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저는 GM에서 PQDQE ngineer로 근무하며, 설계 단계에서 VR 시뮬레이션을 활용해 잠재적인 품질 이슈를 사전에 차단하고자 합니다.
당시 저는 데이터 분석 경험은 있었지만, 실시간 품질 데이터 스트리밍 환경은 처음이었습니다.
특히 GM테크니컬센터코리아는 글로벌 개발의 핵심 거점으로서, VR 기반 품질 검증과 디지털 트윈 기술을 적용해 제품 신뢰성을 높이는 역할을 하고 있습니다.
대학 시절 VR 시뮬레이션 설계 프로젝트와 품질 데이터 분석 인턴 경험을 통해 현실과 가상의 경계를 잇는 능력을 키워 왔습니다.
VR은 실제 설계 데이터를 기반으로 한 시각적 검증을 가능하게 하고, PQDQ는 그 시각적 검증 결과를 품질 데이터로 환원시켜 실제 개선으로 연결합니다.
품질 데이터 분석 프로젝트에서 처음으로 IoT 데이터 스트리밍을 다뤄야 했던 경험이 있습니다.
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이 과정에서 데이터 기반 품질 개선의 중요성을 체감했고, VR 기술과 결합할 때 설계와 생산의 간극을 최소화할 수 있다는 확신을 얻었습니다.
대학 시절 산학연계 프로젝트에서 '자동차 차체 용접 로봇 시뮬레이션 환경 구축'이라는 과제를 맡았을 때, 처음으로 로봇제어 및 공정 시뮬레이션이라는 생소한 분야에 도전했습니다.
저는 당시 로봇의 궤적을 단순히 CAD상에서 구현하면 된다고 생각했지만, 실제 공정에서는 충돌, 케이블 간섭, 접근각도 등 다양한 요소를 고려해야 했습니다.
특히 GM테크니컬센터코리아는 글로벌 개발의 핵심 거점으로서, VR 기반 품질 검증과 디지털 트윈 기술을 적용해 제품 신뢰성을 높이는 역할을 하고 있습니다.
대학 시절 VR 시뮬레이션 설계 프로젝트와 품질 데이터 분석 인턴 경험을 통해 현실과 가상의 경계를 잇는 능력을 키워 왔습니다.
품질 문제는 단순히 불량이 아닌, 데이터의 흐름 속에서 원인을 찾아야 하는 영역입니다.
대학 프로젝트에서 3DCAD 데이터와 센서 데이터를 통합 분석하며 공정간섭원인을 도출했고, 인턴기간 중 불량 데이터를 모델링하여 품질지표를 개선한 경험이 있습니다.
이러한 경험을 통해 '데이터를 읽는 감각'을 길렀고, 이는 PQDQ 직무의 핵심 경쟁력이라 생각합니다.
VR은 실제 설계 데이터를 기반으로 한 시각적 검증을 가능하게 하고, PQDQ는 그 시각적 검증 결과를 품질 데이터로 환원시켜 실제 개선으로 연결합니다.
즉, VR은 '보는 기술'이고 PQDQ는 '개선하는 기술'입니다.
예를 들어 VR 시뮬레이션을 통해 조립간섭을 발견하면, PQDQ 프로세스를 통해 설계 개선 요청을 즉시 반영할 수 있습니다.
저는 이두 영역을 유기적으로 연결해, 설계 단계에서 품질 이슈를 사전에 제거하는 디지털 품질혁신을 주도하고 싶습니다 .
GM에서 VR 기술을 활용해 개선할 수 있다고 생각하는 공정은 무엇입니까? |
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2025.11.03
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