁력 강화를 실현하겠습니다.
특히 자동차 부품 생산라인은 초당 수십개 부품이 이동하므로, 실시간으로 불량을 검출하고 데이터를 축적해 공정개선에 활용할 수 있는 머신 비전은 필수입니다.
저는 알고리즘 개발뿐 아니라 조명·카메라 최적화를 통해 현장 적용성을 높이는 경험이 있어, 현대트랜시스의 품질 경쟁력 강화에 기여할 수 있습니다.
생산 현장에서 비전시스템을 도입할 때 가장 큰 어려움은 무엇이고, 이를 어떻게 해결하셨습니까?
저는 데이터 수집 단계에서 센서 위치·샘플링 속도·라벨링 정확도를 검증하고, 분석 결과를 현장 피드백과 비교해 실행 가능성을 높였습니다. |
 |
데이터, 비다, 기술, 현장, 생산, 불량, 공정, 팀, 분석, 적용, 기반, 알고리즘, 검사, 률, 머신, 개선, 이다, 의사결정, 트랜, 시스 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.08.15
3페이지
