대규모 제조공장에서 품질 문제로 고민하던 김 부장님의 이야기입니다. 불량률이 지속적으로 상승하고 있었지만, 원인을 찾기가 쉽지 않았습니다. 전통적인 육안 검사와 수동 기록으로는 한계에 부딪혔고, 고객 클레임은 점점 늘어갔죠. "이대로는 회사의 신뢰도가 떨어질 수밖에 없습니다." 김 부장님은 절실함을 느꼈습니다.
그러던 어느 날, 데이터 기반 품질관리 시스템을 도입하기로 결정했습니다. GPT의 도움을 받아 데이터 분석 시스템을 구축했습니다.
프롬프트
복사
# 품질관리 데이터 분석 프롬프트
1. 목적: [공정 과정에서 발생하는 품질 이슈 파악 및 개선점 도출]
2. 분석 대상:
- [생산라인명] 공정 데이터
- 기간: [시작일] ~ [종료일]
- 데이터 형식: [CSV/엑셀/DB]
3. 요청 분석 내용:
A. 주요 불량 유형 분류 및 빈도 분석
B. 공정 단계별 불량률 추이
C. 불량 발생과 환경 변수(온도, 습도 등) 간 상관관계
D. 작업자별/시간대별 품질 편차
4. 시각화 요청:
* 파레토 차트: 불량 유형별 영향도
* 관리도: 시간에 따른 품질 변화 추이
* 상관관계 히트맵: 환경 변수와 불량률 간 관계
5. 출력: 주요 품질 이슈 TOP 3와 개선 방안을 제시해주세요.
데이터 분석 결과, 특정 시간대와 특정 환경 조건에서 불량률이 급증한다는 패턴을 발견했습니다. GPT는 다음과 같은 인사이트를 제공했습니다: "오후 2-4시 사이 공장 내부 온도가 27°C 이상 상승할 때 B라인의 불량률이 192% 증가합니다. 냉각 시스템 개선과 해당 시간대 추가 품질 검사를 권장합니다."
김 부장님은 이 분석 결과를 바탕으로 즉시 환경 제어 시스템을 개선하고, 실시간 모니터링 대시보드를 구축했습니다. 단 3개월 만에 불량률은 67% 감소했고, 고객 클레임도 크게 줄어들었습니다. "데이터가 말해주는 것을 경청하니, 눈에 보이지 않던 패턴이 보이기 시작했습니다."
좋아요
0
아주 좋아요
좋아요
조금 좋아요
댓글
0
댓글 작성
“말하지 않아도 따라오게 하는 조용한 리더십”
회의실은 침묵에 빠졌습니다. 방금 제가 제안한 새로운 프로젝트 방향에 팀원들의 얼굴에서 의구심이 역력했죠. 리더로서 가...
단 한 줄이 100페이지를 만들어낸 순간
"최소한의 노력으로 최대의 결과를..." 이런 말, 들어보셨죠? 하지만 정말로 가능할까요? 저는 늘 의심스러웠어요. 그런데 프...