엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리 스터디 13기 참여후기

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이번 '엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리' 강의를 들으면서, 품질관리와 생산관리의 중요성과 그 상호 보완성을 명확히 이해할 수 있었습니다. 특히 품질관리가 단순히 불량품을 잡아내는 것을 넘어, 품질 표준을 설정하고 이를 기반으로 사전 예방 및 지속적인 품질 개선 활동을 통해 기업의 경쟁력을 높이는 중요한 요소라는 점을 배웠습니다. Deming 사이클(PDCA)을 통해 품질의 설계(Plan), 공정의 설계(Do), 품질 보증(Check), 품질 개선(Action)이 체계적으로 관리되는 프로세스를 배웠는데, 이를 통해 현업에서 품질 문제를 선제적으로 예방하고, 발생한 문제는 빠르게 대응할 수 있겠다는 생각이 들었습니다.

또한, 인공지능이 스마트팩토리에서 어떻게 품질관리를 혁신할 수 있는지에 대해서도 인상 깊었습니다. 특히 머신러닝과 딥러닝 기반의 데이터 분석 기술이 제조 공정의 품질 문제를 예측하고, 이에 따라 미리 대응하여 불량률을 현저히 줄일 수 있다는 점이 놀라웠습니다. 강의를 통해 품질관리를 AI와 결합하여 스마트팩토리 환경에서 어떻게 더 효율적으로 활용할 수 있을지 구체적인 아이디어를 얻을 수 있었습니다.

이번 '엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리' 강의를 통해 습득한 내용을 바탕으로 앞으로 제조 산업 분야에서 AI를 활용한 품질관리 전문가가 되기 위해 꾸준히 노력하겠습니다. 실무에서 데이터를 적극적으로 활용하여 품질 문제를 해결하고, 끊임없이 개선해나가는 전문가로 성장하겠습니다.