엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리 스터디 4기 참여후기 1일차

센서 데이터를 기반으로 시스템 개발을 진행하면서 데이터와 프로세스를 통합적으로 관리하는 스마트팩토리에 관심을 가지게 되었습니다. 이에 위포트에서 진행하는 엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리 강의를 수강하였습니다.

이번 강의에서 배운 내용은 다음과 같습니다.

스마트팩토리에서의 생산 및 품질 관리

1. 생산 흐름:

   • 원재료 → 생산 → 제품 → 출하.
   • 품질 관리는 원재료 검사(수입 검사)와 제품 출하 전 검사로 이루어짐.
   • 개발 단계에서도 품질 검증이 필요.

2. 품질 관리 주요 업무:

   • 신제품 관리: 본격 생산 전에 품질 문제 제거.
   • 수입 자재 관리: 원재료 및 부품의 요구사항 충족 여부 확인.
   • 제품 관리: 부적합 제품 방지.
   • 특별 공정 조사: 품질 개선 및 문제 원인 분석.

3. PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클:

   • 계획, 실행, 확인, 조치의 반복을 통해 품질 개선.
   • 품질의 유지와 개선으로 나뉘며, 초반에는 유지 업무, 경력이 쌓이면 개선 업무를 맡게 됨.

4. 품질의 관점:

   • 생산자: 요구 조건 충족.
   • 소비자: 만족도와 신뢰.
   • 사회적 관점: 안전 및 규정 준수.

5. 품질의 집(House of Quality):

   • 고객 요구를 기술 특성과 연결하고, 경쟁사 분석까지 포함하여 품질 향상.

표준화의 중요성

1. 3S 원칙:

   • 표준화: 기준 설정.
   • 단순화: 불필요한 복잡성 제거.
   • 전문화: 소품종 대량 생산 촉진.

2. 표준화의 효과:

   • 생산자는 대량 생산과 호환성 증가.
   • 소비자는 선택의 용이성과 신뢰성 향상.
   • 하지만 창의성 제한과 선택 폭 감소의 단점도 존재.

인증과 ESG

1. ISO 인증:

   • ISO 9001: 품질 경영 시스템.
   • ISO 14001: 환경 경영 시스템.
   • ISO 45001: 안전보건 경영 시스템.

2. ESG의 부상:

   • 지속 가능성 및 사회적 책임이 기업 경영의 중요한 요소로 자리 잡음.

이번 강의를 통해 생산 흐름 관리, 품질 보증(PDCA), 표준화 및 ESG 경영 등 스마트팩토리의 핵심 요소들을 학습했습니다. 이를 통해 실제 산업 현장에서의 프로세스를 이해할 수 있었습니다.