오늘의학습내용

#품질의 종류

시장에서 사용자가 요구를 할거다

-> 나는 어느 정도는 되어야 한다고 생각한다.

-> 요구 분석을 해서 요구 시방을 만든다, 요구 품질 결정

-> 시방서를 만들고 기술연구소에서 설계를 한다

-> 설계에 따른 제품 시방이 나옴 여기서 설계 품질이 결정이 난다

-> 제조하면서 제조 품질이 결정됨

-> 제품이 만들어지고 출하 -> 영업활동 -> 제품 배송

-> 시장에서 제품이 사용됨, 시장 품질 결정

요구 품질과 시장 품질이 비슷할 수록 좋다.

 

#품질의 집

고객의 요구부터 해서 설계하고 제조하고 판매까지 고객이 만족하냐

-> 위 단계별로 했을 때는 단점이 경쟁사 분석이 안된다.

품질의 집은 단계별로 하면서 경쟁사 분석까지 한다.

1)    고객요구특성(CA)

고객의 소리 기반 고객집단 규정 및 요구사항 결정, 정성적이고 모호한 경우가 많음

고객들은 정량적이기 보다 만족하기 원함. 정성적이고 모호한 경우.

2)    기술특성(EC)

시장 품질, 공정 능력, 기술 수준, 경제성 등을 고려하여 결정

고객요구를 만족시키기 위해 우리가 어떤 특성을 가지고 있어야 겠다는 것을 고민.

Ex) 가볍고 튼튼한 것을 원해 -> 원재료가 가볍고 튼튼한 것.

3)    고객 요구와 기술특성의 상관관계

CA와 EC의 설정이 적절하게 구성되어 있는지 점검하는 데 사용.

4)    기술 특성 간의 상관관계

기술특성들 간의 상충 관계까지 고려함.

기술연구로 풀어야 하는 문제일 수도 있음.

Ex) 금속 강도 높일 시 가공 소요 시간 증대, 가볍고 튼튼한? 말이 안 맞음.

강도를 높이면 가공 소요 시간 증대. 기술간 상충되는 게 있다.

5)    고객요구속성에 대한 경쟁력 비교

고객요구에 대해 경쟁사 대비 경쟁력 비교

중요도가 높은 안에 대해서는 설계안에서 반영해야 함.

6)    경쟁사분석(벤치마킹)

경쟁사 제품 및 기술을 분석함.

고객요구특성을 만족하기 위한 당사의 기술특성을 결정하는데 활용.

스마트팩토리 품질관리 강의를 수강하며 품질관리의 핵심 개념인 Deming 사이클(PDCA)를 기반으로, 설계 품질·제조 품질·시장 품질 간의 상호작용 구조를 이해했음. 특히 고객 요구를 기술적 특성으로 전환하는 품질의 집(House of Quality)을 통해 제품 기획부터 품질 보증까지의 일관된 접근이 필요함을 체감했음.

AI 파트에서는 로지스틱 회귀, 랜덤포레스트 등 분류 알고리즘의 원리를 바탕으로, 실제 산업 현장에서 불량 예측 및 품질 판단에 AI를 어떻게 접목할 수 있는지 배웠음. 이론 중심의 수업 내용은 이해에 큰 도움이 되었으나, 아직 실제 모델 구현 및 시각화 경험이 부족하다고 느낌. 이를 보완하기 위해 Python 기반의 실습 과제를 별도로 수행하고자 함.

앞으로는 단순한 품질관리 지식 습득을 넘어, AI 모델링을 통한 품질 예측 및 공정 개선 제안이 가능한 실무형 인재로 성장하고자 함. 주어진 강의를 성실히 이수하며, 부족한 부분은 실습과 프로젝트를 통해 보완할 계획임.