오늘 학습을 통해 품질관리가 단순히 불량품을 걸러내는 활동이 아니라, 제품 기획부터 생산, 출하, 사후관리까지 전 과정에 걸쳐 이루어지는 종합적인 관리 활동이라는 점을 이해하게 되었다. 특히 생산관리와 품질관리가 서로 독립된 개념이 아니라, 효율적인 생산과 안정적인 품질 확보를 위해 상호보완적으로 작동한다는 점이 인상 깊었다.

또한 PDCA 사이클을 통해 품질관리는 일회성이 아닌 지속적인 개선 활동이라는 점을 알게 되었으며, 현상 유지를 넘어서 개선을 통해 품질 수준을 향상시키는 것이 중요하다는 것을 배웠다.

스마트팩토리 환경에서는 인공지능과 데이터 분석이 품질관리의 핵심 역할을 한다는 점도 새롭게 느껴졌다. AI를 활용한 불량 분류, 이미지 인식 기반 검사, 공정 이상 탐지 등은 기존의 수작업 검사 방식보다 효율성과 정확도를 크게 높일 수 있다는 점에서 매우 흥미로웠다. 다만 아직 AI 모델의 종류나 적용 방식에 대해 완전히 이해하지는 못했다고 느껴, 추가적인 복습이 필요하다고 생각했다. 앞으로는 단순히 개념을 아는 데 그치지 않고, 실제 산업 현장에서 어떻게 활용되는지까지 이해하는 것을 목표로 학습에 임하고자 한다.

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