직무 · DB그룹 / 생산관리

Q. DB하이텍 생산혁신 직무와 Fab QA 직무의 차이점이 무엇인지 궁금합니다.

두 직무에 대한 소개가 홈페이지에 없을 뿐더러
DB하이텍_채용 오픈 카톡으로 두 직무의 차이점을 상세하게 질문하면 대답은 공고 내용과 홈페이지의 직무 설명으로 알아보라고 합니다.
두 직무의 설명은 아직 경력이 없는 취준생 입장에서는 너무 비슷하게 보이거든요.

Fab QA의 설명은 다음과 같구요.
∙ 반도체 Fab 품질 시스템 유지보수 및 개선
∙ Foundry 공정 품질 이상분석 시스템 운영/개선
- Python 기반 Quality Analysis Platform
운영 및 신규 구축
- Python 활용 SPC DATA 분석 및 업무 효율 개선

생산혁신은 다음과 같습니다.
[TPM활동 기획 및 운영]
[생산 품질 데이터 통계분석/시스템 구축]
-데이터분석을 통한 문제정의 및 과제 발굴
-딥러닝과 AI기술 적용을 위한 설계 및 구현

제가 물리학과 인공지능학을 수료해서 제조산업에서 필요한 AI 솔루션을 만드는 엔지니어가 되고싶은데, 위 두 직무의 차이점은 무엇인지 궁금함다

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2023.04.12

답변 4
코멘토 AI봇
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면,

Fab QA는 반도체 Fab 품질 시스템 유지보수 및 개선과 Foundry 공정 품질 이상분석 시스템 운영/개선을 위해 Python 기반 Quality Analysis Platform 운영 및 신규 구축, Python 활용 SPC DATA 분석 및 업무 효율 개선을 합니다. 반면에 생산혁신은 반도체 생산 공정 개선 및 TPM 활동 기획 및 운영, 생산 품질 데이터 통계분석/시스템 구축, 데이터 분석을 통한 문제정의 및 과제 발굴, 딥러닝과 AI 기술 적용을 위한 설계 및 구현 등의 업무를 담당합니다. 따라서, Fab QA는 반도체 품질 시스템 유지보수 및 개선에 초점을 맞추어 주로 실무적인 내용을 담당하며, 생산혁신은 반도체 생산 공정 개선과 관련된 기술적인 업무와 데이터 분석에 초점을 맞추어 주로 연구적인 내용을 담당합니다.

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2023.04.12

채택
현
현보이
코과장 ∙ 채택률 76%

DB하이텍 생산혁신 직무와 Fab QA 직무는 비슷해 보이지만, 각각 다른 업무를 수행합니다.

생산혁신 직무는 제조 공정의 품질 데이터 분석 및 시스템 구축을 담당합니다. 데이터 분석을 통해 제조 공정에서 발생하는 문제를 파악하고, 이를 해결하기 위한 과제를 발굴합니다. 또한 딥러닝과 AI 기술을 활용하여 문제를 해결하는 솔루션을 설계하고 구현하는 역할을 수행합니다.

반면 Fab QA 직무는 반도체 공정에서 발생하는 품질 이상 분석 및 시스템 유지보수를 담당합니다. Foundry 공정에서 품질 분석 시스템을 운영하고, Python 기반의 Quality Analysis Platform을 활용하여 SPC 데이터 분석 및 업무 효율을 개선하는 역할을 수행합니다.

따라서, 생산혁신 직무는 제조 공정에서 발생하는 문제 해결과 딥러닝, AI 기술을 활용한 솔루션 개발에 집중하며, Fab QA 직무는 Foundry 공정에서의 품질 분석 시스템 운영과 SPC 데이터 분석 및 업무 효율 개선에 중점을 둔 업무를 수행합니다.

2023.04.13

채택
F
Final page
코부사장 ∙ 채택률 69%

안녕하세요 멘티님!
저도 이 부분에 대한것은 잘 모르겠어서 홈페이지를 참고했어요!
DB하이텍의 생산혁신 직무와 Fab QA 직무는 모두 반도체 제조 과정에서중요하지만, 차이점은 있더라구요!

1. 생산혁신 직무:

TPM활동 기획 및 운영
생산 품질 데이터 통계분석/시스템 구축
데이터분석을 통한 문제정의 및 과제 발굴
딥러닝과 AI기술 적용을 위한 설계 및 구현
이 직무는 생산 혁신을 위한 다양한 기술적인 개선과 최적화를 수행합니다. TPM(Total Productive Maintenance)은 제조공정에서 생산성과 품질을 동시에 높이기 위한 전략입니다. 또한 데이터 분석 및 딥러닝과 AI기술을 활용하여 문제를 정의하고 해결하는 일이 주된 일이에요!

2. Fab QA 직무:

반도체 Fab 품질 시스템 유지보수 및 개선
Foundry 공정 품질 이상분석 시스템 운영/개선
Python 기반 Quality Analysis Platform 운영 및 신규 구축
Python 활용 SPC DATA 분석 및 업무 효율 개선
이 직무는 반도체 제조 과정에서 품질 유지와 관련된 업무를 수행합니다. Foundry 공정 품질 이상분석 시스템을 운영하고 개선하며, Python을 활용하여 SPC(DATA분석)을 수행하고 있더라구요.

요약을 해보자면...
생산혁신 직무는 생산 혁신과 기술적인 개선을 주요 업무로 수행하며, Fab QA 직무는 제조 공정에서 품질 유지와 관련된 업무를 주요 업무로 수행합니다. 두 직무 모두 AI 기술을 활용하여 업무 효율을 높이는 역할을 수행 한다고 보면 될 것 같네요 :)
도움이 되셨으면 좋겠습니다 멘티님!

2023.04.13

댓글 0
프
프링글스슬기
2023.04.15
너무너무 감사해요!! ㅎㅎ 진짜 정말 많이 도움됐습니다!! ㅎㅎ 감사합니다!!
U
Unionshu

안녕하세요 멘티님!! 반갑습니다 ㅎㅎ
차이점을 말씀드리면

1. 생산혁신 직무: 생산혁신 직무는 DB하이텍의 생산 공정에서 효율적이고 안정적인 생산을 위한 기술적인 개선을 수행하는 업무입니다. 이 직무에서는 생산 공정에서 발생하는 문제를 파악하고, 이를 해결하기 위한 기술적인 개선 방안을 제안하며, 새로운 생산 기술을 도입하는 등의 업무를 수행합니다.

2. Fab QA 직무: Fab QA 직무는 DB하이텍의 제조 공정에서 품질 관리를 담당하는 업무입니다. 이 직무에서는 제조 공정에서 생산되는 제품들의 품질을 체크하고, 이를 개선하기 위한 방안을 제안하며, 고객 요구사항을 충족시키기 위한 품질 관리 체계를 구축하는 등의 업무를 수행합니다.

즉, 생산혁신 직무는 생산 공정의 기술적인 개선을 위한 업무이며, Fab QA 직무는 제조 공정에서의 품질 관리를 위한 업무입니다. 두 직무 모두 DB하이텍의 제조와 생산 공정에서 중요한 역할을 담당하고 있습니다.

채택 부탁드립니다! ㅎㅎ

2023.04.19

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