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엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리 스터디 44기 참여후기(1/19)

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1. 오늘 학습한 핵심 내용

 오늘은 제조 현장의 두 축인 생산관리와 품질관리의 이해를 시작으로, 기업이 가치를 창출하는 메커니즘을 학습했습니다. 생산관리는 투입 대비 산출을 극대화하는 효율성을, 품질관리는 고객 요구를 충족하는 효과성을 담당하며 상호보완적으로 작동한다는 점이 매우 인상적이었습니다. 

 

 품질관리의 4대 기능(PDCA 사이클)도 심도 있게 다루었습니다. 이는 단순 반복이 아니라 개선(Action) 단계의 지식이 다음 계획(Plan)으로 환류되는 순환형 구조임을 이해했습니다. 또한, 고객의 추상적 요구(CA)를 기술적 특성(EC)으로 변환하여 핵심 품질 특성(CTQ)을 도출하는 품질의 집(HoQ) 모델을 통해 설계 단계의 중요성을 체감할 수 있었습니다.

 

 마지막으로 산업표준화의 3S(단순화, 전문화, 표준화)와 ISO 인증 제도를 통해 개인의 노하우를 시스템화하여 글로벌 경쟁력을 확보하는 과정을 정리했습니다.  

 

 

2. 학습하며 느낀 점 및 부족한 점

 그동안 모호하게 사용했던 제품과 상품의 개념 차이를 명확히 정리한 것이 큰 수확이었습니다. 특히 품질을 단순히 결함 없음이 아니라, 사회적 손실을 최소화하는 것으로 정의하는 확장된 시각에 깊은 감명을 받았습니다.

 

 최근 제조 산업이 AI 기술을 도입하고 스마트팩토리로 진화하고 있는 만큼, 이러한 변화의 흐름에 발맞추기 위해 오늘 배운 품질관리의 기본 원칙을 탄탄히 다지는 것이 얼마나 중요한지 깨닫는 계기가 되었습니다. 다만, 품질의 집(HoQ) 구성 요소 중 기술 특성 간의 상충 관계를 분석하는 지붕 파트와 상관관계 수치화 부분이 실제 데이터에 적용될 때의 정교한 계산 로직은 조금 더 연습이 필요할 것 같습니다. 다음 학습 시에는 이 수치적 분석 프로세스를 집중적으로 복습하여 실무 적용 능력을 보완할 계획입니다.

 

 

3. 학습에 임하는 각오

 이번 교육을 통해 단순한 이론 습득을 넘어, 제조 전반의 가치사슬을 바라보는 전문적인 시각을 키울 수 있었습니다. 매일 배우는 개념들을 실무적인 관점에서 재해석하고 체득하여, 향후 AI와 데이터 시스템을 기반으로 스마트팩토리 공정을 최적화할 수 있는 품질관리 역량을 갖추기 위해 끝까지 성실하게 임하겠습니다.

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작성자 완벽한오징어0033

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