목표를 데이터로 정의한 경험
실습 중 재료 특성 편차를 줄이는 프로젝트를 진행할 때, 먼저 현재 편차 수준을 정확히 측정하고 목표 수준을 구체적인 수치로 설정했습니다. 막연히 편차를 줄이자는 목표였다면 개선 여부를 판단하기 어려웠을 텐데, 수치 목표를 세우니 진행 상황을 명확히 확인할 수 있었습니다. 품질 개선 계획은 시작 전에 현재와 목표를 숫자로 정의하는 것이 가장 중요하다고 배웠습니다.
면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
실습 중 재료 특성 편차를 줄이는 프로젝트를 진행할 때, 먼저 현재 편차 수준을 정확히 측정하고 목표 수준을 구체적인 수치로 설정했습니다. 막연히 편차를 줄이자는 목표였다면 개선 여부를 판단하기 어려웠을 텐데, 수치 목표를 세우니 진행 상황을 명확히 확인할 수 있었습니다. 품질 개선 계획은 시작 전에 현재와 목표를 숫자로 정의하는 것이 가장 중요하다고 배웠습니다.
품질 편차의 원인을 처음에는 공정 조건으로 추정했는데, 데이터를 세밀히 분석해보니 실제로는 원재료 배치별 차이가 더 큰 영향을 주고 있었습니다. 원인을 잘못 짚었다면 효과 없는 개선안에 시간을 낭비했을 텐데, 데이터 분석을 통해 근본 원인을 다시 찾아 계획을 수정했습니다. 품질 개선은 증상이 아니라 원인을 정확히 찾는 것에서 시작해야 한다고 배웠습니다.
개선안을 실행하는 것에서 끝내지 않고, 실행 후 효과를 어떻게 측정할지도 계획 단계에서 함께 정했습니다. 실습에서 개선 전후 데이터를 비교할 수 있는 측정 시점을 미리 정해두었더니, 개선 효과를 명확한 근거로 보고할 수 있었습니다. 계획에 검증 단계가 빠지면 개선이 실제로 효과가 있었는지 확인할 방법이 없다는 것을 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.