안녕하세요, 데이터에 생명력을 불어 넣는 정석진입니다.

셀 추적 시스템 인프라 구축 및 데이터 분석을 담당하고 있습니다.

구체적으로는 조립공정 중 Notching, Lamination, Stacking, Folding, Package로 이어지는 공정 상 발생되는 데이터를 연결하여 제품 수율 개선, 설비 품질 개선, Issue Lot&Cell 분석 업무를 담당하고 있습니다. 추적성은 각 제조회사에서 기본이 되는 시스템이나, 자동차 배터리는 제품의 제조 과정 특성상 추적성이 단절이 되어 있습니다. 이 추적성이 단절이 되어 있기에 데이터 기반의 품질 분석체계를 갖추는 데 한계가 있고 그로 인해 생산성 향상 활동에 제약이 생길 수밖에 없습니다.
이 단절된 데이터 추적성을 연결하기 위한 기술을 개발하고 고도화 하는 일을 수행하고 있습니다. 이때 추적성을 기반으로 하는 설비에서 발생되는 각종 주요 데이터에 대해 ID 정보 연계와 더불어 개발된 개술에 대해서는 Global Site 대표 라인 검증 및 수평 전개를 위한 기술 지원을 하고 있고 구축된 추적 시스템을 통해 수집되는 데이터에 대한 1차적인 분석 및 검증을 하는 데이터 엔지니어링 업무도 하고 있습니다

과거의 지능화는 부분 영역에서의 데이터를 활용한 지능화 활동을 추진하였다면 지금은 전체 공정을 연결하여 전체 관점에서의 지능화 활동을 추진하고 있습니다. 이를 위해 전사적으로 분석 시스템이라는 것을 도입해서 활용을 하고 있는데, 이 분석 시스템의 Seed가 되는 것이 ID 기반의 빅데이터 품질 분석이라고 할 수 있습니다. 저희 조직에서는 Value Chain 전 영역에서의 추적성을 구축하고 있습니다.

앞서 단절된 추적성의 연결에 대해 말씀을 드렸는데, 저희 조직은 이외 배터리 제조 과정에서 보면 전극 롤이라는 거대한 반제품이 있는데 이 롤을 커팅해서 작은 단위의 셀을 만드는데 이 셀을 만들 때 롤이라는 반제품의 품질 정보도 연결을 하고 있습니다. 그래서 분석 시스템이 도입/활용됨에 있어 그 효과를 극대화할 수 있는 것으로 ID 기반의 분석을 할 수 있는 토대로 만들고 있어, 엔지니어들이 데이터를 가지고 분석할 수 있는 Infra를 구축하는 중요한 역할을 수행하는 조직이라고 보시면 됩니다.

Keyword를 꼽자면 ‘Digital Twin’와 ‘Feedback(상호관계) Feed-Forward(예측)’ 입니다.

Digital Twin의 사전적 정의는 “현실에 존재하는 객체를 디지털 데이터 모델로 표현하여 똑같이 복제하고, 실시간으로 Interaction 함”이라는 의미로 사용됩니다. 이를 위해선 데이터를 주고받는 행위를 해야 하며 결국 ‘데이터 인프라’라는 원천에서부터 모델링이 구성되어야 합니다. 이러한 맥락에 있어 제조 지능화 기반 구축팀의 역할이 중요해지고 있습니다.

Feedback Feed-Forward 의 변화는 ‘스마트 팩토리’라는 관점에서 설명할 수 있습니다. 목적 값이 목적에서 이탈될 때 맞도록 조작을 했다면, 이탈이 되기 전 징후를 포착하여 제어함으로써 사전에 문제를 조기에 해결할 수 있습니다. 모든 데이터에는 ‘단위’가 존재하며 집합을 형성함으로써 징후를 알 수 있게 하는 매개가 됩니다. 이를 위해 데이터의 연결성 확보는 ‘단위’를 부여하는 일로 표현할 수 있습니다. When, Where, What의 정의는 곧 데이터의 연결로부터 시작되기 때문입니다

지난 5년간 진행을 해온 파우치형 제품의 Global 전 Site 제조 라인에 대해 셀 추적 시스템 Infra 구축을 완료하고 빅데이터 분석을 위한 설비/검사 정보에 대한 ID 기반 연계체계 구축을 통한 온라인화 작업을 마무리를 할 계획입니다.

설비에서 수집되는 압력, 온도, 부하량과 같은 데이터부터 셀의 양, 불을 판정하는 검사 데이터까지 수집/연계 및 원부자재의 정보 연계하여 스마트 팩토리를 위한 디지털 전환에 기여하고자 합니다. 그리고 올해 원통형 제품으로의 추적성 확장을 진행하고 있습니다. 원통형 제품에 대해서도 기존의 업무 경험을 토대로 빠른 확산 전개를 위해 집중을 하고 있는데, 금년 목표는 Global 전 Site를 대상으로 H/W 설치를 완료하는 것입니다. 또한 Global 전 캔 공급 협력사 추적성 Infra 구축, 원통형 전지 공정/Vision 데이터 연계하는 작업을 통해 원통형 제품 또한 Global 전 Site의 추적성을 확보하는 목표로 업무를 수행하고자 합니다.

’데이터 분석 역량’과 ‘커뮤니케이션 능력’이 있어야 한다고 생각됩니다.
우리가 한 일의 결과물이 데이터입니다. 우리가 생성한 데이터에 대해 1차적으로 검증을 할 수 있어야 하는데 하루 한 개 라인에서 생성되는 데이터의 양이 수백 Giga Byte입니다. 이러한 데이터의 정합성을 검증하기 위해서는 데이터 분석 역량이 꼭 필요하다고 말씀을 드리고 싶습니다. 데이터 분석을 위해선 ‘숫자’와 친해야 한다고 생각합니다. 즉, 귀납적 추론에 익숙하신 분 들이라면 업무를 하는 데 있어 더 수월하게 분석할 수 있을 것이라 생각합니다.

Tool을 활용해 기능을 사용하여 분석하는 것은 결국 많이 사용할수록 익숙해지지만, 분석적인 사고는 “이 데이터가 왜 이렇게 발생되었지?”부터 “앞의 몇몇 현상으로 인해 발생이 되었구나.”라고 추론의 연속의 과정이므로 이러한 사고방식을 갖고 업무에 임한다면 문제를 해결하는 데 많은 도움이 될 것이라 생각됩니다.
더불어 ‘커뮤니케이션 능력’ 역시 중요하다 생각합니다. 우리 팀에서 하고 있는 일을 나만 이해하고 있는게 아닌 다른 사람들을 설득시키고 이해하는 업무 또한 일을 함에 있어 매우 중요한 일 중 하나입니다.
결국 이러한 적극적인 소통이 상대방의 마음을 열고 내가 필요한 일에 대해 상대방에게 도움을 받고 상대가 필요한 일에 도움을 줄 수 있게 되어 어려운 일도 쉽게 해낼 수 있습니다. 업무 특성상 Global Site에 주재하고 있는 담당자들과 협업하는 일이 대부분이므로 각 Site의 특성과 업무의 우선순위를 파악하기 위해 소통하고 협업한다면 업무에 많은 도움이 될 것이라 생각됩니다.

회사의 비전을 보고 선택했습니다.

세계적으로 LG 에너지솔루션에 대한 기대감은 높습니다. 높은 성장성을 바탕으로 대규모 투자와 동시에 수익률 또한 증가하는 구조입니다. 이는 개인으로 봤을 때 더 많은 기회를 받을 확률이 높고 개인의 성장에 기여하게 됩니다. “회사가 성장해야 개인이 성장한다,”라는 일반적인 논리를 가장 잘 실천하고 있는 회사가 바로 LG 에너지솔루션이라 생각합니다.

LG 인화원 교육 프로그램, Global Academy, IBT(Institute of Battery Tech) 등 다양한 사내 교육 프로그램을 통해 Soft Landing 할 수 있었습니다.
다양한 외부 교육기관과 연계한 사외교육 프로그램과 직무 개발 커리큘럼을 활용하여 배터리 공정에 대한 이해와 제품, 데이터 분석 기법 등에 대해 보다 쉽게 이해할 수 있었습니다. 이 밖에도 멘토링 활동, 팀 빌딩 등 커뮤니케이션할 수 있는 프로그램을 통해 팀원들과 유대감 형성에 많은 도움이 되었습니다.

현재는 데이터의 수집부터 검증, 분석을 주로 업무를 수행하고 있습니다. 이를 통해 데이터의 수집 원리와 제품 별 중요인자 등에 대해 이해할 수 있었습니다. 추후 기회가 된다면 DX/AI를 접목하여 좀 더 효율적인 데이터 분석 환경과 아키텍처를 만드는 데이터 엔지니어로 발전해 나가보고자 합니다.

#DATA INFRA #DATA TRACKING #DATA INTEGRITY #IMAGE DETECTING

저에게 LG 에너지솔루션은 “든든한 지원군이다.”라고 생각합니다.

매일 나와 함께하며 밥을 먹을 때도, 내가 힘들 때도 옆에 항상 있어주는 곳이라 생각합니다. 경제적인 부분도 중요하지만 심적인 부분에 있어 더 많이 도움을 받았습니다. 내가 좋아하는 일을 할 수 있도록 지원해 줄 때 감사하고, 같이 고민해 줄 때 위안이 되어주기도 합니다. 이 밖에도 많은 의미가 있으나 결국 “LG 에너지솔루션은 TAKER(받는 사람) 보다 GIVER(주는 사람)가 더 많은 좋은 회사”라 생각합니다.