이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
산업 자동화 실습 수업에서 미니 컨베이어 라인의 불량 분류율이 낮아지는 문제를 개선하는 팀 프로젝트를 진행했습니다. 초기 확인 결과 광학 센서의 감도 임계값이 고정돼 있어 제품 색상 편차에 대응하지 못하는 것이 원인이었습니다. 문제 해결 프로세스로는 먼저 10회 반복 실험을 통해 임계값 구간별 분류 오류율을 측정하고, 가장 오류가 적은 범위를 동적으로 적용할 수 있도록 PLC 파라미터를 조정했습니다. 팀 협업에서는 제가 데이터 수집과 분석을 맡았고, 다른 팀원이 하드웨어 조정을 담당해 역할을 분리하면서도 결과를 공유하는 구조로 진행했습니다. 개선 결과 분류 정확도가 81%에서 94%로 향상됐습니다. 실제 양산 라인에서는 환경 변수가 훨씬 복잡하겠지만, 데이터를 먼저 보고 파라미터를 조정하는 접근 방식은 동일하게 적용할 수 있을 거라고 생각합니다.
자동화 설비 성능 개선 경험 중 처리 속도 병목을 데이터로 파악하고 라인 배치를 바꾼 경험이 있습니다. 실습 과제에서 분류 정확도는 높은데 전체 처리량이 낮은 문제가 있었습니다. 각 스테이션별 처리 시간을 측정했더니 특정 분류 구간에서 체류 시간이 다른 구간의 2배 이상 나왔습니다. 해당 구간의 컨베이어 속도와 분류 로직을 조정하고, 입력 속도를 그 구간에 맞춰 조율했더니 전체 처리량이 개선됐습니다.
전체 라인은 가장 느린 구간의 속도를 따른다는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 병목이 전체를 결정합니다. 데이터가 병목 위치를 찾아줍니다. 구간별 측정이 개선의 시작입니다.
자동화 설비 성능을 개선할 때 여러 파라미터를 동시에 바꾸면 무엇이 효과를 낸 건지 알 수 없다는 것을 경험을 통해 배웠습니다. 실습 과제에서 센서 감도, 컨베이어 속도, 분류 타이밍 세 가지를 동시에 조정했을 때 결과가 개선됐지만 원인을 특정할 수 없었습니다.
한 번에 하나의 변수만 바꾸는 방식으로 실험을 다시 설계했고, 그 결과 센서 감도 조정이 가장 큰 영향을 준다는 것을 확인했습니다. 이후 그 파라미터를 중심으로 최적값을 찾았고, 나머지 변수는 보완 역할이었습니다. 변수를 분리해야 원인을 찾습니다. 한 번에 하나가 실험 원칙입니다. 원인을 알아야 개선이 반복됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 설비기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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