[빡공스터디] 엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리 스터디 12기

학습일지 및 후기

이번 엔지닉에서 제공하는 스마트팩토리 AI 품질관리 3일 완성 온라인 무료스터디 과정을 통해 스마트팩토리와 품질관리의 기본 개념부터 실무 적용법까지 체계적으로 학습할 수 있었습니다. 각 강의는 비전공자도 쉽게 따라올 수 있도록 구성되어 있었으며, 실무 중심의 내용과 사례 위주로 설명하여 이해도를 높일 수 있었습니다.

1강. 품질관리란? 생산관리와의 상호보완성

첫 번째 강의에서는 생산관리와 품질관리의 상호보완성에 대해 학습하였습니다. 생산관리는 원자재를 제품으로 가공하여 출하하는 전 과정을 효율적으로 관리하는 것을 의미하며, 품질관리는 제품과 서비스가 고객의 요구사항에 맞는 품질을 유지하고 지속적으로 개선하도록 관리하는 활동이라는 점을 알게 되었습니다. 두 관리 활동은 상호 독립적이지 않고, 서로 긴밀히 연결되어 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여한다는 사실을 깨달았습니다.

특히 PDCA 사이클의 중요성을 깊이 이해할 수 있었습니다. 계획(Plan) 단계에서는 품질 목표를 수립하고, 실행(Do) 단계에서는 이를 생산과 서비스에 적용합니다. 점검(Check) 단계에서는 결과를 분석하여 문제를 확인하며, 개선(Action) 단계에서는 원인을 분석하고 이를 반영하여 다시 계획에 반영하는 순환적 시스템이라는 점이 인상 깊었습니다.

또한 품질관리 시스템이 **SQC(통계적 품질관리)**에서 TQC(종합적 품질관리), 그리고 **TQM(종합적 품질경영)**으로 발전하였다는 점을 학습하였습니다. TQM은 전사적인 품질경영 활동으로, 품질을 기업의 최우선 경영목표로 삼고 고객만족을 위한 지속적인 개선을 추구하는 접근 방법임을 알게 되었습니다.

산업표준화의 중요성에 대해서도 이해하였습니다. 표준화는 제품과 서비스의 품질을 일정하게 유지하고, 생산성을 높이는 데 기여하며, ISO 9001과 같은 인증을 통해 기업의 신뢰도를 높이는 중요한 수단이 된다는 것을 배웠습니다.

2강. 스마트팩토리와 데이터 분석

두 번째 강의에서는 스마트팩토리의 개념과 주요 시스템에 대해 학습하였습니다. 스마트팩토리는 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI) 기술을 접목하여 생산 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여 스스로 판단하고 공정을 제어하는 지능형 생산 시스템이라는 점을 알게 되었습니다. 기존 자동화 공정에서 나아가 데이터 기반 의사결정이 이루어지는 것이 스마트팩토리의 핵심임을 인식하였습니다.

스마트팩토리의 주요 시스템인 ERP, MES, SCM, CRM의 역할에 대해서도 이해하였습니다. ERP는 기업 자원을 통합 관리하고, MES는 생산현장을 실시간으로 제어하며, SCM은 공급망을 효율화하고, CRM은 고객 관리를 최적화하는 시스템이라는 것을 학습하였습니다. 이러한 시스템들이 유기적으로 연계되어 스마트팩토리를 운영하는 기반이 된다는 점이 인상적이었습니다.

또한 AI가 품질관리와 생산성 향상에 어떻게 기여하는지를 배웠습니다. AI는 생산 데이터 분석을 통해 불량률을 사전에 예측하고, 설비 고장을 예지하여 생산 중단을 예방할 수 있다는 점에서 기존 생산 시스템에 비해 혁신적인 접근임을 알게 되었습니다. 특히 삼성전자와 현대자동차 등의 사례를 통해 스마트팩토리 도입 후 생산성과 품질이 크게 향상된 실제 결과를 확인할 수 있었습니다.

3강. 수입검사 시 품질관리 방법

세 번째 강의에서는 수입검사 시 품질관리 방법에 대해 학습하였습니다. 수입검사는 원자재 및 부품이 제품으로 가공되기 전의 품질을 관리하는 첫 단계로, 품질 확보에 있어 매우 중요한 과정임을 이해하였습니다. 원자재 품질이 확보되지 않으면 이후 생산공정 전반에 걸쳐 품질문제가 발생할 수 있으며, 이는 최종 제품에 직접적인 영향을 미치게 된다는 점이 강조되었습니다.

수입검사의 방식으로는 전수검사, 샘플링 검사, 무검사가 있으며, 각 방식의 특징과 장단점을 학습하였습니다. 전수검사는 신뢰도가 높지만 시간과 비용이 많이 소요되고, 샘플링 검사는 효율성과 경제성을 확보할 수 있지만 일부 불량품이 누락될 가능성이 있으며, 무검사는 신뢰도가 높은 공급업체에 한해 적용할 수 있는 방식이라는 것을 이해하였습니다.

또한 AI 기반 검사 시스템의 도입이 기존 검사 방식보다 효율성을 높이고 정확도를 개선할 수 있다는 점을 알게 되었습니다. 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트와 같은 AI 알고리즘을 활용하여 검사 데이터를 분석하고 불량을 분류하는 방법을 배웠으며, 이를 통해 검사 프로세스를 최적화할 수 있다는 가능성을 확인하였습니다.

학습하며 느낀 점

이번 #엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리 과정을 통해 스마트팩토리의 핵심 개념과 품질관리의 기본을 깊이 있게 학습할 수 있었습니다. 품질관리와 생산관리가 서로 긴밀하게 연결되어 있으며, PDCA 사이클을 통해 지속적인 품질개선이 가능하다는 점이 매우 인상적이었습니다. 또한 스마트팩토리와 AI 기술이 접목되어 제조업의 패러다임이 변화하고 있다는 것을 실감하였습니다. 단순한 자동화가 아닌, 데이터를 기반으로 한 실시간 공정 최적화와 품질 향상이 이루어지는 것이 스마트팩토리라는 사실을 체득할 수 있었습니다.

부족한 점과 개선하고 싶은 부분

AI 기반 품질관리 시스템의 개념은 이해할 수 있었지만, 머신러닝 알고리즘의 원리나 데이터 전처리 방법 등 기술적인 부분에 대한 심화 학습이 필요하다는 것을 느꼈습니다. 앞으로는 데이터 분석 도구와 프로그래밍 언어(예: 파이썬)를 학습하여 실습 경험을 쌓고, 이론을 실무에 접목할 수 있는 역량을 강화하고 싶습니다.

학습에 임하는 각오

이번 학습을 계기로 품질관리를 단순한 검사나 통제의 영역으로 이해하는 것을 넘어, 기업 경영의 핵심 전략으로 접근하게 되었습니다. 향후 스마트팩토리와 AI 품질관리 분야에서 전문성을 갖춘 인재가 되기 위해 꾸준한 학습과 실습을 이어가겠습니다. 또한 데이터 기반 품질관리 프로세스를 직접 설계하고 운영하는 프로젝트에 참여하여 현업에서 스마트팩토리 시스템 구축에 기여하고 싶습니다.