이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
복잡한 문제를 분석할 때 저는 원인과 증상을 먼저 분리하는 것부터 시작합니다. 증상만 보고 해결책을 찾으면 근본 원인이 남아 문제가 반복됩니다. 수업 품질 문제 해결 과제에서 제조 공정의 수율 저하 원인을 분석했을 때, 여러 요인이 얽혀 있어 하나씩 풀어가는 과정이 필요했습니다.
저는 Is/Is Not 분석으로 문제가 발생하는 조건과 발생하지 않는 조건을 대조해서 변수를 좁히는 방식을 자주 씁니다. 이 방법은 어디서·언제·어떤 조건에서 문제가 나타나는지를 체계적으로 파악하는 데 효과적입니다. 복잡한 문제일수록 데이터를 수집하기 전에 분석 가설을 먼저 세우는 것이 불필요한 데이터 수집을 줄이고 핵심에 집중하게 해줍니다.
문제 해결의 속도보다 올바른 원인을 찾는 것이 더 중요하다는 원칙을 지키면 임시 대응에 그치지 않는 진짜 해결이 가능합니다.
복잡한 문제를 분석할 때 제가 쓰는 방법 중 하나는 원인 후보를 범주로 나눠 빠짐없이 보는 것입니다. 수율 저하 같은 문제를 분석할 때, 떠오르는 대로 원인을 찾으면 어느 한쪽에 치우치기 쉬웠습니다. 그래서 저는 인원, 기계, 재료, 방법, 환경, 측정 같은 범주로 나눠 각 범주에서 원인 후보를 빠짐없이 도출하는 방식을 썼습니다. 이렇게 구조화하면 익숙한 원인에만 매달리지 않고 놓친 곳을 볼 수 있었습니다. 그다음 어디서·언제 문제가 나타나는지를 대조해 변수를 좁혔습니다. 복잡한 문제 분석은 직관으로 찍는 것이 아니라, 범주로 나눠 빠짐없이 후보를 보고 좁혀가는 것이라고 생각합니다.
문제 분석에서 제가 경계하는 한계는 원인을 단정해버리는 것입니다. 왜를 반복해 원인을 파고드는 방법은 유용하지만, 검증 없이 추론만 이어가면 그럴듯한 가짜 원인에 멈추게 됩니다. 그래서 저는 세운 가설을 반드시 데이터나 실험, 현장 확인으로 검증한 뒤에 원인으로 인정하는 것이 필요하다고 봤습니다. 머릿속 추론 체인은 틀릴 수 있기 때문입니다. 또 혼자 분석하면 제 편향이 들어가, 관련 부서가 함께 원인을 보는 자리를 두면 한쪽으로 치우치는 것을 줄일 수 있었습니다. 그리고 이미 생긴 문제를 분석하는 것과, 미리 잠재 원인을 도출하는 것은 방법이 달라 보완적으로 썼습니다. 문제 분석의 함정은 단정이고, 그것은 가설을 데이터로 검증하고 함께 보는 것으로 막아야 한다고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 품질관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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