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[학부] Hankook Technology Group (구 한국타이어월드와이드) – KAIST Co-op Program 안내(6/14 17시까지)

2019.06.04 10:52

학사과정 학생 여러분께,

 

안녕하세요,

산업 및 시스템공학과에서는 현장 실무 능력을 갖춘 이공계 인력을 양성하기 위해우리 학과 학사 과정 학생들이 정규 학기 중에 우수 기업에서 실무 프로젝트를 수행하고 이를 학점으로 인정받을 수 있도록 지원하는"ISysE Co-op Program" 을 운영할 예정입니다.

 

1. 신청서 접수(1차)

2019년 6월 14일 17시까지(산업 및 시스템 공학과 학과 사무실로 ①신청서, ②자기소개서, ③2019년 3월 이후 발급한 성적증명서 직접 제출)

 

2. 모집 인원/모집 직무

1) 모집 인원 : 생산본부 2~3품질부문 2디지털전략실 1, SCM 2연구개발본부 2~3명 (약 10)

2) 직무 세부 사항

 

(1) 생산본부 (3명) 

 

 

 

구분

과제명

주요 내용(목적)

인원

근무지

1

생산혁신담당
(디지털기술팀)

1. 공정내 반제품 잔량 대차 최소화 연구
2. G.공장 IT시스템 고도화 지원

• 반제품-성형 LOT SIZE 동기화 로직 및 알고리즘 설계 구현

• 공장의 Digital Infra 구축을 위한 세부내역 Support

1

대전

2

제조기술담당
(재료공정기술팀)

1. 제조 빅데이터 특성 및 분석 기법 연구
2. 정련 - 압출 물성의 공정 품질 상관성 분석
3. 고무 물성 변화 관련 인자 도출

• 제조 빅데이터 특성 및 분석 기법 도출
• 정련의 물성 편차 수준이 후공정의 물성 편차 수준에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구
• 고무의 물성 변화에 관련된 인자들의 영향도 분석

1

금산

3

생산기획담당
(생산전략팀)

1. G.공칭Capa. 산출 시 생산관련 Data 분석
2. 공장 별 특수 Segment분석을 통한 제약조건 해결

• 공장 별 라인 밸런스 및 Neck공정 분석 
 - 특수 Segment 및 제약조건을 재분석하고 해소를 위한 방안 모색

1

금산

 

(2) 품질부문(2명) 

 

 

 

구분

과제명

주요 내용(목적)

인원

근무지

1

 Return 분석

Return 분석 및 정보관리

• Return 분석을 통한 시장 Return정보관리 및 대응 System 구축
 - Return 정보 분석에 필요한 Issue Finding (정보 입력~ 분석 ~ 대응~ 검증 모든 Issue)
 - Big Data analysis & Deep Learning 
 - 상이한 여러 System의 연동화(최적의 Data 연동화 방안)

• 품질통합 WEB 개발 (APP(소량) & WEB개발(대량))
 - WEB / SAP / BEX / GC 연동
 - TI/BI 를 통한 정규 Report 자동화

1

서울
(대전)

2

품질 분석

1. Design + Idustrialization

2. 품질 Digitalization

• 개발 / 양산 / 시장품질 Issue Data 연계 및 해결방안 Listing
• Rebuilding 성능 재현 Issue 분석 (Issue와 정보의 연결)
• 품질Guideline 설정 및 개선을 위한 Data 활용 및 분석
 - Data Analyst의 여러가지 방안 및 요구 기술
 - Python / RPA 등 여러 자동화 방안
 - RCX System을 통한 여러 조건 부여 및 ER분석 시스템 Upgrade

1

서울
(대전)

 

(3) 디지털전략실(1명) 

 

 

 

구분

과제명

주요 내용(목적)

인원

근무지

1

디지털전략팀

그룹 차원의 빅데이터 로드맵 수립

• 한국테크놀로지그룹의 빅데이터 분석 가능 Function 및 과제 도출
 - 그룹 데이터의 효과적 분석 위한 '단계적 구현 로드맵 및 세부 추진 계획' 수립

1

서울

 

(4) SCM(2명) 

 

 

 

구분

과제명

주요 내용(목적)

인원

근무지

우선순위

1

인프라

SCM Smart Insight 컨셉 및 로직 개발

• SCM Issue 분석을 통한 Smart Insight 도출 컨셉 및 Logic 개발
 - SCM Issue Finding
 - Big Data analysis 
 - Deep Learning POC(Proof Of Concept), LSTM(Long Short-Term Memory) 등

2

서울

1

2

물류

RE RDC 배송Route 최적화 Logic 개발

• System에 의한 배송Route/배차계획 수립(누구나 최적의 계획 수립 가능) 
 - 차종/비용/Leadtime/회차율 등의 회사 이익에 의한 최적화된 배송Route/배차계획 제안 가능 Logic산출

2

서울

2

3

공급

Mold(자산) 미래가치 활용도 평가/분석 방안 설계

• 생산 운영기준 Mold 자산의 최적 활용 방안 모색
- 다양한 제약 조건을 반영한 SKU대비 최적의 운영수량을 판단, 미래 부가가치가 낮은 Mold는 폐기 추진

2

서울

3

 

(5) 연구개발본부(3명) 

 

 

 

구분

과제명

주요 내용(목적)

인원

근무지

1

연구담당

시험 및 해석 데이터 기반의 Bigdata Analytics 연구

• OE 업체별 Tuning Direction 통계 분석
 - OE 업체별 설계 Guide 분석
 - 승인 spec 및 mold(pattern, profile) 분석
 → 종합적인 OE 업체별 tuning guide digital화
• RE 확산 규격 Rule 통계 분석
 - 신상품 model 개발 및 확산 시 Pattern, Profile 확산 Rule 분석 

 - footshape 분석 포함 
 - 당사 Pattern / profile 확산 guide
• ISLM System 고도화
 - ISLM System의 Data 분석 & Visualization 기능 개발  
 - ISLM System의 감성공학적 설계 & 사용 편의성 향상
 - HPC System의 Scheduling 최적화

• Data Analytics 연계 업무
 - Data Mining 관련 기법 연계 활용 및 프로세스 정립 

   (ex. Scraping, Image or Test processing 기법 등)
 - AI 활용 data 분석
 → Text Mining 기법 활용한 Data 분석
 → 패턴도 및 AVH 도면(이미지) 분석을 통한 타이어 부적합 영향도 확인 and 패턴 분석 (Seg별)

3

대전

2

재료담당

Deep learning application for manufacturing industry

•  Development of Virtual Compound Design System by AI
•  Development of AI Model for Extrusion Prediction

2

대전

   

3. 직무 기간

1) 선행교육(2019.07~2019.08): 파견 전 학교에서 사전 교육 및 트레이닝 진행, 관련 연구실에서 지도교수 및 조교와 함께 개별 연구 진행
2) 현장실습(2019.09~2020.02): 산업 현장에 투입되어 6개월 맞춤형 프로젝트를 수행하며 기업 내 현안 문제 개선
 
4. 지원 자격
3학년 1학기를 마친 학사 과정 학생, 최대 2회까지 참여 허용
- 현장 실습 기간 중 졸업 불가
 
기타 문의사항 있으시면, 산업 및 시스템 공학과 학과사무실(042-350-3106) 혹은 이메일(yoojinhong@kaist.ac.kr)로 연락주시기 바랍니다.
 
감사합니다.
 

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