이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
식음료 분야 MES 개발에서 가장 도전적인 부분은 물리적 공정 변수와 디지털 데이터 사이의 실시간 동기화라고 배웠습니다. 온도·압력·습도 같은 공정 파라미터가 실시간으로 변하는데, 이를 MES에 정확히 수집하고 기록하는 것이 기본입니다. 식음료는 위생과 유통기한 관리가 연계되기 때문에, 배치 추적(Batch Traceability)이 MES의 핵심 기능이 됩니다. 문제가 생겼을 때 어느 배치·라인·시간대에서 발생했는지를 역추적할 수 있어야 리콜 범위를 최소화할 수 있습니다. 또 현장 작업자가 실제로 쓰는 인터페이스를 설계하는 것도 쉽지 않습니다.
터치스크린 환경, 장갑 착용, 빠른 작업 흐름을 고려한 UX가 필요합니다. 현장과 밀착해 설계하지 않으면 MES는 사용되지 않는 시스템이 됩니다.
식음료 분야 MES 개발에서 가장 어려웠던 도전은 현장 공정 데이터가 불규칙적으로 들어온다는 것이었습니다. 생산 설비마다 데이터 형식이 달랐고, 일부 라인은 센서 신호가 간헐적으로 끊겼습니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터 수집 레이어에 버퍼링과 재전송 로직을 추가했고, 누락 데이터에 대한 이상값 탐지 규칙을 현장 담당자와 함께 정의했습니다. 또한 공정별 데이터 수집 주기가 다른 점을 설계에서 명시해서, 시스템이 예외 상황을 정상 범위로 오인하지 않도록 처리했습니다. 이 경험에서 제조 MES 개발은 공정 현장의 불확실성을 소프트웨어 구조 안에 설계하는 작업이라는 걸 배웠습니다.
MES 도입 효과를 검증하기 위해 가장 먼저 한 것은 도입 전 기준 지표를 정의하는 것이었습니다. 불량률, 라인 가동률, 수작업 입력 건수를 도입 전 3개월 평균으로 기록하고, 도입 후 동일 기간의 수치와 비교했습니다. 불량률은 12% 감소, 수작업 입력은 70% 이상 줄었고, 가동률은 도입 초기 안정화 기간을 거쳐 기존 수준을 회복했습니다. 숫자가 확보되자 현장 반발이 줄었고, 시스템에 대한 신뢰가 실측 데이터에서 만들어지는 과정을 직접 봤습니다.
측정 가능한 결과가 MES 도입의 타당성을 사후 검증하는 도구가 됩니다. 다음 프로젝트에서는 이 기준 설정을 설계 단계에서 더 앞당겨 진행할 계획입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 SPC그룹 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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