이번 교육을 통해 스마트 팩토리 환경에서 품질관리가 어떻게 이루어지는지에 대한 전반적인 흐름을 이해할 수 있었습니다. 기존의 품질관리가 주로 사후 검사나 작업자의 경험에 의존했다면, 최근에는 공정 전반에서 발생하는 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 AI 기술로 분석하여 품질 이상을 사전에 예측하고 관리하는 방식으로 발전하고 있다는 점이 인상 깊었습니다. 이러한 변화는 불량률 감소뿐만 아니라 생산 효율성 향상과 비용 절감으로까지 이어질 수 있는 중요한 요소라고 생각합니다.

 특히 공정 데이터와 품질 지표를 기반으로 이상 징후를 조기에 탐지하는 사례를 통해 품질관리의 역할이 단순한 관리 차원을 넘어, 공정 안정화와 의사결정을 지원하는 핵심 기능으로 확대되고 있음을 느낄 수 있었습니다.

 다만 데이터의 흐름을 해석하고 분석 결과를 실질적인 개선으로 연결하는 부분에 있어 아직 이해가 충분하지 않다고 느껴, 향후 관련 학습과 실습을 통해 데이터 기반 문제 해결 역량을 더욱 강화할 필요성을 인식하게 되었습니다.

 이번 교육을 계기로 스마트 제조 환경에 대한 관심이 더욱 높아졌으며, 앞으로는 배운 내용을 실제 사례에 적용해 보며 분석 결과를 현장 개선으로 연결할 수 있는 역량을 차근차근 축적해 나가고자 합니다.