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스마트팩토리의 핵심은 데이터 수집과 활용이라고 생각합니다.
이 과정에서 스마트팩토리에서 신뢰성 있는데이터 확보가 얼마나 중요한지를 직접 체감할 수 있었습니다.
이처럼 저는 전공 학습, 연구 프로젝트, 현장 경험을 통해 스마트팩토리 직무수행에 필요한 제어·데이터 분석·시뮬레이션·문제 해결 역량을 고루 쌓아왔습니다.
스마트 팩토리는 IoT 센서에서 수집된 데이터를 분석하고, 이를 통해 설비 이상을 사전에 예측하거나 생산 효율을 최적화해야 합니다.
따라서 수집 단계에서부터 데이터 품질을 관리하고, 이를 기반으로 AI 모델이나 최적화 알고리즘을 적용해야 합니다.
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예를 들어, 센서에서 수집된 온도·진동 데이터를 기반으로 장비 이상을 사전에 감지하는 예지보전 모델을 구현한 경험이 있습니다.
생산 실적과 품질 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 관리자에게 제공하는 역할을 맡았는데, 데이터 수집 과정에서 오류가 반복 발생해 공정관리에 차질이 생긴 적이 있습니다.
이처럼 저는 전공 학습, 연구 프로젝트, 현장 경험을 통해 스마트팩토리 직무수행에 필요한 제어·데이터 분석·시뮬레이션·문제 해결 역량을 고루 쌓아왔습니다.
저는 대학원 과정에서 "AI 기반 생산설비 예지보전모델 개발 "프로젝트를 자기주도적으로 수행했습니다.
기존 공정에서는 설비 이상 발생 시 사후 대응하는 방식이 주를 이루었는데, 저는 데이터를 활용해 사전에 예측하는 모델을 만들고자 했습니다.
이를 통해 문제정의부터 해결책 구현까지 자기주도적 연구역량을 확실히 길렀으며, 이는 현대위아 스마트팩토리 직무수행에서도 큰 자산이 될 것이라 생각합니다.
스마트 팩토리는 IoT 센서에서 수집된 데이터를 분석하고, 이를 통해 설비 이상을 사전에 예측하거나 생산 효율을 최적화해야 합니다.
디지털 트윈은 가상의 공정을 통해 실제 생산라인의 문제를 사전에 예측하고 최적화할 수 있게 해줍니다.
자기주도적으로 진행한 프로젝트에서 가장 큰 어려움과 이를 해결한 방법은 무엇입니까?
AI 기반 예지 보전 프로젝트에서 가장 큰 어려움은 데이터의 불균형이었습니다.
협업 과정에서 본인이 가장 크게 기여한 부분은 무엇입니까? |
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2025.09.03
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