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저는 "데이터 기반의 생산계획 혁신으로 백신 제조의 효율을 극대화하는 전문가"가 되겠다는 목표로 SK바이오사이언스의 ProductionPlanning 직무에 지원하였습니다.
이 경험을 통해 '데이터 기반의 생산계획'이 단순히 일정표를 작성하는 것이 아니라, 공정·자재·품질 이 연결된 통합적 사고가 필요하다는 것을 깨달았습니다.
단기적으로는 SAPERP와 MES 데이터를 기반으로 생산 리드타임을 정밀하게 분석하고, 배치별 생산계획 정확도를 향상시키는 것이 목표입니다.
SK바이오사이언스에서도 이 경험을 토대로, 데이터 기반의 생산계획 프로세스를 설계하고 개선할 수 있는 '실행력 있는 기획자'로 성장하겠습니다.
이러한 체계 안에서 생산계획 전문가로 성장하며 데이터 기반 제조혁신을 실현하고 싶습니다.
본인의 데이터 분석 경험을 생산계획 업무에 어떻게 적용할 수 있나요?
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대학에서 산업공학을 전공하며 '생산관리', '공정시스템 설계', '품질경영', '데이터 분석'을 집중적으로 학습했습니다.
그중 '공정계획 최적화 프로젝트'에서 저는 백신과 유사한 '제약배치 공정 모델'을 주제로 연구했습니다.
특히 공정별 생산 리드타임과 품질검사 과정이 생산계획에 미치는 영향을 분석하며, 바이오 생산라인의 특징인 '공정간병목(Bottleneck)' 관리의 중요성을 배웠습니다.
이 경험을 통해 '데이터 기반의 생산계획'이 단순히 일정표를 작성하는 것이 아니라, 공정·자재·품질 이 연결된 통합적 사고가 필요하다는 것을 깨달았습니다.
단기적으로는 SAPERP와 MES 데이터를 기반으로 생산 리드타임을 정밀하게 분석하고, 배치별 생산계획 정확도를 향상시키는 것이 목표입니다.
당시 교과과정에서는 단순한 생산관리 이론을 배우는 수준이었지만, 저는 실제 데이터를 활용한 현장형 모델을 만들어보고 싶다는 생각이 있었습니다.
이후 저는 단순히 알고리즘의 정확도를 높이는 대신, 실제 생산현장의 ERP 데이터 흐름을 반영하도록 설계를 수정했습니다.
SK바이오사이언스에서도 이 경험을 토대로, 데이터 기반의 생산계획 프로세스를 설계하고 개선할 수 있는 '실행력 있는 기획자'로 성장하겠습니다.
단순히 계획을 수립하는 데 그치지 않고, 현장의 실효성과 연결되는 프로세스 개선을 통해 SK의 백신 생산 경쟁력을 높이는 데 기여하겠습니다.
본인의 데이터 분석 경험을 생산계획 업무에 어떻게 적용할 수 있나요?
10년 후에는 SK바이오사이언스의 글로벌 생산네트워크를 통합 관리하는 'Global SupplyPlanning 전문가'로 성장하고 싶습니다.
각국 생산 거점의 데이터 흐름을 통합해 공급 안정성과 원가 경쟁력을 동시에 확보하는 것이 목표입니다. |
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2025.10.05
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