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현장(생산/품질/설비)이 데이터 입력을 귀찮아할 때, 어떻게 참여를 끌어내겠습니까
AI/분석 모델을 현장에 적용할 때, 데이터 품질과 현장 신뢰를 어떻게 확보하겠습니까
제가 달성했던 가장 큰 목표는 "현장의 감(경험)을 데이터로 바꾸고, 그 데이터를 다시 표준으로 굳혀 재발을 막는 구조를 만드는 것"이었습니다.
그래서 저는 먼저 데이터 정의와 표준 입력체계를 만들고, 그 위에서 분석과 자동화로 AX를 확장하는 전략으로 접근하겠습니다.
저는 먼저 데이터 정의와 수집 조건을 표준화해 품질을 올리겠습니다.
저는 12개월 안에 "현장 손실 TOP3를 데이터로 정의하고, 그 손실을 줄이는 표준 개선 루프를 정착시키는 것"을 만들고 싶습니다.
루프란 문제정의, 데이터 수집, 원인 분석, 개선 실행, 효과 검증, 표준화, 확산까지의 반복 구조입니다.
저는 개선을 습관으로 만들겠습니다.
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지금까지 살아오면서 달성했던 가장 큰 목표는 무엇입니까?
그 목표를 어떤 이유로 정하였으며, 어떤 과정을 거쳐 달성하였는지 구체적으로 기술하여 주십시오.
글로벌 인재로 성장하기 위해, 지금까지 어떤 과정을 거쳐왔는지, 구체적으로 기술하여 주십시오.
제가 달성했던 가장 큰 목표는 "현장의 감(경험)을 데이터로 바꾸고, 그 데이터를 다시 표준으로 굳혀 재발을 막는 구조를 만드는 것"이었습니다.
목표를 달성하기 위해 먼저 했던 일은 '문제의 정의'를 고정하는 것이었습니다.
다음은 기록장벽을 낮추는 일이었습니다.
그래서 저는 기록을 늘리기보다 기록을 '짧게' 만들었습니다.
결과적으로 반복되던 정지원인의 발생 빈도가 줄었고, 무엇보다 '개선방법' 이 문서와 체크리스트로 남아 다음 담당자가 그대로 이어갈 수 있게 됐습니다.
저는 그 변화 속에서 흔들리지 않고, 지표와 단계, 문서로 합의를 만드는 방식으로 화승코퍼레이션의 혁신을 추진하겠습니다.
결과적으로 숙련자가 없으면 대응시간이 늘었고, 원인이 바뀌면 또다시 처음부터 헤매는 일이 반복됐습니다.
또한 기록을 "사후보고"가 아니라 "사전 예방"으로 바꾸기 위해, 주간 단위로 반복 유형TOP3를 공유하고 그에 대한 표준조치를 카드 형태로 배포했습니다.
신규 인원이 들어와도 대응 속도가 빨라졌고, 같은 유형의 정지가 반복될 때 '확인 순서'가 표준화돼 불필요한 시행착오가 줄었습니다.
이 경험을 통해 저는 데이터와 템플릿, 반복 공유라 는 단순한 장치가 현장의 학습 속도를 올린다는 것을 확인했고, 화승코퍼레이션에서도 이런 '작게 시작해 크게 확산되는' 개선을 만들고 싶습니다.
저는 데이터와 프로세스 중심으로 사고하는 훈련을 해왔습니다.
저는 화승코퍼레이션에서 글로벌 사업장 확장과 함께 AX/DX가 더 중요해지는 흐름 속에서, 데이터를 공통 언어로 삼아 현장을 연결하는 제조혁신 인재가 되겠습니다 .
DX가 "데이터가 쌓이는 구조"를 만드는 것이라면, AX는 "그 데이터를 기반으로 현장이 더 빨리, 더 정확히 움직이게 하는 것"입니다.
그래서 저는 먼저 데이터 정의와 표준 입력체계를 만들고, 그 위에서 분석과 자동화로 AX를 확장하는 전략으로 접근하겠습니다.
현장이 입력을 귀찮아 하는 이유는 시간이 없고, 입력해도 돌아오는 이득이 보이지 않기 때문입니다.
예를 들어 QMS의 불량과 MES의 공정조건, 설비 데이터의 알람을 먼저 연결해 품질이상 조기 탐지를 만들 수 있습니다.
현장 부담이 파일럿에서는 숨겨졌는데 확산시 드러났기 때문입니다.
이를 막기 위해 저는 확산을 파일럿 시작 단계부터 설계하겠습니다.
또한 현장의 입력과 운영 부담을 수치로 측정해, 확산시 필요한 인력과 시간을 현실적으로 반영하겠습니다.
저는 "성공한 파일럿"이 아니라"확산 가능한 표준"을 만드는 데 집중하겠습니다.
즉시 적용 가능한 저리스크 개선, 검증후 확장할 중리스크 개선, 투자와 시간이 필요한 고리스크 개선으로 나눠 의사결정의 부담을 줄이겠습니다.
저는 12개월 안에 "현장 손실 TOP3를 데이터로 정의하고, 그 손실을 줄이는 표준 개선 루프를 정착시키는 것"을 만들고 싶습니다.
루프란 문제정의, 데이터 수집, 원인 분석, 개선 실행, 효과 검증, 표준화, 확산까지의 반복 구조입니다. |
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2026.01.09
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