이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
공정 불량을 데이터로 원인까지 추적해본 실무는 없습니다. 학부 품질공학 수업의 SPC 실습과 인턴 6주 동안 사수의 불량 분석 자리를 옆에서 본 정도입니다.
그 자리에서 사수가 처음 30분 했던 동작은 이상치를 보지 말고 분포를 먼저 보는 것이었습니다. 한 점의 이상치는 우연일 수 있지만, 분포의 모양이 바뀌었으면 공정 어딘가가 변한 신호라고 짚어주셨습니다.
제가 첫 정리에서 이상치 5점만 가지고 결론을 내려다 사수가 분포 비교를 보여주신 실패가 있었고, 그 일이 한 점보다 모양이라는 자세를 만들었습니다. 실무에 들어가면 분포 비교 도구부터 익히겠습니다.
불량 원인 추적에 배운 방법은 네 가지입니다.
첫째, 5Why·특성 요인도. 현상에서 원인 단계를 글로 한 번씩 짚어 내려가는 자리. 둘째, 층별 분석. 시간·기계·작업자·로트로 데이터를 쪼개 어디에 몰려 있는지 보기. 셋째, 공정 능력 비교. 변경 전·변경 후 분포의 평균·산포를 같이 두는 자리. 넷째, 상관·회귀로 변수 좁히기.
후보 변수가 많을 때 어떤 변수가 결과와 가장 강하게 묶이는지를 숫자로.
학부 실습에서 5Why만 돌리다 가설을 좁히지 못한 실패가 있었고, 그 일이 5Why → 층별 → 통계로 좁히기라는 순서를 만들었습니다. 실무에서도 이 순서부터 사수의 양식과 비교해 익히겠습니다.
불량 분석에서 가장 중요한 자리는 분석법보다 데이터 자체의 신뢰도라는 걸 인턴에서 한 사건으로 봤습니다.
인턴 4주차에 사수가 최근 3주 불량률이 1.2% → 2.8%로 뛰었다는 보고를 받으셨습니다. 저는 공정 변경 이력부터 뒤지자고 했는데, 사수가 먼저 측정기 교정 이력을 보셨습니다. 3주 전에 교정한 한 대가 2주 차에 영점이 흔들렸다는 게 발견됐고, 불량률 변화의 절반이 측정기 문제였습니다.
그 뒤로 저는 데이터가 변한 자리를 보기 전에 데이터를 만드는 자리부터 보는 자세를 가졌습니다. 제가 공정 변경부터 본 실패가 측정 신뢰도 먼저라는 시각을 만든 일이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SK siltron 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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