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Q2.스마트 팩토리 구현에서 가장 중요한 핵심 기술은 무엇이라고 생각합니까?
Q7.스마트 팩토리에서 IoT 센서는 어떤 역할을 한다고 생각합니까?
스마트팩토리는 '기술로 공정을 이해하고, 데이터로 문제를 해결하는 산업의 뇌'라고 생각했기 때문입니다.
특히 공정 데이터 기반 분석 프로젝트를 경험하며 현장의 흐름을 데이터로 해석하고, 알고리즘으로 개선할 수 있다는 점에 매력을 느꼈습니다.
저는 데이터 기반의사결정을 가능하게 하는 제조 데이터 수집과 분석기술, 특히 센서 기반 IoT 연계와 MES 연동체계가 핵심이라고 생각합니다.
스마트 팩토리는 '데이터가 곧 판단의 기준'이기 때문에, 정확하고 실시간으로 수집된 공정데이터를 바탕으로 설비 상태, 생산흐름, 품질 이슈 등을 판단하는 것이 출발점입니다.
기술은 끊임없이 진화하지만, 그 핵심은 항상 '문제를 어떻게 해결할 것인가'에 있다고 생각합니다.
특히 스마트팩토리처럼 현장이해와 데이터 해석, 시스템 흐름이 중요한 분야에서는 문제 해결 중심의 사고와 학습 태도가 더 중요하다고 생각합니다.
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Q7.스마트 팩토리에서 IoT 센서는 어떤 역할을 한다고 생각합니까?
Q9.자동화가 늘어나도 사람이 반드시 필요한 이유는 무엇이라고 생각합니까?
Q12.문제를 해결한 경험 중 가장 구조화된 접근을 보여준 사례를 설명해보세요.
Q15.현대 오토에버가 스마트팩토리에 투자하는 이유를 어떻게 이해하고 있습니까?
Q17.주어진 데이터를 의심해야 하는 상황을 경험해 본 적 있습니까?
Q18.기술 변화 속도가 빠른 환경에서 본인의 성장전략을 한 줄로 설명해보세요.
저는 데이터 기반의사결정을 가능하게 하는 제조 데이터 수집과 분석기술, 특히 센서 기반 IoT 연계와 MES 연동체계가 핵심이라고 생각합니다.
스마트 팩토리는 '데이터가 곧 판단의 기준'이기 때문에, 정확하고 실시간으로 수집된 공정데이터를 바탕으로 설비 상태, 생산흐름, 품질 이슈 등을 판단하는 것이 출발점입니다.
따라 서 IoT 기반 실시간 센서 데이터 수집, 설비 인터페이스 구성, 그리고 이를 클라우드나 Edge컴퓨팅으로 처리하는 기술이 가장 먼저 확보돼야 한다고 생각합니다.
공정 자동화는 '기계가 작업을 대신하는 것'이라면, 디지털 전환은 '사람의 판단까지도 데이터로 보완하는 것'이라고 생각합니다.
반면 디지털 전환은 센서, MES, AI, 클라우드 기술 등을 활용해 생산현장의 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기반으로 품질, 생산성, 에너지 효율을 개선하는 판단 체계를 구축하는 것입니다.
결국 자동화는 '기계가 움직이게 만드는 것', 디지털 전환은 '생산을 스스로 판단하고 최적화하게 만드는 것'이라고 생각합니다.
특정 공정의 사이클타임이 가장 길다고 판단해 해당 공정에만 설비를 증설했지만, 실제로는 그 다음 공정에서 대기열이 생겨 전체 공정 효율이 떨어졌습니다.
IoT 센서는 온도, 압력, 진동, 소리, 전류 등의 변화를 측정하고, 이를 통해 설비 이상을 조기에 감지하거나 품질 상태를 판별할 수 있는 기반 데이터를 제공합니다.
이데이터는 MES(Manuf ac turingExecutionSystem)로 전송되어, 생산 진행 상황, 설비 가동률, 품질검사 결과 등 공정단위의 실시간 정보를 관리합니다.
센서 위치, 전원 공급 방식, 보정 알고리즘 등 문제 발생 가능성이 있는 모든 변수를 나열하고, 우선순위를 기준으로 검증 계획을 세웠습니다.
반복 오류나 개선 요청이 다수 존재할 경우, 저는 업무 영향도 x 발생 빈도 x해결 가능성의 세 가지 요소를 기준으로 우선순위를 정합니다.
현대오토에버는 단순한 자동화를 넘어서, MES·AI·클라우드·5G·로보틱스 등 모든 DX 기술을 모빌리티 생산 현장에 접목하고, 이를 그룹 전반으로 확장하려는 전략을 추진 중입니다.
단기 생산성보다 장기적인 유연 생산 시스템 확보와 글로벌 경쟁력 강화가 목적이며, 이는 단순 IT가 아닌 제조현장 중심의 IT기술 내재화를 통해 가능하다고 생각합니다.
특히 스마트팩토리처럼 현장이해와 데이터 해석, 시스템 흐름이 중요한 분야에서는 문제 해결 중심의 사고와 학습 태도가 더 중요하다고 생각합니다.
기술을 습득하는 데 있어 속도보다는 지속성과 방향성이 더 중요하다고 생각합니다.
다만, 학습속도가 느리다는 피드백을 받는다면, 저는 먼저 학습 방식에 어떤 비효율이 있었는지부터 점검할 것입니다.
무엇보다 중요한 건, 피드백을 받았을 때 낙담하거나 멈추지 않고, 그 지점을 기점으로 '가속'하는 태도라고 생각합니다.
당시엔 단순히 설정담당자의 문제라고 생각했지만, 되돌아보면 제가 초기 시스템 체크리스트를 만들고, 중간 점검을 철저히 하지 못한 책임도 분명히 있었습니다.
저는 성장의 속도보다 방향과 지속성이 더 중요하다고 믿는 사람입니다.
실제 팀 프로젝트에서 코드 구현을 빠르게 완성하는 팀원이 있었는데, 저는 그 과정에서 '왜 그렇게 빠른가', '나는 어디서 막히고 있나'를 분석하며 제 학습 방식을 점검하는 계기로 삼았습니다.
경쟁이 아닌 협업구조 안에서는 각자의 속도가 결국 팀 전체의 결과로 귀결되기 때문에, 저는 위축보다 '기회'로 그 상황을 받아들이는 사람이 되고자 합니다.
특히 스마트팩토리 분야는 기술의 통합, 시스템 설계, 공정간 연결성, 예외적 상황의 분석 등 사람의 판단이 중요한 요소들이 여전히 많습니다.
공정을 이해하는 눈과 문제를 정의하는 사고, 그리고 기술을 실현하는 손을 가진 사람이 되고자 스마트팩토리 분야에 도전했습니다.
단순히 공정을 따라가는 것이 아니라, 데이터를 기반으로 흐름을 판단하고 개선안을 제시하는 사고 과정이 제가 가진 문제 해결 형 성향과 잘 맞는다고 느꼈습니다. |
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2025.12.27
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