이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
제가 품질 관련 수업 팀 과제에서 불량률 분석을 맡았을 때, 엑셀 기본 함수로만 보다가 원인을 찾지 못하는 상황이 발생했습니다. 숫자는 있는데 어디서 문제가 생기는지 보이지 않아 답답함을 느꼈습니다.
그때 교수님이 파레토 차트를 사용해보라고 알려주셔서 처음 접하게 되었습니다. 불량 원인을 빈도순으로 정렬해 보니, 상위 3가지 원인이 전체의 80%를 차지하는 것을 확인할 수 있었습니다. 그 전까지 10가지 원인을 균등하게 분석하고 있었는데, 집중할 곳이 분명해지니 분석이 빠르게 진행되었습니다.
도구 자체보다 어떤 질문에 어떤 도구를 사용할지를 아는 것이 더 중요하다는 것을 그때 배웠습니다. 통계 분석은 데이터를 보여주는 것이지, 결론을 내려주는 것이 아니라는 것도 함께 깨달았습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
저는 통계 분석을 처음 접했을 때 도구를 쓰는 순서보다 왜 그 도구를 쓰는지를 먼저 이해하려고 했어요. 공정 분석 수업에서 관리도를 배웠는데, 단순히 그래프 만드는 법만 익히면 안 된다고 느꼈어요.
직접 소규모 데이터셋을 만들어서 관리도를 그려보고, 어떤 상황에서 공정이 이탈하는 패턴이 생기는지를 반복해서 확인했어요. 처음엔 그냥 선이 위아래로 움직이는 것처럼 보였는데, 반복하니까 "이 패턴은 뭔가 달라졌다는 신호"라는 게 보이기 시작했어요.
실제 현장에서도 도구보다 패턴을 읽는 능력이 더 중요하다고 생각해요. 반도체 공정처럼 변수가 많은 환경에서는 이상 신호를 빠르게 잡아내는 눈이 있어야 데이터가 의미 있어진다고 느꼈습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
제가 공정 개선 프로젝트에서 데이터를 분석했을 때, 처음엔 수치가 정상 범위 안에 있어서 문제가 없다고 생각했어요. 그런데 분산이 점점 커지는 걸 보면서 뭔가 불안정해지는 신호라는 걸 느꼈어요.
관리도와 히스토그램을 같이 그려봤더니, 평균은 맞는데 분포가 한쪽으로 치우쳐 있었어요. 이게 나중에 불량으로 이어질 수 있다고 판단해서 공정 조건을 조정하자고 팀에 제안했어요. 결과적으로 수정이 받아들여졌고, 이후 2주간 분산이 줄어드는 것이 확인됐어요.
통계 분석이 문제를 미리 보는 도구라는 걸 그때 실감했어요. 이미 터진 불량보다 이상 신호를 미리 잡는 게 훨씬 비용이 적다는 것도 함께 배웠습니다. 경험을 통해 배웠습니다. 앞으로도 이 방향으로 성장하겠습니다.
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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