Q. 품질관리 직무에서 데이터분석 역량, AI, 통계적 지식이 중요할까요?

답변 3

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  Top_TierHD현대건설기계

  코사장 ∙ 채택률 96%

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  채택된 답변

  아닙니다. 요즘 품질에서도 필드문제점, 이전에 발생했던 문제들에 대해서 빅데이터화를 하여 관리를 하는 것을 시도를 하고 있기 때문에 멘티분이 말씀하신 부분들이 도움이 될 것이라 생각을 합니다. 다만 졸업논문의 경우에는 왠만한 수준이 아니라면 스펙이 되는 것이 아니라서 저는 오히려 졸업논문은 쉽게가고, 프로젝트/공모전 수상경험을 쌓는 것을 추천드립니다.

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• 니

  니꿈은뭐니삼성전기

  코사장 ∙ 채택률 86%

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  최근에는 통계적 품질관리기법이나 품질경영 등 통계적 지식과 데이터분석 역량을 보유하고 있을 경우 유리합니다. 품질 직무의 최근트렌드기 때문에 언급하신 경험들은 무조건 메리트 되는 부분들입니다.

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• 신

  신뢰의마부두산에너빌리티

  코사장 ∙ 채택률 91%

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  안녕하세요 멘티님, 1.생산공정에서 발생하는 다양한 데이터와 이슈를 통계적으로 분석하고 해석하는 능력이 중요한데  생산공정에서는 끊임없이 데이터가 발생하고 문제도 꾸준하게 발생하게 됩니다. 그러기 때문에 이러한 문제들을 하나하나 뜯어보면서 분석할 수 없기에 통계적인 툴을 많이 사용하게 됩니다. 6시그마와 같은 통계의 기본툴 정도는 익혀두면 도움이 많이 됩니다. 수치적으로 문제를 구체화시키고 통계학적인 스킬을 사용하여 합리적이고 논리적인 문제원인과 해결방안을 도출해야합니다. 6시그마는 근데 자동차 특성이고 adsp,미니텝,빅데이터 분석 기사등 어필합니다. 분석결과를 바탕으로 개선점을 도출하며 문제를 해결할 수 있는 능력   기존에 발생한 문제라고 한다면 해결책이 나와있기 때문에 큰 문제가 되지 않지만, 새로 발생한 이슈에 관해서는 해결책이 정립된 것이 아니기 때문에 모호하고, 불분명한 문제에 관해 정보를 분석하고 논리적으로 추론하여 그 문제를 구체화시켜 해결책을 도출할 수 있어야 합니다. 문제를 해결할 때에는 일시적인 해결책이 아닌 영구적이고 재발가능성이 낮은 근본적인 해결책을 제시하는 것이 필요합니다.

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