Q. 품질관리 직무 질문있습니다

답변 4

• 신

  신신파스현대자동차

  코상무 ∙ 채택률 94% ∙

  회사

  일치

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  채택된 답변

  안녕하세요 멘티님 사실 품질관리에서는 생각하시는 데이터분석적인 측면의 역량이 크게 중요하지 않습니다. 실무에서의 품질이란 차량의 부품단계 혹은 조립 후 실차레벨에서의 차량 단계에서 각 파트 별 다양한 성능이 설계목표에 적합한지, 이슈는 없는지 등을 파악하는 것이고, 만약 발생한 이슈에 대해서는 연구소와 공장 인원들과 해결하는 역할을 수행합니다. 간단하게는 조립불량부터, 설계오차, 간섭, 개선적용불량 등 다양한 원인이 있고 이러한 것들이 재발하지 않도록 수정하고 개선하는 의미입니다. 따라서 복잡한 데이터를 처리하고 가공하고 분석하는 자격증 차원에서의 데이터처리와는 다소 거리가 있는 점 생각하시면 좋겠습니다. 감사합니다. 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다:) 추가 문의는 댓글로 남겨주세요.

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• ㅇ

  ㅇㄹㄹㅇ1313만앤휴멜코리아

  코사원 ∙ 채택률 60% ∙

  직무

  일치

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  공정상에 나오는 데이터들이 많이 나와요. 당시 이상치를 판단하거나 혹은 여러 레이블 상에서 불량과 관계있는 인자를 도출하는 과정이 필요합니다. 그래야만 이 인자를 줄이거나 없애서 불량을 개선할 수 있겠죠?

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• 

  프로답변러YTN

  코부사장 ∙ 채택률 85%

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  해당 직무에서 데이터적인 역량은 품질 관리와 문제 해결에 크게 기여합니다. 양산차 및 신차 개발 품질 관리에서 데이터는 품질 현황과 이슈 관리에 사용됩니다. 예를 들어, 데이터 분석을 통해 품질 문제의 원인을 파악하고, 이를 바탕으로 개선 활동을 계획할 수 있습니다. 품질검사 방법 개선에서는 데이터를 활용해 검사 방법을 최적화하고, 품질 문제를 사전 예방하는 데 사용됩니다. 이를 통해 시설 및 장비 투자를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 품질 기획 및 수익성 관리에서는 데이터를 통해 단기 및 중장기 품질 향상 활동을 기획하고, 재료비 절감 등의 수익성 개선을 도모할 수 있습니다. 이를 통해 본인의 데이터 분석 능력과 문제 해결 역량을 강조할 수 있습니다.

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• 신

  신뢰의마부두산에너빌리티

  코사장 ∙ 채택률 91%

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  안녕하세요 멘티님, 품질에서 쓰이는 데이터의 역량은 대량의 데이터를 수집하고 분석하여 제품의 품질과 생산 공정의 문제를 파악하고 개선하는데 활용합니다. 아무래도 생산중에 설계 치수 오차, 간섭, 소음, 진동 등 여러 개의 수십개의 다양한 요소를 확인하고 기존의 사례를 빠르게 파악후 적용 시키고 문제를 해결 하기 위함이지 품질 자체의 개선문제와는 거리가 있음을 정확히 알아야 합니다.

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  댓글 1

  신

  신뢰의마부두산에너빌리티

  2025.03.12

  실제는 IATF 16949, 일반 ISO 9001, ISO 45001 과 와 같은 기준에 맞게 만드는게 중요합니다.