이번 스마트팩토리 AI 품질관리 강의를 통해 제조 현장의 핵심인 품질 경영에 대해 습득할 수 있었습니다. 강의 초반에는 품질의 4대 기능인 품질 설계, 품질 보증, 품질 완화, 품질 개선의 유기적인 메커니즘을 파악하며, 품질이 단순히 불량을 걸러내는 작업이 아니라 제품의 생애 주기 전체를 관리하는 과정임을 이해했습니다.

나아가 품질관리에서부터 생산과정, 머신러닝, 딥러닝과 같은 ai까지 혼자 공부하기에 쉽지 않았던 부분에 관해 공부할 수 있어 좋았습니다. 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등에 대해 배웠으며 다양한 기법들을 알게 되었습니다.

로지스틱 회귀와 같은 분류 알고리즘을 활용해 제품의 양불 판정을 자동화하고 데이터가 부족한 상황에서도 부트스트랩 기법을 통해 통계적 유의성을 확보하는 등 실무에서 마주할 수 있는 문제들에 대한 방법에 대해 생각해 볼 수 있었습니다.

결국 품질 관리의 핵심은 공정에 대한 깊은 이해와 데이터 분석의 결합이라는 점을 깨달았으며, 이번 강의에서 배운 이론과 기술적 도구들은 앞으로 제가 스마트 제조 현장에서 데이터 기반의 의사결정을 내리는 데 도움이 될 것 같습니다.