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Q7.품질 개선 과제를 선정할 때 가장 중요하게 보는 판단 기준은 무엇인가요?
Q16.불량 원인 파악을 위해 반드시 확인해야 하는 공정데이터는 무엇인가요?
불량이 급증했을 경우, 가장 먼저 확인해야 할 핵심 데이터는 Lot별, 공정별, 설비별 불량률 트렌드 분석입니다.
불량의 원인을 단순히 발생한 현상에서 찾기보다, 시간·설비·자재·작업자라는 4M 기반의 비교 분석을 통해 전반적인 영향을 파악하는 것이 핵심입니 다.
공정 CTQ를 선정할 때 가장 중요한 결정 기준은 제품의 최종 품질에 미치는 영향도와 공정제어 가능성입니다.
신규 공정검증시 반드시 확인해야 하는 품질 항목은 크게 제품 규격 만족 여부, 공정안정성, 신뢰성 테스트 결과의 세 가지입니다.
세 번째는 해당 공정조건에서 제품 신뢰성에 문제가 없는지 확인해야 합니다.
품질시험의 재현성을 높이기 위해 가장 중요한 요소는 시험조건의 표준화(Standardization)와 측정장비 및 작업자 일관성 확보입니다.
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Q2.불량 증가 시 가장 먼저 확인해야 할 핵심 데이터는 무엇인가요?
Q9. 신규 공정검증시 반드시 확인해야 하는 품질 항목은 무엇인가요?
Q11.불량 데이터 분석시 가장 먼저 적용하는 분석 기법은 무엇인가요?
Q14.공정 FMEA 작성 시 위험우선순위를 판단하는 기준은 무엇인가요?
Q16.불량 원인 파악을 위해 반드시 확인해야 하는 공정데이터는 무엇인가요?
CTQ(CriticalToQuality)는 고객 요구사항 또는 제품 기능에 직결되는 핵심 품질 특성입니다.
공정 CTQ를 선정할 때 가장 중요한 결정 기준은 제품의 최종 품질에 미치는 영향도와 공정제어 가능성입니다.
신뢰성 테스트는 제품이 실제 사용 조건에서도 오랜 기간 안정적으로 작동하는지를 검증하는 과정입니다.
테스트 조건을 설정할 때 가장 먼저 고려해야 할 요소는 고객 사용 환경(온도, 습도, 전압 등)입니다.
단기적 수치 개선뿐 아니라, 장기적인 품질 신뢰성 확보가 가능한 과제를 중심으로 선별합니다.
시험장비 간 측정 편차가 발생했을 경우, 가장 먼저 수행하는 조치는 장비별 교정 상태와 측정환경의 비교분석입니다.
신규 공정검증시 반드시 확인해야 하는 품질 항목은 크게 제품 규격 만족 여부, 공정안정성, 신뢰성 테스트 결과의 세 가지입니다.
세 번째는 해당 공정조건에서 제품 신뢰성에 문제가 없는지 확인해야 합니다.
AQL(AcceptableQuality Level)은 로트에서 허용 가능한 최대 불량률을 의미하며, 검사 수준 결정 시 가장 핵심적인 기준은 고객 요구사항, 제품의 중요도, 과거 품질이력입니다. 고객이 요구하는 품질 수준이 엄격할수록 AQL 값은 낮아집니다.
세 번째는 이전 생산의 품질 수준입니다.
두 번째는 SPC 기반의 실시 간 공정관리체계를 운영하는 것입니다.
품질 이슈 발생 시 타 부서와 협업할 때 가장 중요한 포인트는 문제정의의 명확성과 공통목표 설정입니다.
고객 요구 품질과 내부 품질기준이 충돌할 경우, 가장 중요한 것은 고객 중심의 시각을 유지하되, 기술적 현실성과 리스크를 균형 있게 검토하는 것입니다.
중요한 것은 고객 기준을 단순히 수용하거나 거부하는 것이 아니라, 데이터 기반의 기술적 대화와 신뢰 형성을 통해 상호 최적점을 도출하는 과정입니다.
품질시험의 재현성을 높이기 위해 가장 중요한 요소는 시험조건의 표준화(Standardization)와 측정장비 및 작업자 일관성 확보입니다.
작업자 숙련도에 따른 편차를 줄이기 위해 시험 담당자에 대한 교육 및 평가시스템을 운영합니다. 가능하면 작업자간 교차 측정 데이터를 비교 분석해 편 차원인을 확인하고, 반복성(R) 및 재현성(RR)을 확보합니다.
해결책이 실패했음을 부정하기보다 데이터를 기반으로 신속히 방향을 전환하는 것이 중요하다고 생각합니다.
품질 문제를 놓쳐 생산차질이 발생했다면, 저는 책임을 회피하지 않고 사실 기반으로 상황을 명확히 설명하고 개선 방향을 제시하는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.
다만 책임 인정에 그치지 않고, 같은 문제가 반복되지 않도록 검증 절차 강화, 감지시스템 보완, 데이터 모니터링 체계 개선 등 재발방지 대책을 제시합니다.
품질팀의 역할은 문제를 숨기거나 미루는 것이 아니라, 발생한 문제에서 배움을 찾고 조직 전체의 품질 수준을 끌어올리는 것이기 때문에, 책임과 개선을 동시에 수행하는 태도가 중요하다고 생각합니다.
공정 개선안에 대한 반박이 들어왔을 때, 가장 먼저 하는 것은 개선안의 근거가 되는데이터를 명확히 보여주는 것입니다.
저를 QA 전문가로 신뢰해야 하는 이유는 문제의 원인을 끝까지 추적하고 해결하는 집요함과 데이터 기반의 분석 능력을 갖추고 있기 때문입니다.
제가 QA 엔지니어로서 스스로 부족하다고 생각하는 점은 초기 단계에서 리스크를 예측하는 역량을 더 강화할 필요가 있다는 것입니다.
리스크 예측은 경험과 데이터 해석 능력이 결합된 영역이므로, 사례기반 학습+통계 기반 분석을 동시에 강화하는 방식으로 성장하고자 합니다.
부족함을 인정하고 개선하는 과정 자체가 QA 엔지니어의 전문성을 높이는 중요한 단계라고 생각합니다. |
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2025.12.27
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