1. 데이터 분석과 관련된 업무
- product Engineering: 제품 개발 단계에서 발생하는 데이터 분석을 통해 제품의 성능을 평가하고 개선하기 위한 업무가 포함될 수 있습니다. 제품 설계 및 시뮬레이션 데이터를 분석하여 최적의 제품 디자인을 도출하거나, 실험 데이터를 분석하여 제품의 성능을 검증하는 역할을 할 수 있습니다.

- application Engineering: 제품을 사용하는 고객사와의 소통을 통해 제품의 사용 현황 및 문제점을 파악하고, 이를 분석하여 해결책을 제시하는 역할을 수행할 수 있습니다. 또한 제품의 사용 데이터를 수집하여 제품의 개선 및 새로운 기능 개발에 활용할 수도 있습니다.

- 품질보증: 제품의 불량률 및 고장 원인 분석을 위해 제품 생산 및 테스트 데이터를 분석하는 역할을 수행할 수 있습니다. 불량률 추이 및 원인 분석을 통해 품질 개선 활동을 진행하거나, 새로운 제품 출시 전 제품의 품질을 평가하는 역할을 할 수 있습니다.

- 양산기술: 제품 생산 과정에서 발생하는 데이터를 분석하여 생산 공정의 안정성 및 효율성을 평가하고 개선하는 업무가 포함될 수 있습니다. 또한 생산 공정에서 발생하는 불량률을 분석하여 원인을 파악하고, 생산 프로세스 개선을 통해 불량률을 줄이는 역할을 할 수 있습니다.

2. 특징적인 차이
- product Engineering과 application Engineering은 제품의 성능을 개발 단계와 사용 단계에서 평가하고 개선하는 업무를 담당하기 때문에 제품의 품질을 개선하는 데에 초점을 맞추고 있습니다. 반면에 품질보증과 양산기술은 제품 생산 과정에서 발생하는 데이터를 분석하여 품질 개선 및 생산 공정 개선을 위한 업무를 담당하기 때문에 생산 과정의 안정성과 효율성을 중시하고 있습니다.

- 또한, product Engineering과 application Engineering은 제품의 성능을 평가하는 데에 초점을 맞추고 있기 때문에 실험 데이터나 사용 데이터 등 제품의 외부 환경 데이터를 분석하는 경우가 많습니다. 반면에 품질보증과 양산기술은 생산 공정에서 발생하는 내부 데이터를 분석하는 경우가 많습니다. 따라서 데이터 분석에 활용되는 데이터의 종류가 다를 수 있습니다.

데이터분석은 사실 어느 직무에서나 다 필요한 역량입니다. 특정 직무를 찍긴 어렵습니다.
품질과 관련된건 이름에 나와있듯 품질보증이 가장 직접적인 관계를 갖습니다. 하지만 양산기술에도 수율&품질 이슈를 개선하기 위한 활동을 하고 있고, PE나 AE도 제품 개발 시 공정 및 test조건을 최적화하므로 이 또한 품질과 어느정도 연관이 있다고 볼 수 있습니다. 단지 주 업무가 품질인지 아닌지, 진행하는 업무가 제품을 개발할 때인지 또는 양산할 때인지의 차이가 있다고 생각합니다.

안녕하세요

모든 직무가 다 fit하긴한데
하나만 고르라면
불량 분석 및 고장 분석 일을 담당하는 PE가 가장 데이터 분석과 fit 할 것으로 보입니다.

도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다.

안녕하세요.

데이터 분석이라는게 하고자하면 다 도움이 되기는하지만
흔히 생각하시는 데이터를 기반으로 연관성을 찾거나 어떤 Logic개발을 하는 관점에서라면
양산기술, Product Engineering 정도가 상관성이 있을것같습니다.

양산기술이 제품을 생산하는 과정에서의 공정을 컨트롤해서 품질을 만들어나간다면
그걸 바탕으로 Product Engineering이 평가를 하고
Application Engineering은 응용관점에서 평가를 진행합니다.
이렇게 평가된 결과를 바탕으로 품질에 대한 이슈사항 전달이나 조율등을 품질보증이 한다라고 생각하시면됩니다.