Q. 현대자동차 관리직(품질보증,남양) vs 연구직 질문입니다.

답변 3

• 화

  화이팅613모아소프트

  코사원 ∙ 채택률 100% ∙

  직무

  일치

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  품질 보증과 연구직의 차이는 먼저 연구직은 ai기술 자체를 개발합니다 이상탐지 알고리즘, 시계열 ai, RUL 예측 모델, 디지털트윈 등을 개발하구요 ai 엔진을 만든다도 보면 되겠습니다 품질 보증 직무는ai를 활용해서 품질 문제를 관리 개선한다고 보시면 되요 불량 원인 분석, 품질 데이터 분석, 협력사 품질 관히 등을 ai가 해준다고 보면 되지요 품질 보증도 어느정도 ai개발을 하는 것으로 압니다 하지만 데이터 분석이나 간단 자동화 등입니다 반면에 연구직은 말 그대로 ai 개발을 위해 딥러닝, 알고리즘 모델들을 만들어야하지요 시계열 이상탐지, 이상징후 조기감지는 방산에서 cbm이나 phm과 매우 비슷한 것으로 알고 있습니다 잔존수명예층 rul은 배터리 수명 예측이나 모터 열화 예측 등을 하니 연구개발쪽이구요 와이블 분석은 고장률 계산이나 신뢰성 분석 쪽이 강한데 품질 보증 쪽으로도 많이 사용합니다

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• k

  kinggg현대자동차

  코차장 ∙ 채택률 71% ∙

  회사

  일치

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  1. 실제로 프로그램이나 시스템 개발은 개발부서나 계열사 it에서 하고 기능을 구현하려면 어떤 기능이 필요하고 어떤 로직으로 현업에 도움이될지 이런 의사결정과 의견제안을 현업부서에서 합니다. 2. cbm+나 물리센서 데이터기반이 뭔지는 잘 모르겠으나 와이블 분석처럼 고장시점 데이터를 기반으로 신뢰성 분석 및 예측이 더 가까운것 같습니다

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• P

  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100% ∙

  직무

  일치

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  현대자동차의 품질보증 직무는 전통적인 “불량 대응”을 넘어 최근에는 데이터 기반 예방 품질관리 성격이 매우 강해지고 있습니다. 다만 AI 기반 품질예측 체계를 직접 코딩하고 알고리즘을 연구·개발하는 경우는 보통 연구직이나 데이터/AI 전문 조직의 역할에 더 가깝습니다. 품질보증 직무에서는 생산·시장 품질 데이터를 분석해 어떤 데이터가 필요한지 정의하고, 현장에서 발생하는 이상징후를 발굴하며, AI 모델이 실제 공정과 고객품질에 적용될 수 있도록 운영·검증·개선하는 역할을 많이 수행합니다. 즉 “현업 문제 정의 및 활용”은 품질보증, “모델·알고리즘 개발”은 연구조직 성격이 강하다고 볼 수 있습니다. 또 질문하신 시계열 이상탐지, 이상징후 조기감지, 품질예측은 방산업계의 CBM+ 개념과 상당히 유사합니다. 설비센서, 공정조건, 토크·온도·진동·전류 데이터 등을 기반으로 고장을 사전에 예측하는 방향이기 때문입니다. 다만 완성차 품질에서는 설비 유지보수뿐 아니라 공정 품질 이상 탐지, 부품 편차 관리, 고객 클레임 예방까지 범위가 더 넓습니다. 반면 와이블 분석은 상대적으로 전통적인 신뢰성 통계기법으로, 실제 고장 데이터를 기반으로 수명 분포와 고장확률을 분석하는 영역입니다. 현재 자동차 업계는 와이블 같은 통계적 신뢰성 분석에 AI 기반 이상탐지와 예측보전을 결합하는 방향으로 발전 중이라고 이해하시면 좋습니다.

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