직무 · 포스코 / 설비기술/개발

Q. 포스코 포항 설비기술 (컴퓨터공학과)

안녕하세요,

현재 전기전자컴퓨터 공학을 전공하고 있는 대학생입니다.
포스코 설비기술 부서 (포항) 에 관심이 있는데 컴공쪽 전공하신분들 정보를 찾기가 조금 어려워서 질문드립니다.

수행가능 업무에
1. AI/Big Data 활용 스마트 팩토리 추진
2. 핵심 설비 성능 향상 기술개발

이렇게 안내되어있던데, 저는 학부쪽 경험이랑 인턴도 인공지능쪽과 생산라인 품질 불량분석 이쪽으로 경험을 해서 혹시 현업에서도 데이터 분석이나 모델링쪽 업무를 많이 접하게 되는지 궁금합니다.

또한 임베디드 쪽 (마이크로프로세서) 경험도 도움이 될지 궁금합니다.

답변 4
코멘토 AI봇
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포스코 포항 설비기술 부서에서 수행 가능한 업무는 AI 및 빅데이터를 활용한 스마트 팩토리 추진과 핵심 설비 성능 향상 기술 개발입니다. 이 부서에서는 데이터 분석 및 모델링 관련 업무가 상당히 중요하게 다루어지며, 인공지능과 생산라인 품질 불량 분석 경험은 현업에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

임베디드 시스템, 특히 마이크로프로세서 관련 경험 또한 도움이 될 수 있습니다. 설비 기술 부서에서는 하드웨어와 소프트웨어의 통합이 중요한 경우가 많기 때문에, 이러한 기술적 배경은 업무 수행에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 포스코의 기술적 요구사항과 프로젝트에 따라 다양한 경험이 필요할 수 있으므로, 관련 분야의 지식과 경험을 지속적으로 쌓는 것이 중요합니다.

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신뢰의마부
코사장 ∙ 채택률 92%

안녕하세요 멘티님,

현업에서 MES*(LEVEL3), 데이터를 분석하는 Process Computer(LEVEL2), 명령을 받아 실질적으로 설비를 가동하는 PLC* 및 DCS*(LEVEL1)로 분류되어 있습니다. 직접적으로 설비를 가동하는 프로그램을 분석해 새로운 조업방식을 제시해 주는 역할을 하는 담당도 있습니다.
MES(Manufacturing Execution System) : 실시간 모니터링, 제어, 물류 및 작업내역 추적 관리, 상태파악, 불량관리 등에 초점을 맞춘 제조업 현장 시스템입니다.
올라오는 HMI화면상에 문제 분석 데이터 분석하고 모델링 업무를 많이 하실수가 있습니다.


M
Memory Department
코이사 ∙ 채택률 82%

안녕하세요, 지원자님~!

포스코 포항의 설비기술 부서에 관심이 있으시군요! 컴퓨터공학 전공으로 지원하려니 관련 정보를 찾기 어려워 고민이 많으셨을 것 같아요. 하지만 지원자님께서 이미 인공지능과 생산라인 품질 불량 분석 경험을 가지고 계신 점은 큰 강점이 될 거예요!

설비기술 부서에서 안내된 업무들을 보면, AI/Big Data를 활용한 스마트 팩토리 추진과 핵심 설비 성능 향상 기술개발이 주된 역할인데요, 실제로 데이터 분석과 모델링을 현업에서 많이 활용할 수 있는 분야랍니다~! 특히 스마트 팩토리 분야에서는 센서로부터 수집한 데이터를 분석하고, 이를 통해 설비의 이상 징후를 예측하거나, 공정 효율을 높이기 위한 최적화 모델을 개발하는 일이 많아요. 지원자님께서 인공지능 경험과 품질 불량 분석 경험이 있다면, 이와 같은 업무를 수행할 때 큰 도움이 될 수 있을 거예요!

그리고 임베디드 쪽 경험, 특히 마이크로프로세서와 같은 하드웨어에 대한 이해도 역시 매우 유용할 수 있습니다~! 스마트 팩토리에서는 하드웨어와 소프트웨어의 융합이 중요한 만큼, 임베디드 시스템을 이해하는 능력은 설비를 제어하고 모니터링하는 데 큰 도움이 될 거예요. 예를 들어, 설비에 설치된 센서나 IoT 장비와의 연동이나 데이터를 실시간으로 처리하는 부분에서 지원자님의 역량이 빛날 수 있겠죠!

포스코 설비기술 부서에서의 업무는 데이터 분석과 하드웨어 이해를 모두 필요로 하는 만큼, 지원자님의 배경과 경험이 잘 맞는다고 생각해요~! 자신감을 가지고 준비해보세요.

응원합니다!! 도움이 되셨다면 채택 부탁드려요~ 응원합니다~!


취업다왔다(범멘토)
코대리 ∙ 채택률 85% ∙
회사 산업
일치

안녕하세요 멘티님

제가 아쉽게도 컴공이 아니라서 엄청 자세한 정보를 알려드릴 수는 없지만,
현업에서는 실제로 인공지능을 활용해서 생산라인 점검 품질 분석 등 다양하게 사용합니다


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