이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
장비 가동률 최적화에 대해 직접 경험한 것은 설비 관련 인턴 때였습니다. 당시 비계획 다운타임이 자주 발생하는 장비가 있었는데, 원인을 분석해보니 정기 점검 주기가 맞지 않아서 한계에 다다른 소모품이 교체되지 않고 있었습니다.
그때 소모품 교체 이력과 다운타임 로그를 대조해보니, 교체 주기를 일주일만 앞당겼을 때 비계획 다운이 절반 가까이 줄어드는 패턴이 보였습니다. 아주 단순한 발견이었지만, 데이터를 보지 않았으면 몰랐을 부분이었습니다.
가동률 최적화는 결국 예방 타이밍을 얼마나 정확하게 잡느냐에 달려 있다고 생각합니다. 고장 나기 전에 잡는 것이 고장 후 수리보다 훨씬 시간과 비용이 적다는 것을 그때 처음으로 데이터로 확인하였습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
가동률을 높이기 위해서는 먼저 어디서 시간이 새고 있는지를 파악해야 한다고 생각해요. 학교 프로젝트에서 가상 장비 운용 로그를 분석했을 때, 다운타임을 종류별로 나눠보니 전체의 60% 이상이 동일한 두 가지 이유에서 발생하고 있었어요.
파레토 분석으로 원인을 좁혀보니, 전체를 균등하게 개선하려는 것보다 상위 원인 2개에 집중하는 게 훨씬 효율적이라는 게 보였어요. 그 원인 두 가지 해결에 집중했을 때 전체 다운타임이 눈에 띄게 줄어드는 시뮬레이션 결과가 나왔어요.
실제 반도체 장비에서도 같은 논리가 적용된다고 생각해요. 데이터로 주요 원인을 먼저 특정하고, 거기에 자원을 집중하는 게 가동률 개선의 가장 빠른 경로라고 느꼈습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
장비 자체보다 운용 방식이 가동률에 더 큰 영향을 줄 수 있다는 걸 인턴 때 배웠어요. 장비 성능은 동일한데, 교대 시 인수인계가 제대로 안 되면 다운타임이 늘어나는 걸 직접 봤어요.
당시 교대 인수인계 체크리스트가 있기는 했는데, 아무도 꼼꼼하게 안 쓰고 있었어요. 제가 그 체크리스트를 실제로 사용해서 이전 교대에서 발견한 이상 징후를 다음 담당자에게 전달했더니, 그 장비에서 비계획 다운이 한 번도 안 생겼어요.
가동률 최적화는 첨단 기술보다 기본 운용 규칙을 지키는 것에서 시작한다고 느꼈어요. 체계가 있어도 실행이 안 되면 의미가 없다는 걸 그때 실감했고, 현장에서도 그 기본을 먼저 지키겠습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK keyfoundry 반도체 설비기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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