안녕하세요, 회로설계 멘토 삼코치 입니다:)
설비기술 직무 관련해서 주신 질문 두 가지 모두 현업에서 매우 중요한 고민이 담긴 내용입니다. 각각 구체적으로 설명드리겠습니다.
먼저 첫 번째 질문, 전기 회로나 전공 지식이 설비 BM(Breakdown Maintenance) 개선에 어떻게 쓰이는지에 대해 말씀드리겠습니다. 설비기술 직무는 단순히 고장난 설비를 수리하는 것을 넘어서, 고장을 예방하고, 생산성을 높이며, 불필요한 에너지나 비용 낭비를 줄이는 일을 수행합니다. 실제로 과전류, 누전, 단선 등 전기적인 트러블은 전체 설비 이슈의 상당 부분을 차지하며, 특히 설비가 정지되면 곧바로 생산 중단으로 이어지기 때문에 빠르고 정확한 판단이 중요합니다.
예를 들어, 설비가 자주 트립되는 현상이 있다고 가정해보겠습니다. 이럴 때 설비기술 엔지니어는 MCCB나 EOCR 등의 보호 계전기의 설정 값을 점검하고, 부하 전류와 실제 운전 조건을 비교하여 과부하인지, 노후화된 부품 문제인지, 아니면 내부 단선 문제인지 판단해야 합니다. 이런 판단은 결국 전기회로의 기본적인 해석 능력에서 비롯되며, 실제 판넬 내에서 접점 상태를 멀티미터로 측정하거나 절연저항계를 사용하는 작업도 수행됩니다.
또한 외주 제작 설비를 도입한 이후에도, 현장에서는 공장의 전원 구조나 접지 방식이 제작사의 조건과 달라 생기는 문제들이 흔히 발생합니다. 예를 들어, 제작사에서는 TT 방식으로 설계했지만, 현장에서는 TN-S 방식이라 누전차단기가 빈번하게 동작한다든가 하는 사례입니다. 이런 경우 설비 내부 회로를 해석하여 접지 방식에 따른 차이점을 보완하거나, 누전 보호장치 설정을 조정할 수 있어야 하므로, 설비 유지보수뿐만 아니라 개선 작업에서도 전기 지식은 핵심 역량입니다.
둘째 질문에 대해 답변드리자면, Python 기반 데이터 분석 역량도 최근 설비기술 직무에서 중요성이 높아지고 있습니다. 예전에는 설비 데이터를 단순히 수기로 기록하고 보고하는 수준이었지만, 이제는 설비에 부착된 센서에서 수집된 데이터를 기반으로 이상 패턴을 감지하거나, 설비의 에너지 효율을 개선하는 데 활용합니다.
예를 들어, 특정 생산라인의 전력 소모량이 주기적으로 급증하는 경우, 이를 Python을 활용한 시계열 분석으로 이상치를 탐지하고, 해당 시간대에 가동된 설비의 조건을 비교 분석하여 문제 설비를 도출하는 작업이 가능합니다. 이 과정에서 pandas, numpy, matplotlib 같은 라이브러리를 활용하여 데이터를 전처리하고, 이상치 감지 모델(Isolation Forest, ARIMA 등)을 적용해 볼 수 있습니다. 질문자분께서 경험하신 전력량 예측 프로젝트는 이런 실제 업무와 직접적으로 연결될 수 있는 좋은 경험입니다.
현업에서는 단순히 데이터를 수집하는 것을 넘어서, 이를 실시간 모니터링하거나 고장 예지(Predictive Maintenance)로 연결시키는 기술들이 점점 중요해지고 있습니다. 설비기술 엔지니어가 직접 분석을 수행하기보다는, 기초적인 데이터 정제 및 시각화는 내부적으로 수행하고, 고급 분석은 협력 부서(데이터팀)와 협업하는 경우가 많습니다. 하지만, 데이터에 대한 기본적인 이해와 분석 관점이 없다면 협업 자체가 어려우므로, Python과 같은 툴에 대한 이해도는 경쟁력이 될 수 있습니다.
즉, 질문자분이 보유한 전기 전공 지식과 Python 기반 데이터 분석 경험은 설비기술 직무에서 매우 실질적인 역량이며, 어필 포인트로 충분히 활용할 수 있습니다.
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