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직무 · LG에너지솔루션 / 공정기술

Q. 배터리 조립 공정 직무 입사 후 기여방안과 학부 경험 매치 고민

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안녕하세요 파우치 조립 공정에서 기여방안과 제 경험을 매치하는데 고민이 있어 여쭤보려고 합니다.. 실험기기 raw data 를 가공(peak 분리) 후 선형 분석으로 기울기를 구해 이걸 방정식에 넣어서 촉매 표면의 binding energy를 구한 경험이 있습니다. origin pro라는 프로그램으로 수행했습니다. 이것을 데이터 분석 역량으로 가져가려고 하는데 조립 공정에서 어떻게 활용할 수 있는지 갈피를 잡기가 힘듭니다. 1) 조립 공정 기술 직무에서 data를 기반으로 어떻게 그 data에서 문제 원인을 찾는지( data 비교 방법) 2) 파우치 조립 공정에서 가장 중요하게 보는 parameter (예. sealing에서 온도,압력,시간) 3) 제 data 분석 경험이 실무에서 어떻게 활용해서 기여할 수 있을지 궁금합니다. 소중한 의견 기다리겠습니다. 감사합니다!

2026.04.27

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답변 5

P
PRO액티브현대트랜시스
코상무 ∙ 채택률 100%
채택된 답변
좋은 경험입니다. 핵심은 “촉매 분석” 자체가 아니라 “데이터로 공정 변화를 설명하고 원인을 분리한 경험”으로 바꾸는 것입니다. 1 조립 공정에서는 데이터 비교를 평균값 비교보다 공정 조건별 분포와 변동성 중심으로 봅니다 예를 들어 설비 A B 비교 시 불량률만 보는 것이 아니라 온도 압력 시간 변화에 따른 불량 분포 상관관계를 같이 봐서 원인 공정을 좁힙니다 또한 SPC 관리로 관리한계선 이탈 여부를 중요하게 봅니다 2 파우치 조립에서는 sealing 공정이 핵심이며 온도 압력 시간 외에도 정렬 상태, 소재 두께 편차, 냉각 조건이 주요 변수입니다 결국 밀봉 강도와 누설률이 최종 품질 지표입니다 3 본인의 경험은 raw data에서 peak 분리 후 변수 관계를 정리하고 기울기로 정량화한 부분이 핵심입니다 이를 공정에 적용하면 공정 조건 변화에 따른 불량률 또는 강도 변화를 수식화하거나 상관관계를 도출해 “어떤 조건이 품질에 영향을 주는지”를 데이터 기반으로 설명하고 개선 조건을 제안하는 역할로 연결할 수 있습니다
2026.04.27
다
다할수있습니다큐비앤맘
코부장 ∙ 채택률 64%
채택된 답변
조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 지금 고민하시는 방향은 매우 좋습니다. 조립 공정에서도 결국 핵심은 데이터 기반으로 이상을 빠르게 찾고 조건을 최적화하는 것입니다. 예를 들어 정상 lot과 불량 lot의 공정 조건 데이터를 비교해 특정 변수 온도 압력 시간의 미세한 차이를 찾고 그 차이가 수율에 어떤 영향을 주는지 해석하는 것이 기본입니다. 파우치 조립에서는 sealing 조건이 가장 중요하며 온도 압력 시간뿐 아니라 소재 상태와 장비 편차까지 함께 봐야 합니다. 단순 수치 비교가 아니라 트렌드와 분포를 보는 것이 핵심입니다. 작성자님의 경험은 peak 분리와 선형 분석을 통해 의미있는 값을 도출한 점이 강점입니다. 이를 공정에서는 변수 간 상관관계 분석과 이상 원인 추적에 그대로 적용하시면 됩니다. 데이터에서 패턴을 찾아내고 공정 개선으로 연결시키는 역량으로 풀어가시면 충분히 어필 가능합니다
2026.04.27
a
asdjfirg5h3SK온
코사원 ∙ 채택률 100% ∙
직무
일치
채택된 답변
파우치 조립공정기술팀 담당자 입니다. 1. Reference 에 대한 공정 data 와 비교해 이상 있는 data를 찾아 원인 파악을 합니다. 2. 말씀하신 온도 압력 시간이 가장 중요한 parameter입니다. 3. 조립공정에서 측정 or input된 값들을 통해 다양한 결과 값들을 예측하는데 사용될 수 있을것 같네요.
2026.04.27
Top_TierHD현대건설기계
코사장 ∙ 채택률 95%
학사신입은 꼭 핏한 경험만 있어야 하는 건 아닙니다. 말씀하신 경험들기 멘티분의 잠재역량을 보여주는 것이라 어필요소가 충분히 될 수 있습니다. 따라서 경험하신 부분들을 팩트로 담백하게 담아내시는 것을 적극 추천합니다.
2026.04.28
합격 메이트삼성전자
코전무 ∙ 채택률 82%
멘티님. 안녕하세요. LG에너지솔루션 조립 공정 기술 직무에서 멘티님의 실험 데이터 가공 및 분석 경험은 공정 산포를 줄이고 최적의 수율을 확보하는 데 필수적인 역량입니다. 조립 공정에서는 실시간으로 수집되는 실링 온도나 압력 데이터의 경향성을 분석하여 불량의 원인을 파악하며, 멘티님이 수행했던 피크 분리 및 선형 분석 역량은 복합적인 변수 사이의 상관관계를 규명하여 공정 조건을 최적화하는 데 즉시 활용될 수 있습니다. 조립 공정의 핵심 파라미터인 실링 공정의 온도, 압력, 시간 데이터를 분석하여 설비의 이상 징후를 조기에 발견하거나 품질 안정성을 높이는 기여 방안으로 자소서에 녹여내시기 바랍니다. 원시 데이터를 유의미한 수치로 변환하여 문제 해결의 근거로 삼았던 구체적인 과정을 강조하신다면, 데이터 기반의 의사결정을 중시하는 엔지니어로서 충분한 경쟁력을 인정받으실 수 있습니다. 응원하겠습니다.
2026.04.27
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