생산혁신 직무는 회사의 생산성을 높이기 위해 혁신적인 솔루션을 제공하는 업무를 의미합니다. 이를 위해 실제 생산공정의 분석 및 통계 분석 등을 통해 기존 생산프로세스의 문제점을 밝히고 생산혁신 방향을 제시하는 업무를 수행합니다.

필요한 역량은 다양합니다. 생산프로세스 이해, 분석 및 디자인 경험, 생산성 측정 방법 이해, 데이터 분석 및 시각화 능력, 그리고 통계학 전공 지식 등이 필요합니다.

Fab QA직무와 다른 점은 생산혁신 직무는 생산프로세스를 분석하고 문제점을 밝히고 혁신적인 솔루션을 제시하는 업무이고, Fab QA직무는 생산된 제품의 품질을 관리하기 위해 품질관리 체계를 구축하고 검사 방법을 개발하는 업무입니다.

요즘 생산에서도 빅데이터를 많이 활용하는데, 이전에 발생한 문제점들을 토대로 향후 발생될 수 있는 문제점들을 사전에 조치를 함으로써 설비 셧다운을 방지를 하고 품질 문제로 인한 기회비용을 최소화하는 것이 목적으로 사용이 되고 있습니다. 아마 멘티분이 하시는 업무도 이와 같은 맥락이지 않을까 생각을 합니다.

DB하이텍의 생산혁신 직무는 기존 제조 공정에 대한 통계적 분석 및 프로세스 개선, 새로운 제조 공정 개발 등의 업무를 수행합니다. 통계학 전공자는 이 업무에서 중요한 역할을 할 수 있으며, 다양한 데이터 수집 및 분석 방법론에 대한 이해와 숙련도가 요구됩니다. 또한, 새로운 제조 공정 개발에 있어서는 통계적 실험 설계 및 분석에 대한 경험이 요구됩니다.

Fab QA 직무는 생산혁신 직무와 유사하지만, 품질 보증 및 품질 개선을 담당합니다. 따라서 이 직무에서는 생산 라인에서 발생하는 문제의 원인을 파악하고, 이를 해결하기 위한 대책을 마련하는 역할을 합니다. 이를 위해서는 제품 생산 과정에서 발생하는 데이터 수집 및 분석 기술이 중요합니다.

두 직무는 서로 유사한 역할을 수행하지만, 생산혁신 직무는 새로운 공정 개발과 기존 공정 개선에 초점을 맞춘 반면, Fab QA 직무는 생산 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. 따라서 통계학 전공자라면 두 직무에서 모두 활용될 수 있는 데이터 수집 및 분석 능력을 보유하고 있으며, 직무의 세부사항에 따라서 역량을 조금씩 다르게 갖추어야 할 것입니다.

생산과 관련되어 주된 업무, 생산성 개선, 수율개선 등의 업무를 하게되는데요. 해당 포인트들을 개선해내기 위해서는 방대한 생산지표들을 자유롭게 다루실수 있어야 합니다. 따라서 통계관련된 툴도 자주 다루고 그 쓰임세가 엄청나게 많습니다.

DB하이텍 생산혁신직무의 데이터 통계 분석 업무는 생산 공정에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석하여 생산 공정의 문제점을 파악하고 개선 방안을 제시하는 업무입니다. 이를 위해 데이터베이스를 구축하고 데이터를 수집하며, 수집한 데이터를 분석하여 문제점을 파악하고 개선 방안을 제시합니다.

생산 혁신 직무에 대해 크게 설명 드리자면,
1. 생산 공정이나, 생산과 관련된 프로세스 내에서 낭비가 되는 요소를 파악하여 해당 요소를 제거하거나,
2. 현재 공정이나 프로세스에서 효율성 및 생산성을 높이기 위하여 개선하는 역할을 통해 원가절감을 실현
3. 상기 작업들을 통해 원가 및 비용에 대해 낮게 가져갈 수 있는 방안 모색
등의 역할을 합니다. 통계 분석 업무는, 해당 공정이나 프로세스에서 발생하는 raw data들을 활용하여 통계적 분석을 통해 낭비요소를 파악하고, 개선이 필요한 곳에 대해 파악하는 역할을 한다고 보시면 되겠습니다.