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시험 데이터가 많아도 개선이 안 되는 경우가 있습니다.
제품 시험은 바로 그 일을 하는 직무라고 생각합니다.
저는 시험을 개선의 출발점으로 만들겠습니다.
그래서 제품 시험의 역할이 중요합니다.
어떤 시험조건이 부족했는가.
안전과 운영 역량은 시험 현장의 필수입니다.
시험에서도 결함을 발견하는 것보다 중요한 것은 재발을 막는 구조를 만드는 것입니다.
제품 시험에서도 동일합니다.
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제품 시험은 바로 그 일을 하는 직무라고 생각합니다.
저는 시험을 의식으로 만들지 않겠습니다.
저는 복잡한 문제를 한 번에 해결하려 하지 않고, 먼저 현상을 정의하고, 재현 조건을 만들고, 변수를 분리해 원인을 좁혀갑니다.
어떤 조건에서 발생하는지, 어떤 조건에서는 발생하지 않는지, 발생 직전의 신호와 상태는 무엇인지부터 확인합니다.
저는 결함을 발견했을 때 항상 같은 질문을 하겠습니다.
이 결함은 어떤 변수가 만나서 발생했는가.
어떤 시험조건이 부족했는가.
반복 결함을 데이터로 분류하고, 시험 항목을 정비하고, 현장 데이터를 시험으로 환류시키는 체계를 만들겠습니다.
시스템이 해 기반의 문제 해결력.둘째, 데이터 기반의 분석 및 보고 역량.셋째, 현장과 설계사이를 잇는 커뮤니케이션.넷째, 안전을 포함한 운영 역량입니다.
데이터 기반의 분석 및 보고 역량은 시험의 신뢰를 만드는 핵심입니다.
다만 안전을 이유로 시험이 멈추지 않게, 안전장치와 작업 절차, 점검 루프를 함께 설계하겠습니다.
당시 팀은 일정 내 결과물을 완성해야 했지만, 중간부터 문제가 생겼습니다.
결과적으로 팀은 일정 내 완성을 달성했고, 무엇보다 같은 문제가 반복되지 않았습니다.
저는 AI를 '누락을 줄이고, 의사결정 속도를 높이며, 반복 문제를 분류하는 보조엔진'으로 활용해왔습니다.
저는 그리스크를 줄이기 위해 AI를 구조화와 점검에 사용했습니다.
문서 구조화입니다.
AI로 문서를 빠르게 구조화하면, 시험조건 변경과 우선순위 설정이 빨라집니다.
저는 AI를 활용해 시험체크리스트를 보완하고 누락을 줄이겠습니다.
저는 AI를 활용해 이벤트를 초기 분류하고, 사람이 최종 확인하는 방식으로 시간을 줄이는 접근을 해왔습니다.
제품 시험에서도 결함 유형 분류와 원인 후보도출, 회의록에서 결정사항과 미결사항 추출 등에서 AI를 활용하면, 시험 담당자는 실제 원인 검증과 재현실험에 더 집중할 수 있습니다.
저는 AI를 속도와 탐색, 구조화에 사용하고, 최종 결론은 시험 데이터와 재현실험으로 검증해 확정하는 방식으로 활용하겠습니다.
저는 내구신뢰성 지표, 안전 관련 지표, 그리고 현장 재현성 지표를 핵심으로 봅니다.
현장 재현성 지표는 시험이 실제 사용조건을 얼마 나반영했는지 보여줍니다.
저는 이 지표들을 단순 보고로 끝내지 않고, 결함 유형과 조건을 분류해 개선 우선순위를 정하고, 시험조건과 절차 개선으로 연결하겠습니다.
즉시 중단이 필요한 결함, 조건부 진행이 가능한 결함, 진행하면서 데이터 수집이 가능한 결함으로 분류합니다.
마지막으로 결론과 후속조치를 문서로 고정하고, 재시험 또는 추가 데이터 수집 계획까지 함께 확정합니다.
결함유형, 공정, 부품, 환경조건, 작업자, 자재 LOT 같은 키로데이터가 묶여야 패턴이 보입니다.
그래서 첫째는 장비의 에너지 격리 절차를 표준화하고, 작업 전후로 반드시 확인하는 루프를 만들겠습니다.
위험구역을 명확히 설정하고, 인터록과 시각적 경고, 작업 허가 절차로 접근을 통제하겠습니다.
또한 결함 데이터가 누적되면 AI로 패턴을 탐지해 특정 조건에서 결함이 증가하는 조기경보를 만들 수 있습니다. |
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2026.03.03
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