이번 3차시 수업에서는 수입검사와 범주화 AI를 중심으로, 품질관리가 현장에서 어떠한 역할을 수행하며 데이터 기반 의사결정과 어떻게 연결되는지에 대해 학습하였습니다. 특히 수입검사가 단순히 원자재의 합격 여부를 판단하는 절차가 아니라, 이후 공정의 안정성과 품질 수준 전반에 영향을 미치는 출발 단계라는 점을 이해하게 되었습니다. 이러한 관점은 스마트 팩토리 환경에서 품질관리의 중요성을 다시 생각해 보는 계기가 되었습니다.

 전수검사와 샘플링 검사의 비교를 통해, 품질관리는 이상적인 완벽함을 추구하는 과정이 아니라 비용, 시간, 납기와 같은 제약 조건 속에서 최적의 판단을 내리는 활동이라는 점을 보다 명확히 인식하게 되었습니다. 특히 불합격 로트 발생 시 전수검사나 전체 불합격 처리와 같은 선택이 이후 공정 운영과 경영 성과에까지 영향을 미친다는 설명을 통해, 품질관리가 기술적 판단을 넘어 조직 차원의 의사결정과 밀접하게 연결되어 있음을 이해할 수 있었습니다.

 이어진 범주화 AI 수업에서는 이진분류와 다중분류의 개념을 바탕으로, 로지스틱 회귀와 결정트리, 랜덤포레스트와 같은 분류 모델이 어떻게 판단 기준을 형성하는지 학습하였습니다. 이를 통해 분류 문제란 단순한 결과 도출이 아니라, 데이터에 기반해 합리적인 경계를 설정하는 과정이라는 점을 이해하게 되었습니다. 특히 AI가 검사 자동화와 품질 판정에 활용되는 사례를 떠올리며, 스마트 팩토리에서 인간의 경험 중심 판단을 보완하는 도구로서 AI의 역할을 구체적으로 인식할 수 있었습니다.

 이번 수업을 통해 품질관리, 스마트 팩토리, AI는 각각 독립된 영역이 아니라 상호 보완적으로 결합되어 생산 시스템의 신뢰성과 효율성을 높이는 요소라는 점을 종합적으로 이해하게 되었습니다. 앞으로 품질·생산·물류 분야를 학습하는 과정에서, 수업에서 다룬 품질관리 기법과 AI 기반 분류 방식을 관련 사례와 이론 자료를 통해 체계적으로 정리해 보며, 기존의 관리 방식과 비교하여 어떤 부분이 개선될 수 있는지 스스로 점검해 보고자 합니다.