산업공학과
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1. 개요[편집]
산업공학을 가르치는 학과.
학과명은 산업 + 경영/시스템 + 공학과 등을 조합하여 다양하게 부른다. 뒤에 경영이 붙어서 인문사회계열로 착각하는 사람이 많지만 거의 대부분의 학과분류상 공학으로 들어간다.
2. 대학생활[편집]
2.1. 학부[편집]
다른 여러 공학들과는 달리, 자연과학 분야에 많이 접근하지 않고, 수학이나 통계학을 더 많이 쓰며, 인간이라는 특성이 포함되다 보니 사회과학의 측면이 있어서 공대 내의 인문계열이라고 봐도 될 정도. 엔지니어링의 특성과는 거리와 먼 학문을 다루는 모습을 많이 보이기 때문에, IE=Imaginary Engineering이라고 많이 까인다. 하지만 이것도 학부과정까지 이야기고 대학원에서는 학부전공을 수학으로 하지 않은 걸 후회할 정도로 수학공부를 많이 해야 한다. 또한 컴퓨터공학과와 통계학과 다음으로 코딩으로 씨름해야하는 전공인만큼 코딩에 소질이 없다면 학부 시절부터 어려움을 느낄 수 있다.
2.2. 대학원[편집]
대학원 과정부터는 상당한 양의 수학이 요구된다. 실제적인 산업공학의 최적화 방법론을 제대로 적용하는 방법은 대학원과정부터 제대로 학습하게 된다. 말로만 효율을 추구해서는 안 되고, 정교한 수리적 모델링으로 최적(optimum)을 추구해야 하기 때문에, 여타 어느 공학보다도 깊은 수학 및 통계적 지식을 요구하며, 구해낸 해답이 정말로 최적인지에 대한 증빙까지 완벽히 마쳐야 한다. 특히 산업공학의 꽃이라고 할 수 있는 OR[1] 분야를 대학원에서 세부전공으로 택한다면, 여기가 공대인지 수학과인지 헷갈릴 정도로 각종 수학책을 옆에 끼고 살아야 한다.[2] 특히나 산업공학과가 유명해지는 데에 일조한 금융공학의 경우 대학원에서 공부하기 위해서는 수학과 학부 전공과목 중에도 악명이 자자한 해석학, 수치해석 등에서 다루는 이론들을 이용하며, 미적분은 기본적으로 활용한다.
안전공학, 인간공학, 품질경영, 최적화, 시뮬레이션, 금융, 데이터마이닝, 기술경영, 생산, 물류 등등 산업공학은 정말 다양하게 나온다. 그래서 연구분야 고르기도 어렵다.
대학원 나와서 학자, 교수가 되고 싶다면 가장 흥미있는 분야를 고르면 된다. 하지만 취업이 목표라면 트렌드를 따라가는 것도 방법이다. 2020년 현재에는 인공지능과 빅데이터가 트렌드이므로 취업을 위해서 데이터마이닝, 최적화, 시뮬레이션 등을 추천한다.
2.3. 전문대[편집]
한편 2년제대학(전문대학)에도 산업공학을 가르치고 있는데, 한편 몇몇 대학에서는 경영학과에서 산업공학의 접근론을 이용하는 경우도 많다.[3]
3. 타 국가에서[편집]
3.1. 독일[편집]
독일 대학에서는 Wirtschaftsingenieurwesen - Engineering Management - 즉 공업경영학이 우리나라의 산업공학에 대응되는 전공이다. 참고로 과거에는 우리나라도 산업공학 대신에 공업경영학이란 명칭을 사용하기도 했지만 그 내용은 독일의 그것과는 다르다고 봐야 한다. 현대자동차 정몽구 회장이 졸업한 한양대학교 산업공학과가 대표적인데, 정회장이 재학 당시 명칭이 바로 공업경영학과였다.[4] 기본적인 교육방향은 산업공학과 같지만 가장 큰 차이점이라면 학부 때부터 경영학 과목들도 비중있게 배우며 공대내 타전공을 세부전공으로 선택하여 해당 전공의 필수과목들을 대부분 이수해야 한다는 점으로, 한국대학으로 치면 경영학과 공대 타전공을 부전공 하는 수준으로 비중이 꽤 높다. 경영학 정도야 최근 국내 산업공학과에서 많이 시도하고 있는 부분이지만, 공대 타전공을 세부전공으로 삼는 개념은 국내의 산업공학과 방향이 완전 다르기 때문에 매우 이색적인데, 대표적인 세부전공으로 기계공학, 전기공학, 전자공학, 건축공학, 재료공학, 화학공학 등이 있으며 이 중에서도 기계공학과 전기공학 및 전자공학의 선택 비중이 전통적으로 높다고 한다.
4. 시험, 자격증과 산업공학[편집]
- 서울시 공무원 시험에서 연구직 공무원을 뽑을 때 가끔씩 산업공학개론을 출제한다. 그 외에 생산관리, 경영과학 과목도 연구사 시험에서 출제된다.
- 경영지도사(생산관리 파트)
- 품질경영기사
- 인간공학기사
- 산업안전기사
- 물류관리사
- CPIM(생산재고관리사)[5]
- 정보관리기술사: IT 쪽
- 정보처리기사: 산업공학만 유관전공은 아니며 모든 4년제 대학 졸업자에게 자격요건이 주어진다.
- 빅데이터분석기사: 정보처리기사와 마찬가지로 모든 4년제 대학 졸업자에게 자격요건이 주어진다. 이는 정보보안기사, 전자계산기조직응용기사도 마찬가지다.
- 국가공인 데이터분석 전문가(ADP): 정확히는 준전문가 (ADsP). 전문가 자격은 현업에서 활동하고 있는 프로들도 취득하기 어려워하는 자격이다. 대체적으로 난이도는 ADsP < 빅데이터분석기사 <<<<< ADP으로 평가받으며 연간 합격률은 5 ~ 9%이다.
5. 진로[편집]
※ 취업/이과, 취업/문과, 취업/SW 문서 셋 다 참조.
산업공학과는 전통적으로 제조업의 품질관리(품질경영), 생산관리, 물류관리 등에서 우대받고 있다. 뿐만 아니라 최근에는 컴퓨터공학과와 함께 데이터 사이언스 분야에서 우대받고 있다. 당장 인서울 중위권 대학 커리큘럼을 보더라도 데이터 사이언스 관련 수업이 주류를 이룬다. 실제로 산업공학과 데이터마이닝 랩실이 인기가 타 공대에 비해 높으며 랩실 사이트만 봐도 아웃풋이 좋다. 괜히 학과 입결이 매년 상승하고 있는 것이 아니다.[6]
5.1. 품질, 유통망, 자재 생산, 설비[편집]
주된 진출 분야는 제조업의 품질관리, 자재관리, 유통/물류망 최적화다.
보통 품질관리, 물류/유통/SCM으로 많이 진출한다. 학벌과 평점에 따라 하는 일이 갈린다.
- 학사: 현장파견 부서에 보내지는 경우가 많다. 현장에서 생산관리, 품질관리, 자재관리 등의 일을 밑바닥부터 배우게 되는데, 여기서 중요한 것은 기계, 전기전자, 화공, 식품 등의 공학 지식이다. 현장에 보내진 실무진은 이미 짜여서 보내진 청사진을 실행시키는데, 여기서 청사진을 이해할 공학지식이 많이 필요하다. 지방에 공장이 있는 기업에서 지방 소재 대학교 출신을 선호하는 이유는 지방 공장에 보내기 위해서다. 서울 또는 수도권에 소재한 대학교 출신들은 가기 싫어하는 경우가 많기 때문.
- 석사 이상: 경제적으로 최적화된 청사진을 그리는 업무를 담당하게 된다. 이 청사진을 바탕으로 위 현업부서가 업무를 진행한다. 따라서 자신이 얼마나 논문을 읽고 최적화 문제를 많이 풀어보았는지가 중요하다. 입사 테스트에서도 이런걸 중점으로 보니 주의할 것.
5.2. 경영정보 및 데이터 분석[편집]
2010년 이후 산업공학의 주력 분야다. 산업공학 졸업생의 시각으로써는 현 시장에서 데이터 과학과가 졸업생을 배출한 시점이 아니기 때문에, 데이터 과학을 배워서 데이터 분석 분야(Data Analysis)분야로 취업을 하는 게 IT계열 진출에서는 베스트다.
5.3. 연구, 개발, 설계[편집]
다른 공학 전공자들처럼 플랜트, R&D 직무에 지원하기도 한다. 이 경우 산업공학 관련 지식을 물을 뿐만 아니라 다른 공학 전공자와 차별없이 현업에서 쓰이는 공학 지식을 묻는 경우가 많아 미리 공부가 필요하다. 그리고 학사로서 산업공학과의 장점을 찾을 수도 없다. 대개의 합격자가 현업 관련 공학 전공자이기 때문에 업무능력이 뒤쳐지기 쉽다. 이 때문에 산업공학과가 왜 해당 직무에 지원했느냐는 질문은 거의 반드시 나오니 준비해야 한다.
또한 대입 전부터 이런 직무를 염두에 두고 있다면 처음부터 산업공학과보단 다른 이공계 학과를 전공하는 것이 좋다.
5.4. 영업, 마케팅[편집]
영업이나 마케팅, 전략기획 등 문과스러운 직무로 들어가는 경우도 다른 공대에 비하면 흔한 편이다. 일단 어딜 가든간에 공업지식은 필수적이란 마인드로 공부하는 게 중요하다.
5.5. UX, ICT[편집]
소프트웨어, 최적화, UI/UX 디자인, 프로젝트 관리 등으로 수요가 있다. 하지만 경쟁이 심하며 산업공학으론 경쟁우위를 갖기 어렵다. 일단 소프트웨어 개발은 컴퓨터공학 계열에서 쥐고 있고, 최적화는 수학과나 통계학과 등 수리과학 분야가 쥐고 있다. 경험 디자인 분야의 경우 심리학과, 경험 디자인 전문대 출신, 대부분의 미대 출신들, 기타 문과 계열들이 굉장히 많이 몰리기 때문에 다른 분야보다 경쟁이 압도적으로 치열하다. 전체적인 지휘 능력은 애초에 산업공학과보단 경력자를 뽑는다.
5.6. 컨설팅[편집]
- 오퍼레이션 컨설팅: 산업공학과 출신의 제조업 경력직이 전공지식을 활용하기 좋은 분야.
5.7. 금융공학[편집]
많이 잡아서 연 20명 정도는 금융공학, 기술을 분석해서 투자하는(애널리스트, 벤처캐피탈, 사모 펀드 등) 분야로 가는 게 가능하다.
6. 개설 대학[편집]
6.1. 수도권[편집]
- 가천대학교 공과대학 기계·스마트·산업공학부 산업공학전공
- 건국대학교 공과대학 산업경영공학부
- 경기대학교 소프트웨어경영대학 ICT융합학부 산업시스템공학전공
- 경희대학교 공과대학 산업경영공학과
- 고려대학교 공과대학 산업경영공학부
- 대진대학교 산업경영공학과
- 동국대학교 산업시스템공학과
- 명지대학교 공과대학 산업경영공학과
- 서울과학기술대학교 기술경영융합대학 산업공학과
- 서울대학교 공과대학 산업공학과
- 성결대학교 산업경영공학과
- 성균관대학교 공과대학 시스템경영공학과
- 수원대학교 산업및기계공학부 산업공학전공
- 숭실대학교 산업정보시스템공학과
- 아주대학교 공과대학 산업공학과
- 연세대학교 공과대학 산업공학과
- 인천대학교 산업경영공학과
- 인하대학교 산업경영공학과
- 한국외국어대학교 공과대학 산업경영공학과
- 한성대학교 IT공과대학 스마트경영공학부 산업공학트랙
- 한양대학교 공과대학 산업공학과
- 한양대학교 ERICA캠퍼스 산업경영공학과
- 홍익대학교 공과대학 산업·데이터공학과
6.2. 관동권[편집]
6.3. 호서권[편집]
- 공주대학교 천안공과대학 산업시스템공학과
- 남서울대학교 빅데이터경영공학과
- 단국대학교 과학기술대학 경영공학과
- 선문대학교 산업안전경영공학과
- 청주대학교 산업공학과
- 한국과학기술원 산업및시스템공학과
- 한국교통대학교 공과대학 산업경영·안전공학부 산업경영공학전공
- 한남대학교 산업경영공학과
- 한밭대학교 산업경영공학과
6.4. 영남권[편집]
- 경상국립대학교 공과대학 산업시스템공학부
- 경성대학교 산업경영공학과
- 금오공과대학교 산업공학과
- 동아대학교 산업경영공학과
- 동의대학교 산업경영빅데이터공학과
- 부경대학교 시스템경영안전공학부 산업경영공학전공, 시스템경영안전공학부 기술데이터공학전공
- 부산대학교 공과대학 산업공학과
- 계명대학교 공과대학 산업공학과
- 울산과학기술원 산업공학과
- 울산대학교 산업경영공학부
- 창원대학교 산업시스템공학과
- 포항공과대학교 산업경영공학과
6.5. 호남권[편집]
7. 출신 인물[편집]
※ 가상의 산업공학 전공자는 작품에 등장하는 인물들의 전공 문서 참조.
7.1. 내국인[편집]
- 가리온: 홍익대학교 산업공학과
- 강원기: 한국과학기술원 산업시스템공학과
- 고동진: 성균관대학교 산업공학과
- 김가을: 한양대학교 산업공학과
- 김범수: 서울대학교 산업공학과
- 김범용: 남서울대학교 산업공학과
- 김인주: 서울대학교 산업공학과
- 김진재: 한양대학교 산업공학과
- 구현모: 서울대학교 산업공학과
- 문천식: 남서울대학교 산업공학과
- 서정진: 건국대학교 산업공학과
- 양상훈: 서울대학교 산업공학과
- 이광형: 서울대학교 산업공학과
- 이용호: 서울대학교 산업공학과
- 이미지: 한국과학기술원 산업공학과
- 이은석: 고려대학교 산업공학과
- 임지훈: 한국과학기술원 산업공학과
- 임현주: 서울대학교 산업공학과
- 장유식: 서울대학교 산업공학과
- 전하진: 인하대학교 산업공학과
- 정몽구: 한양대학교 공업경영학과
- 정청래: 건국대학교 산업공학과
- 조양호: 인하대학교 산업공학과
- 최정문: 서울대학교 산업공학과
7.2. 외국인[편집]
[1] Operations Research 혹은 Management Science(경영과학). 국내에선 찾아볼 수 없지만, 외국대학에서는 OR만 전문적으로 하나의 전공으로 다루는 경우가 많다. 특히 미국에서는 일반적으로 IE를 한다고 하면 OR 쪽으로 받아들이는 경우가 많다.[2] 이미 학부수준에서도 10차원 선형대수문제를 손으로 풀게 시키는 곳도 있는 것 같다. 컴퓨터한테 어떻게 시키는지 가르쳐 주는 거라고는 하는데... 비선형대수문제까지 들어가면 그나마 남아있던 정신도 아득해진다. 참고로 게임 이론도 OR에서 다루는 부분[3] 실제로 산업공학 박사들 중에 경영대학 교수로 부임하는 경우도 종종 발생하고 있다. 생산운영관리 쪽 과목을 담당하는 경우가 많다.[4] 특이한 점은 우리가 산업공학이라 생각하는 Industrial Engineering 명칭은 독일에서 공업경영학 쪽에서는 생산관리와 관련된 연구분야 명칭으로 사용된다.[5] 미국 APICS에서 출제하고 한국 KPICS에서 주관하는 국제공인자격증이다.[6] 다만 데이터 사이언스 분야는 졸업장만 있다고 되는게 아니라 관련 역량을 어필할수 있어야 한다.
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