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2018 하반기 신입 삼성전자㈜
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- 취미/특기
- 취미는 헬스 트레이닝입니다. 특기는 수영입니다.
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- 존경인물
- 이국종 교수님
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- 존경이유
- 전문가이시고 맡은 일에 책임감을 다하시는 모습에 존경하게 되었습니다.
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- 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오.
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"데이터 분석을 통한 재고 설정"
삼성전자 메모리사업부에서 DRAM 수요에 따라 적정 재고를 두고 완제품 재고를 줄이는 데 기여하고자 지원했습니다. 4학년 졸업프로젝트로 산업자재회사와 함께 재고관리 프로젝트를 진행했습니다. 회사는 경험적인 요인으로만 재고를 설정해 수요보다 300%에 달하는 재고를 보유하고 있었습니다. 이를 해결하기 위해 2년 동안의 수요 데이터를 바탕으로 매출에 따라 ABC 등급으로 나누고 서비스 수준을 유지한 상태로 Lead time에 따른 안전재고를 설정해 기존보다 41% 줄인 경험이 있습니다. 이 경험을 통해 안전 재고의 중요성을 알았고 생산관리 직무에서도 수요에 따라 재고를 설정해 고객 서비스 수준을 유지하는데 기여할 것입니다.
"빅데이터와 AI를 사용해보겠습니다"
빅데이터와 AI 통해 재고관리를 해보는 게 꿈입니다. 그 이유는 현재 반도체 산업은 사이클 변화가 심한 것이 특징이고 반도체 재고가 증가할 경우에는 메모리 가격의 하락이 우려가 있기 때문입니다. 이에 저는 원재료, 재공품, 완제품처럼 생산 중에 수집되는 데이터와 고객사의 수요 데이터 그리고 현 재고 데이터를 기반으로 빅데이터를 구축해보고 싶습니다. 그 후, AI를 통해 빅데이터를 분석하면서 어떻게 하면 현재 공정의 변화를 통해 최적의 재고를 유지하고 고객 서비스 수준을 그대로 유지할 수 있는 지 방법을 찾아내고 싶습니다.
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- 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (※작품속 가상인물도 가능)
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"15년 동안의 수영으로 성장하다"
5살 때부터 20살까지 수영을 하면서 성장했습니다. 현재 저에게 같이 일하는 팀워크, 힘들어도 포기하지 말자는 끈기를 가르쳐준 가장 큰 사건은 수영 선수로서 다른 3명의 팀원들과 함께 1년 동안 대회를 준비했을 때입니다. 4명에서 한 조가 되어 하는 계영을 연습했는 데 매번 다른 3명의 학생들보다 속도가 많이 늦어 4번 주자를 했습니다. 또한, 매일 5000m의 훈련은 속이 울렁거릴 정도로 힘들었습니다. 하지만 팀원으로서 속도를 맞추고자 다른 팀원들에게 추가로 같이 연습할 수 있는 지 요청했고 어떻게 하면 인계할 때 조금이라도 시간을 단축할 지 같이 고민했습니다. 한 달 후에는 다른 학생들 속도와 맞췄고 대회에 나가 동메달을 목에 걸었습니다.
"팀 업무 전에 대화로 가까워지는 게 우선"
생산관리 직무는 생산, R&D, 품질 등 유관부서와 협업이 필요하다고 판단이 됩니다. 같이 일하는 자세를 배우기 위해 최대한 팀 프로젝트가 있는 과목들을 수강 신청했습니다. 4년 동안 총 17번의 팀 프로젝트를 했습니다. 팀장을 맡으면 업무를 진행하기 전에 자기 소개를 하면서 학교, 학과 관련된 일상적인 이야기를 나누면서 먼저 서로가 가까워질 수 있도록 노력했습니다. 대화를 많이 나누다 보니 자연스럽게 친해질 수 있었고 팀으로서 서로가 더 뭉칠 수 있게 되었습니다. 그러다 보니 업무를 진행하면서 서로가 맡은 일의 진척 상황, 도와줄 업무는 없는 지 계속 메신저에서 물어보게 되었습니다. 결과적으로 프로젝트를 예정된 날짜보다 일찍 마쳤습니다. 또한, 17번 다 기한 내에 제출했습니다. 발표 후에는 팀원들과 맛있는 식사를 하면서 다음 학기에는 무슨 과목을 듣는지 물어보고 꾸준히 연락하면서 인적 네트워크를 넓혀왔습니다. 생산관리 팀에서도 유관 부서와 많은 대화를 나누면서 좋은 관계를 유지하고 같이 일하며 공동의 목표를 달성하겠습니다.
"한 여름에 땀을 흘리며 일한다"
17년 7월 말 가장 더운 여름에 OO물류센터에서 피킹/분류 아르바이트를 8시간을 하면서 끝까지 책임감을 가지고 일하자는 자세를 배웠습니다. 전공에서 SCM 과목을 수강하면서 실제 물류센터 현장은 어떻게 프로세스가 이루어지는 지 궁금해 몸으로 경험을 해보고 싶었습니다. 제가 맡은 업무는 팔레트 위에 있는 물품들의 송장번호를 보고 왼쪽, 오른쪽에 지역 별로 분류된 팔레트 위에 피킹하고 분류하는 업무였습니다. 같이 일하는 팀은 경험이 있으신 어른 5분과 저를 포함한 신입 3명이 있었습니다. LPG가스, 세탁기, 자동차 부품과 같이 무거운 부품들을 계속 옮기다 보니 1시간만 일해도 땀이 엄청났고 허리가 매우 아팠습니다. 하지만, 나이가 많으신 분들도 참고 일하셨기에 저도 끝까지 참고 일했습니다. 일이 끝나고 퇴근할 때 손가락이 찢어 질듯이 아팠지만 8시간 동안 불평없이 일했기에 모든 업무를 마칠 수 있었습니다. 힘들어도 일을 마쳤다는 게 기뻤습니다. 이 경험은 생산관리 직무에서도 맡은 업무를 끝까지 책임지고 마무리하는 데 기여할 것입니다.
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- 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.
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"디지털 트윈, 생산성을 향상시킨다"
산업IT번역이라는 전공 과목에서 알았던 “디지털 트윈”을 현재 중요한 이슈로 선택했습니다. 디지털 트윈은 물리적으로 있는 세계를 디지털화해서 만든 것입니다. 현재 물리적 시스템의 구조, 맥락, 작동을 나타내는 데이터와 정보의 조합이고, 과거에 운용된 상태를 기반으로 미래를 예측하는 인터페이스입니다. 물리적 세계를 최적화하기 위해 사용하는 강력한 디지털 객체로, 운용 성능과 사업 프로세스를 개선시킬 수 있습니다.
최근 중국은 중국 정부의 전폭적인 지원으로 반도체 제조업 분야에서 세계 대표 기업을 만들 것이라는 ‘중국 제조 2025’ 전략을 발표했습니다. 중국 정부와 금융권이 막대한 자금을 지원하면서 한국의 반도체를 따라잡으려고 하는 계획을 하고 있습니다.
한국에서는 현실적으로 공장 하나를 짓는데 막대한 비용이 들고 타당성 시험을 하기 전까지는 구축을 하기 어렵습니다. 또한, 미래의 수요는 어떻게 될 지 모르지만 만약에 반도체 수요가 기존보다 늘어날 경우 기존 공장의 Capacity 한계를 넘는 경우도 올 것이라 판단이 됩니다.
이슈를 보면서 기존에 전공 과목에서 봤던 디지털 트윈을 생각해봤습니다. 최근 현대위아도 디지털 트윈을 통해공정코드를 하나로 통일하면서 생산 효율성을 끌어올렸습니다. 삼성전자도 만약 기존 반도체 수요를 넘어 공장을 신축하게 된다면 디지털 트윈을 통해 현실과 똑같은 공장을 만들고 시뮬레이션을 통해 공장을 짓는 것이 타당한지 테스트를 해볼 수 있을 것 같습니다. 이를 통해 공장을 신축한다면 늘어나는 수요에 유연하게 대응을 할 수 있고 최적화된 공정을 통해 생산성을 향상시킬 것입니다.
또한, 메모리사업부 생산관리 목표 중 하나인 Smart Factory 구축에 가장 도움을 줄 수 있다고 판단이 됩니다. 제조라인 비효율 업무개선과 Big data를 활용한 생산성 향상의 경우 디지털 트윈을 사용해 각기 다른 장비업체의 공정코드를 하나의 표준화된 상태로 운영해 비효율성을 줄일 수 있습니다.
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- 지원 직무에 대해 본인이 이해한 내용을 서술하고, 본인이 해당 직무에 적합한 사유를 전공능력 측면에서 구체적으로 서술하시오.
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"데이터를 기반으로 하는 생산관리"
생산관리를 두 가지로 이해했습니다. 첫째, 생산 관리 측면은 제품 별로 년, 월, 주에 따라 기간을 정하고 그에 따른 생산 수량을 설정할 것 같습니다. 시간 안에 공급하기 위해 원자재 구매서부터 출하에 이르기까지 Lead time을 고려해 생산 계획을 수립하는 걸로 알았습니다. 둘째, 데이터 분석은 생산 라인에서 작업자 혹은 설비가 있는 공정 중에 수집되는 데이터들을 기반으로 병목 공정을 찾고 라인의 효율성을 개선시키는 업무로 알았습니다. 전공과목을 통해 계획 수립하는 방법을 배웠고 데이터마이닝응용 전공 과목 프로젝트를 통해 데이터 분석 방법을 배웠습니다. 두 경험이 적합하다고 판단이 되었습니다.
전공 - 2학년 전공과목인 '생산계획 및 통제'에서 과제로 EXCEL에 있는 기준생산계획(MPS)와 자재구매계획(MRP) 표를 통해 재고량, 생산량과 같은 수치를 다뤄보는 실습을 했습니다. 3학년 전공과목인 'SCM'에서는 생산 스케줄링에 기법을 배우면서 숫자들로 공식에 적용해 보는 과제를 했습니다. 전공 지식이 생산 관리에서 리드 타임을 고려해 생산하는 것과 고객사 별로 스케줄링 하는데 기여할 것입니다.
데이터 분석 - 데이터마이닝응용 전공 과목에서 한국프로야구 데이터를 분석하는 프로젝트를 했습니다. SPSS Tool을 활용해 타자 데이터를 다중 회귀 분석하는 역할을 맡았습니다. 당시 프로야구 선수들이 능력에 비해 연봉을 많이 받는다는 비판 기사들이 많아 팀원들과 데이터를 가지고 어떤 요소가 연봉에 영향을 미치는 지 찾고 성적을 가지고 협상을 한다면 얼마가 적정한 지 분석하고 싶어 주제를 선택했습니다. 15년도 타자 데이터 271개를 가지고 회귀 분석을 사용해 타율, OPS라는 요소가 연봉에 영향을 미치는 1위, 2위 요소를 발견했고 기존 연봉과 요소를 고려해 미래 연봉과 비교했을 때 65%의 정확성을 도출했습니다. 프로젝트 경험이 수 많은 데이터들에서 어떤 데이터가 비효율을 일으키는 지 찾아내는 데 기여할 것입니다.
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