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안녕하세요, 철강/방산 기업의 생산/품질 엔지니어 직무를 희망하고 있는 대학교 4학년 학생입니다. 해당 직무에 있어 조사하면 할수록 '데이터 분석'이라는 키워드가 많이 등장하더군요. 이에 따라 이번에 ai를 이용한 데이터 분석 및 자동화 시스템을 구축하는 프로젝트에 참여하게 됐습니다. 지금 데이터 분석할 주제를 찾고 있는데, 제조업에서 흥미를 느낄만한 데이터 분석 주제가 무엇이 있을지 현직자 선배님들께서 답변 주신다면 너무나 감사하겠습니다.
2025.07.25
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안녕하세요 공기업 준비중인데 자격증이 아직 다 완성되지 않아서 11월 중순 까지 다 딸 것 같은데 12월에도 보통 주요 공기업 인턴공고가 뜨나요?
채용공고 보면서 화공과 뽑는 곳으로 추리다보니 생각보다 이곳저곳 욕심이 나더라구요 우선 배터리 회사(공정기술), 반도체(양산기술), 정유사는 쓰기로 결심을 했는데 추가로 다른 곳도 지원하면 너무 많을까요? 포스코도 쓸까 싶고 건설사에 화공플랜트설계도 쓸까 싶고 조선소 해양플랜트설계도 쓸까 싶습니다ㅠㅠ 4-2 다니면서 기업분석, 직무 면접 준비하면 빡셀 것 같긴 한데 어느정도가 마지노선일까요?
안녕하세요, 이번에 정림씨엠건축사사무소 지원하고 1차 서류 합격하여 면접 준비중인 지원자입니다. CM, 특히 정림CM에서는 어떠한 방향으로 면접을 진행하면 좋을지 인터넷에는 사례가 많지가 않아 여기까지 찾아오게 되었습니다. 입사 동기, 포부 등을 CM의 영역에 맞추어서 하면 좋을지, 또는 신입사원 특성상 현장 배치를 염두한 감리 영역에 초점을 맞추는게 좋을지 감이 안잡히는 상황입니다. 정림씨엠이나 타 CM사에 재직 중인 선배님들의 조언 부탁드립니다.
안녕하세요 공기업 준비중인데 자격증이 아직 다 완성되지 않아서 11월 중순 까지 다 딸 것 같은데 12월에도 보통 주요 공기업 인턴공고가 뜨나요?
채용공고 보면서 화공과 뽑는 곳으로 추리다보니 생각보다 이곳저곳 욕심이 나더라구요 우선 배터리 회사(공정기술), 반도체(양산기술), 정유사는 쓰기로 결심을 했는데 추가로 다른 곳도 지원하면 너무 많을까요? 포스코도 쓸까 싶고 건설사에 화공플랜트설계도 쓸까 싶고 조선소 해양플랜트설계도 쓸까 싶습니다ㅠㅠ 4-2 다니면서 기업분석, 직무 면접 준비하면 빡셀 것 같긴 한데 어느정도가 마지노선일까요?
안녕하세요, 이번에 정림씨엠건축사사무소 지원하고 1차 서류 합격하여 면접 준비중인 지원자입니다. CM, 특히 정림CM에서는 어떠한 방향으로 면접을 진행하면 좋을지 인터넷에는 사례가 많지가 않아 여기까지 찾아오게 되었습니다. 입사 동기, 포부 등을 CM의 영역에 맞추어서 하면 좋을지, 또는 신입사원 특성상 현장 배치를 염두한 감리 영역에 초점을 맞추는게 좋을지 감이 안잡히는 상황입니다. 정림씨엠이나 타 CM사에 재직 중인 선배님들의 조언 부탁드립니다.
답변 2
채택된 답변안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 제가 포스코 현장에서 실제로 데이터를 다뤄본 경험을 떠올려보면 생산 품질 엔지니어 직군에서는 현장 설비의 고장 예측이나 불량 발생 패턴 분석 같은 주제가 데이터 기반 프로젝트로 항상 관심을 많이 받았어요. 특히 설비 센서 데이터나 생산실적 데이터를 이용해 불량률이나 고장 시점을 예측해서 미리 대응방안을 마련하는 방식은 현장에서 자동화와 직접적으로 연결되고 실질적인 개선 효과가 한눈에 보여서 실무자들이 흥미롭게 바라보는 분야이기도 하구요. 품질관리 쪽에서는 데이터를 활용해 불량 원인을 빠르게 분석하고 생산 공정별 불량 추이를 시각화해서 품질개선 이벤트를 도출하는 프로젝트도 많이 진행합니다. 요즘에는 AI 기반 설비 예지 보전이나 공정별 수율 예측 같은 작업이 많이 시도되고 있어서 이 분야로 주제를 잡으면 실제로 면접이나 자기소개서에서도 바로 실전에 가까운 경험으로 어필할 수 있을 거예요. 너무 복잡한 테마보다 자재 입고 이후 설비별 생산 데이터나 공정별 품질 데이터를 활용해서 현장에서 바로 적용 가능한 미니 솔루션을 제안해 보면 현업에서도 실제로 써먹을 만한 느낌이 살아서 인상에 남더라구요. 이 경험이 취업 과정에서도 큰 무기가 될 수 있으니 자신감 갖고 진행해보시면 좋겠어요. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.
채택된 답변멘티님, 철강 및 방산 제조업에서 데이터 분석 프로젝트 주제로 흥미롭고 실무와 연계도가 높은 아이템은 '생산 공정별 품질 불량률 예측 및 원인 변수 탐색'입니다. 실시간 센서 데이터를 사용해 결함 발생 시점과 주요 영향 인자를 파악하거나, 머신러닝으로 불량 제품 출현조건을 예측·경고하는 자동화 시스템을 구축하는 방식입니다. 최신 사례로 철강사들은 빅데이터 분석으로 결로·결함·원료 사용량·공정 시간 최적화를 실행하고, 방산업계 역시 생산라인 품질 예측 및 불량 원인 데이터 분석 자동화를 고민하고 있습니다. 제조 라인의 실시간 데이터, 설비·환경 변수, 히스토리컬 품질기록 등을 활용해, 불량 품목 사전 차단·최적 공정조건 추천·원인 변수 도출로 이어지는 프로젝트가 가장 경쟁력 있고 추천드립니다. 채택부탁드립니다!
