자소서 항목 질답

• 질문해당 직무 지원동기와 직무 관련 본인만의 차별화된 강점, 이를 통해 당사에 기여할 수 있는 점에 대해 기술해 주세요. 보기

  "최적화와 3개의 직무 준비 활동"
  
  생산관리 직무는 4M의 관리와 더불어 공장에서 발생하는 생산 이슈와 생산 계획에 관여합니다. 이를 위해서 유관 부서와의 많은 소통, 생산관리에 대한 지식 및 생산 지표들에 대한 이해가 필요하다고 생각합니다. 이러한 생산관리 직무가 산업공학과가 추구하는 최적화와 유의미한 관계를 갖고, 다양한 부서들과 소통하는 직무 특성이 제가 추구하는 가치관과 유사하다고 생각합니다. 이러한 생산관리 직무를 위해 학부 시절부터 3개의 활동을 통해 직무를 준비하였습니다.
  
  첫째, 생산운영관리, 스마트제조, SCM 등 강의를 수강하며, 생산관리 지식을 쌓았습니다.
  둘째, MES, SAP, ERP 등과 같은 정보시스템 사용 능력을 향상하고자, ERP 정보관리사 물류, 생산 모듈을 취득하였습니다.
  마지막으로, 생산관리 직무에서는 유관 부서들과의 소통 능력이 중요하다고 생각하였습니다. 그래서 연구원 인턴 활동을 통하여 현장에서 직원들과 협업 및 의논을 통하여 업무를 수행했습니다
  현업에서 일하게 된다면, 쌓은 지식과 경험을 토대로 효과적인 생산계획 수립과 생산량, 품질 향상에 일조하도록 노력하겠습니다.

• 질문도전적 목표를 설정하고 열정을 다하였던 경험을 구체적으로 기술해 주세요. 보기

  "시뮬레이터를 이용한 학습데이터 수집"
  
  연구원에서 인턴으로 근무하며, 로봇의 이상 자세 판정을 위한 학습데이터 수집 및 분석 과제를 수행한 경험이 도전적 목표를 갖고 열정을 다하였던 경험이었습니다. 방학 동안 OOOO센터 인턴으로 일하며 과제를 수행하였습니다. 처음 사용해 보는 시뮬레이션과 ROS 프로그래밍을 통하여 학습데이터라는 결과물을 만들어야 했기에, 저에게 이 과제는 수행 자체가 도전적이었다고 생각합니다. 과제를 수행하면서 설정, 빌드, 데이터 송수신과 관련된 오류 메시지에 마주치며, 진행에 어려움이 있었습니다. 그래서 구글링, 매뉴얼을 통하여 문제 해결을 위해 계속해서 시도하였습니다. 더불어 홀로 해결이 어려운 것들에 있어서는 박사님의 조언을 통해 개선하였습니다. 결과적으로 로봇의 위치, 가속도, 선가속도 정보의 변화를 분석하여 이상 자세에서의 학습데이터를 수집하였습니다. 과제 수행을 통해, 데이터의 생성, 분석의 과정을 일괄적으로 수행하며 분석 능력과 툴 사용 능력을 향상 할 수 있었습니다. 현업에서 일하게 된다면 목표 생산 지표 초과 달성하는 데 일조하는 직원이 되도록 노력하겠습니다.

• 질문당사 인재상(세계로, 미래로, 하나로) 중 자신을 가장 잘 표현하는 것을 선택하여 경험적 사례를 통해 설명해 주세요. 보기

  "분석 능력을 통해 미래로"
  
  학부 시절, 데이터마이닝 교과목의 팀 프로젝트로 욕설 분류 모델을 만들었습니다. 온라인상에서 데이터를 수집하고, 이를 토대로 RNN 기반의 GRU를 활용하여 모델을 만들었습니다. 제작한 모델의 정확도 지표를 확인해보니 지표가 낮다는 문제점이 있었습니다. 그래서 팀원들과의 회의 및 추가 검색을 통하여, 몇 개의 대안을 찾았습니다. 그 중 랜덤 샘플링을 적용하였을 때, 정확도를 85%에서 90%로 개선할 수 있었습니다.
  
  그리고 SCM 경진대회에 참가하여 실생활 문제 분석 능력을 향상 하였습니다. 서울시 9호선 급행열차 대상 승강장 내 혼잡도 최소화를 위한 배차간격의 영향성 분석을 주제로 하였습니다. 직관적으로 배차간격이 역내 혼잡도와 관계성이 있음을 알았으나, 수치로 나타내기에는 어려움이 있었습니다. 그래서 데이터 기반 지하철 시뮬레이션 모델을 통해 차내 혼잡도, 승강장 내 혼잡도, 역별 대기시간 등의 지표를 추출하였습니다. 이를 분석한 결과, 직관을 수치로 보일 수 있었습니다. 이러한 경험을 토대로, 현업에서도 공장의 생산 능력, 계획 등을 분석하여 생산 일정, 지표를 향상 할 수 있게 일조하도록 노력하겠습니다.

• 질문최근 사회이슈 중 전공 또는 희망직무와 관련하여 중요하다고 생각되는 한 가지를 선택하여 자신의 견해를 기술해 주세요. 보기

  "미래 성장동력 스마트팩토리"
  
  산업공학과를 전공하면서 제조업과 스마트팩토리에 대하여 관심이 많았습니다. 스마트팩토리는 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 엣지 컴퓨팅, AI 등의 ICT 기술 발전으로 도입 준비가 가능해졌습니다. 스마트팩토리가 도입된다면, 제품의 기획 및 생산부터 유통에 이르는 제품들의 생애주기 정보를 공유할 수 있을 것입니다. 이는 제품의 다양화와 시장과 공급의 변화에 민감하게 반응할 수 있을 것입니다.
  
  현재 스마트팩토리는 국내 소수의 기업을 제외하고는 대부분이 전산화 정도에 머물고 있는 것으로 알고 있습니다. 경동나비엔 평택 서탄 공장은 국내에 있는 공장 중 스마트팩토리에 가까운 첨단 자동화 공장이라는 것을 알게 되었습니다. 비전 시스템을 활용하여 반제품의 불량 여부를 판단하고, 협동로봇과 센서를 활용하여 도장 공정을 진행하는 등 이미 많은 부분에 적용이 되었다고 생각합니다. 하지만 완전한 스마트팩토리를 위해서 더 많은 준비가 필요하다는 것을 알게 되었습니다. 현재까지의 개발에 더해 디지털 트윈 모델을 만들어 연동한다면 경동나비엔 서탄 공장이 독일의 RAMI 4.0보다 나은 스마트팩토리의 표준을 만들어 나갈 수 있으리라 생각합니다.