AI 기반 데이터 관리 시스템을 구축한 경험이 있다면, 그 과정에서 직면한 도전과 극복 방법에 대해 설명해 주세요.

제조 품질 관리 프로젝트에 투입됐을 때 SPC(통계적 공정 관리)를 제대로 배운 적이 없었어요. 관리도가 무엇인지, UCL·LCL이 어떻게 계산되는지부터 현장 문서와 교재를 번갈아 보며 익혔습니다. 기초 개념 없이 데이터를 다루면 잘못된 방향으로 분석이 흘러갈 수 있다는 걸 첫 주에 이미 느꼈어요.

공정 변동을 특수 원인 변동과 일반 원인 변동으로 구분하는 개념을 이해한 뒤 어디에 개입해야 하는지가 명확해졌습니다. 현장 담당자와 함께 관리도를 해석하며 이상 패턴이 설비 문제인지 재료 문제인지를 구분하는 기준을 만들었어요.

도메인 지식 없이 통계 기법만 적용하면 숫자를 만들어낼 뿐 문제를 해결하지 못한다는 원칙이 그때 생겼습니다. 이후 새 기법을 도입할 때는 현장 로직과 함께 학습하는 순서를 먼저 잡아요.