이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자재 공급망 문제를 다룬 것은 캡스톤 프로젝트에서 제조업체의 자재 수급 지연 문제를 분석하면서였습니다. 공급업체 납기 데이터를 직접 받아 분석해보니, 특정 납기 지연 패턴이 반복되는 공급업체가 있었습니다. 납기 이력 데이터를 공급업체별로 집계해 지연 발생률과 평균 지연일을 계산했고, 위험도가 높은 공급업체를 조기에 식별하는 방식을 제안했습니다.
이메일 자동 발송으로 납기 D-7에 공급업체에 리마인드를 보내는 방식도 제안했는데, 단순한 자동화지만 사람이 하던 반복 작업을 줄일 수 있었습니다. 데이터 기반 제안의 핵심은 담당자가 납득할 수 있는 지표를 만드는 것이라는 것을 배웠고, 지연율 추이 차트 하나가 구두 설명보다 설득력이 있었습니다. 공급망 솔루션은 데이터를 정리해 의사결정의 기준을 만드는 것이 결임을 배웠습니다.
학부 프로젝트에서 소규모 제조사의 자재 발주 관리 업무를 자동화하는 시스템을 만들었습니다. 기존에는 담당자가 엑셀로 발주량을 입력하다가 단위를 잘못 기입해서 실제 필요량보다 10배 많이 주문하는 실수가 있었다고 했습니다. 입력 화면에 이전 발주량 대비 급격한 차이가 나면 경고를 띄우고, 특정 기준 이상이면 승인 단계를 추가하는 방식을 제안했습니다. 처음에는 경고 기준을 너무 낮게 잡아 거의 모든 입력에서 경고가 떴는데, 담당자 인터뷰를 통해 실제 발주 패턴을 확인하고 3배 초과로 기준을 조정했습니다. 이후 테스트 기간 동안 실수 발주 건수가 0건이었습니다.
검증 기준은 실제 업무 패턴을 먼저 파악해야 의미 있다는 걸 이 경험으로 배웠습니다.
인턴 기간에 자재 공급업체의 납기 지연 패턴을 분석하는 작업을 맡았습니다. 처음에는 지연이 불규칙하게 발생한다고 생각했는데, 6개월치 납기 이력을 분류해 보니 특정 품목 카테고리에서 동절기에 지연이 집중된다는 패턴이 보였습니다. 이 분석 결과를 바탕으로 해당 품목의 발주 리드타임을 동절기에 2주 더 여유 있게 설정하는 기준을 만들었습니다. 처음에는 단순 평균 납기만 봤는데, 계절·카테고리별로 나눠 보자 패턴이 드러났습니다.
데이터를 어떻게 쪼개서 보는지에 따라 보이는 게 달라진다는 걸 이 경험으로 처음 실감했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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