이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
산업공학 과목 프로젝트에서 생산라인 가동 데이터를 분석해 병목을 찾는 과제를 했습니다. 각 공정 단계의 처리 시간을 기록한 데이터를 보니, 특정 공정의 대기 시간이 전체 리드타임의 40%를 차지하고 있었습니다. 공급망 예측 부분에서는 이동 평균법으로 수요를 예측했는데, 계절성 변동이 있는 데이터에는 맞지 않는다는 것을 결과를 보고 나서야 알았습니다.
예측 방법론을 선택하기 전에 데이터 특성을 먼저 분석해야 한다는 교훈을 얻었고, 시계열 분해 방법으로 바꿔 재분석했더니 정확도가 개선됐습니다. 분석 도구보다 데이터 이해가 먼저라는 것을 배웠고, 이 경험 이후로 방법론을 선택하기 전에 데이터 분포와 특성을 먼저 확인하는 습관이 생겼습니다. 도구를 먼저 고르는 것이 아니라 문제 특성을 먼저 보는 것이 분석의 출발이라는 것도 배웠습니다.
라인 분석에서 문제를 발견했을 때 보고만 하고 끝내는 것과 행동으로 연결하는 것은 다른 결과를 만든다는 걸 배웠습니다. 수업 프로젝트에서 대기 시간 병목을 발견했는데, 분석 보고서를 작성하는 것으로 마무리했습니다. 이후 담당 교수님이 '이 발견이 생산 계획에 어떻게 반영됐느냐'고 물었을 때 대답하지 못했습니다. 발견과 행동이 연결되지 않으면 분석은 숫자로 끝난다는 걸 그때 다시 느꼈습니다. 이후에는 분석 결과를 담당자에게 공유하면서 어떤 조치가 가능한지를 함께 논의하는 단계를 추가했습니다. 입사 후에도 라인 분석 결과는 생산 계획 조정으로 이어지도록 마무리하겠습니다.
공급망 예측에서 방법론 선택이 틀렸을 때 빠르게 인정하고 방향을 바꾼 경험이 있습니다. 수업 프로젝트에서 이동평균 방식으로 수요를 예측했는데, 계절성이 강한 데이터에는 맞지 않는 방법이었습니다. 처음에는 모수를 조정하면 개선될 거라고 생각했지만, 방법론 자체의 전제가 데이터와 맞지 않는다는 것을 결국 인정해야 했습니다. 방법론 자체를 바꾸는 결정이 어려웠지만, 그 이후 계절성 분해를 적용하자 예측 오차가 줄었습니다.
방법론 선택이 틀렸다는 것을 인정하는 것도 분석 역량의 일부라는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 방법론이 맞지 않는다고 판단되면 방향을 바꾸는 결정을 미루지 않겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 생산관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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