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품질 데이터를 분석할 때 어떤 지표를 우선적으로 검토하겠습니까?
품질관리 업무에서 협업이 중요한 이유는 무엇이라 생각하십니까?
LSMnM에서도 동일한 접근으로 공정별 품질 검증 프로세스를 철저히 관리하겠습니다.
저는 LSMnM의 품질관리 직무가 단순한 검사 업무를 넘어, 공정개선 과 제품 신뢰도의 중심이라 생각합니다.
이후에는 공정중 품질 데이터를 실시간 분석하여 불량률을 예측하고, 품질관리 시스템의 디지털화를 추진하는 역할을 맡고 싶습니다.
품질 문제는 결과가 아닌 원인에 집중해야 해결할 수 있습니다.
입사 초기에는 공정별 검사기준과 품질관리 절차를 완벽히 숙지하고, 불량률 데이터의 경향을 분석해 개선 방향을 제시하겠습니다.
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저는 품질관리의 본질은 '변화에 대한 예측력'이라고 생각합니다.
저는 공정의 작은 변화를 감지하고, 통계·데이터 분석 기반의 개선 솔루션을 제시하는 능력을 통해 LSMnM의 품질 안정성 확보에 기여할 준비가 되어 있습니다.
학부 4학년 때 '열처리 조건에 따른 금속 미세조직 변화 분석' 실험 프로젝트를 수행한 경험이 있습니다.
실험 과정에서 장비 오작동으로 일부 시편이 손상되는 문제가 발생했지만, 사전에 여유시 편을 확보해 두어 일정 차질 없이 실험을 완수할 수 있었습니다.
대학 시절 산업공학과와 협업하여 '전해 정제공정 자동화 품질관리 시스템 설계' 산학 프로젝트를 수행했습니다.
제 역할은 금속 정제 공정의 품질 데이터를 제공하고, 협업팀은 이를 기반으로 자동화 알고리즘을 설계하는 것이었습니다.
이 과정에서 '온도 센서-데이터 수집-제어 알고리즘'의 신뢰성 문제를 발견했습니다.
이후에는 공정중 품질 데이터를 실시간 분석하여 불량률을 예측하고, 품질관리 시스템의 디지털화를 추진하는 역할을 맡고 싶습니다.
품질 문제는 결과가 아닌 원인에 집중해야 해결할 수 있습니다.
저는 이러한 역량을 바탕으로 불량의 근본 원인을 찾고 개선안을 제시하는 품질관리자가 되고자 합니다.
문제를 기술적으로 해결하는 동시에, 공정데이터의 지속적 검증이 중요하다는 사실을 배웠습니다.
품질관리자는 친환경 공정의 공정변수(온도, 농도, 시간)를 실시간 모니터링하고, 이 데이터를 분석해 품질 기준을 안정화해야 합니다.
품질관리는 제품의 최종 결과를 책임지지만, 실제 원인은 설비·공정·작업자 등 여러 부서의 교차점에 존재합니다.
따라서 각 부서와 의 원활한 협업 없이는 문제를 근본적으로 해결할 수 없습니다.
공정 데이터를 차트화하거나 불량 원인을 도식화해 문제를 눈으로 명확히 보면, 혼란이 줄고 해결 방향이 보입니다. |
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2025.11.03
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