🛳️HD현대미포를 톺아보자

개인 학습:2일차에 조사한 공정을 바탕으로, 관련 데이터를 탐색합니다.해당 공정에서 발생할 수 있는 문제를 구체적으로 정의합니다.문제 정의 예시:"조립 공정에서 기계 간 생산 속도 차이로 병목 현상이 발생한다.""포장 공정에서 특정 시간대에 불량률이 급증한다."   선박 설계 및 계획 → 재료 준비 및 제작   → 블럭 조립 → 선체 용접 및 내부 설치 → 선박 시운전 → 선박 명명식 및 인도   선박 설계 및 계획 - 문제: 설계 변경에 따른 지연, 설계 오류나 세부 사항의 누락으로 인한 재작업  재료 준비 및 제작 - 문제: 자재 부족 또는 공급 지연, 불량 자재로 인한 품질 문제 블록 제작 및 조립:  블록 공정이라는 것은 선박 건조의 모듈화된 생산 방식으로, 선박을 여러 개의 블록으로 나누어 각각..

개인 학습: 2일차에 조사한 공정을 바탕으로, 관련 데이터를 탐색합니다.해당 공정에서 발생할 수 있는 문제를 구체적으로 정의합니다.문제 정의 예시:"조립 공정에서 기계 간 생산 속도 차이로 병목 현상이 발생한다.""포장 공정에서 특정 시간대에 불량률이 급증한다."우선 스마트 팩토리란, "똑똑한 공장"을 의미합니다. 똑똑한 공장에서는 장비 간 통신을 통해 전후 공정간 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있고, 이를 기반으로 최적의 생산 환경을 만들어 냅니다. 고장이나 이상 상황이 발생했을 경우에도 유연하게 대처할 수 있으며, 적절한 해결책을 제시해 주고, 대안은 시뮬레이션을 통해 구체적인 수치로 보여진다. 이것이 가능해지기 위한 근간에는 바로 디지털화 (Digitalization)가 있습니다.  조선소에서 배..

아티클 주제 : 융착 공정의 제조데이터 분석을 통한 불량 및 생산조건 최적화 사례 - 제조 AI Use Case - INTERX / Industrial AI & Autonomous Manufacturing Partner 융착 공정의 제조데이터 분석을 통한 불량 및 생산조건 최적화 사례 - 제조 AI Use Case - INTERX / Indus융착 공정의 제조데이터 분석을 통한 불량 및 생산조건 최적화 사례 제조업의 주요 공정 중 하나인 융착 제조 공정에 AI를 적용시켜, 작업환경과 제조 공정 체계의 최적화를 위한 연구를 진행한interxlab.com:48139   ➕ 아티클 요약 및 주요 내용요약수요기업 (주)서연이화의 도어트림 융착 공정에 스마트공장 고도화를 도입하여 AI 기반 불량 분석과 생산 조건..

개인 학습:관심 있는 산업군 : 조선업해당 산업군의 주요 제품 공정 과정* 선박 건조란? : 선박을 설계하고 제작하는 과정 즉, 매우 복작합고 대규모의 공정으로 이루어져 있음설계 - 자재 조달 - 블록 제작 - 조립 및 용접 - 시험 및 인도(일련의 자세한 과정은 아래 사진 참고)  2. 공정에서 발생하는 데이터 유형 1. 일정 및 공정 관련 데이터 작업 일정 데이터:중일정 계획, 일일 작업 스케줄, 작업 소요시간.선박 건조 각 단계별 시작/완료 일자 (설계 → 자재 조달 → 블록 제작 → 조립 → 도장 → 시험운항 등)공정 진행 현황 데이터:공정별 완료율, 진척도공정 단계별 작업 정체 시간(병목 현상 발생 시간)납기 관련 데이터:선박 인도 예정일과 실제 진행 상황 비교2. 자원 및 부하 관련 데이터작업..

TIL 1주차 [Chapter.0) 관심있는 도메인과 직무를 선택하고, '커리어 분석'을 진행해보자"기획자는 어떤 데이터를 기반으로 품질 문제를 해결하는가?" Job : 선택한 직무의 주요 업무: 선표관리, 선박건조 중일정 계획 및 관리, 공장운영 및 도크, 안벽 공정관리, 공수 검토 및 실적 분석 등 1) 경영 기획, 생산 계획 수립 및 사업성과지표 관리 -부하 및 생산능력, 운영인력 및 노무비 관리 -설비투자, 공급망 관리 및 해외사업 지원 -건조 공법 개발 등 2) 전략기획 -회사의 지속가능한 성장을 위해 실질적 전략 수립(시장 조사와 경영 환경 분석을 통해 사업 방향 설정, 회사의 경쟁력 강화 및 리스크 대응을 위한 실질적 전략 수립) 3) 데이터거버넌스→디지털생산혁신부서 업무와 유사! -데이터 ..

1. 내가 QA/QC 트랙에 참여한 계기는 무엇인가요?● 산업공학을 전공하면서 갈 수 있는 직무가 생산,품질,사업 및 생산기획이라 생각했습니다.취업을 준비하다보니 위 직무들은 모두 데이터 분석 역량이 필수적임을 확인하고 지원하게 되었습니다.  2. 데이터 분석을 경험해보셨나요? 해보셨다면 어떤 경험을 하셨는지를 작성해주시고, 아니라면 데이터 분석에 대해 찾아본 것을 작성해주세요. ● Python을 활용하여 데이터 마이닝 전공 과목에서 프로젝트를 경험해본 적이 있습니다. 다만, 이 당시 데이터 분석 역량이 부족하여 프로젝트에 큰 기여를 못했던 점이 아쉬웠습니다. 3. 본격적인 학습에 앞서 나의 강점은 무엇이라고 생각하나요? 혹은 보완/개선하고 싶은 역량이 있나요? 과거 혹은 현재의 업무와 연관 지어도 좋습..