워크플로우 효율성 향상: 데이터 관리 성과 평가표에 포함해야 할 항목

이 글에서는 데이터 관리 스코어카드의 핵심 요소를 살펴보고, 새로운 지표인 워크플로우 생산성 지수(WPI)를 소개하겠습니다. 데이터 시각화, 보고 기능, 비용 고려 사항 등 포함해야 할 핵심 요소들을 다룰 것입니다. 이 글을 마치면 데이터 관리 시스템에서 무엇을 중점적으로 살펴야 하는지, 그리고 더 나은 의사 결정을 위해 스코어카드를 어떻게 개선할 수 있는지에 대해 더 명확히 이해하게 될 것입니다.

데이터 관리 스코어카드의 기초

시장에는 수많은 데이터 관리 시스템이 존재하기 때문에, 조직에 적합한 시스템을 선택하는 일은 쉽지 않을 수 있습니다. 이때 기업들은 유용한 평가표를 활용하게 됩니다. 종종 제품마다 매우 유사한 평가 결과가 나오기도 합니다. 대부분의 시스템은 스코어카드의 기본 요건을 충족하며, 전반적으로 동일한 기능을 제공하는 것처럼 보입니다. 새로운 평가 지표를 도입하기 전에, 데이터 관리 시스템을 평가하기 위한 스코어카드의 기본 사항을 다시 한 번 살펴보겠습니다.

사이트에 가장 적합한 솔루션을 찾을 때는 주요 요소를 고려한 평가표를 작성하는 것이 중요합니다. 일반적인 데이터 관리 평가표의 평가 항목에는 데이터 시각화 및 핵심 성과 지표 모니터링이 포함됩니다. 또한, 새로운 소프트웨어를 검토할 때 많은 사이트에서는 사용자들이 신속하게 시스템을 활용하기 시작하기를 원합니다. 시스템에 직관성과 사용자 편의성 같은 개념을 반영하십시오. 이러한 요소들은 변화에 대한 저항을 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

맞춤형 공정 그래픽을 생성할 수 있는 기능은 데이터 관리 및 제조 분석 소프트웨어를 평가할 때 고려해야 할 중요한 요소가 될 수 있습니다.

많은 사이트들이 보다 강력한 보고 및 분석 기능을 원하고 있습니다. 경험이 부족한 인력을 보유한 소규모 사이트의 경우 기술 지원 서비스에 대해 알아보고 싶어 할 수 있습니다. 비용은 많은 평가 기준에서 최우선 순위를 차지합니다. 첫해의 초기 도입 비용뿐만 아니라 3~5년에 걸친 총 소유 비용을 비교해야 한다는 점을 유의해야 합니다.    

마지막으로, 일부 기업들은 다른 사용자들의 경험과 해당 관리 시스템에 대한 의견이 어떤지 궁금해할 수 있습니다. 여기에는 해당 시스템이 업계 내에서 얼마나 널리 정착되어 있는지도 포함될 수 있습니다.

데이터 관리 시스템을 평가할 때, 주요 평가 지표에서 여러 옵션이 동등한 점수를 받는 경우가 흔히 있습니다. 하지만 점수가 동률인 경우에는 어떻게 해야 할까요? 바로 이때, 평가 기준표를 보완하고 올바른 선택을 내리는 데 도움을 주는 이 새로운 지표가 등장합니다. 이때는 각 시스템이 업무 흐름을 얼마나 원활하게 지원하는지 더 깊이 살펴봐야 합니다. 바로 ‘워크플로우 생산성 지수’입니다.

WPI란 무엇인가요?

WPI(워크플로우 생산성 지수)는 소프트웨어가 작업을 수행할 수 있는지 여부뿐만 아니라, 사용자가 데이터 관리 시스템 내에서 해당 작업을 얼마나 빠르고 효율적으로 완료할 수 있는지도 평가합니다.

이 지수는 사용자가 시스템으로 인해 속도가 저하되지 않도록 보장하여, 사용자가 생각만큼 빠르게 작업할 수 있게 해줍니다. 단순히 작업을 완료할 수 있는 것과 빠르고 효과적으로 수행하는 것에는 차이가 있습니다. 이 지수는 단순히 기능만 제공하는 시스템과 진정으로 생산성을 향상시키는 시스템을 구분하는 데 도움이 됩니다.

WPI에는 어떤 요소들이 포함되나요?

워크플로우의 생산성을 파악하는 데에는 다양한 정성적·정량적 고려 사항이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 처리 속도와 업무 자동화 수준을 살펴봄으로써 시간 절감 효과를 평가할 수 있습니다. 사용 편의성, 시스템 간 통합, 그리고 시스템 내 협업은 정량화하기는 어렵지만 평가하는 데 있어 중요한 요소입니다.

다음은 특정 데이터 관리 시스템의 WPI를 정량화하는 몇 가지 방법입니다.

통찰을 얻기까지:

이 지표는 문제 해결에 소요되는 시간을 파악하기 위한 것입니다. 데이터 관리 시스템을 활용하여 근본 원인을 찾아내기 위함입니다. 이를 평가할 때는 추세 그래프와 차트가 빠르게 열리고 데이터가 제대로 로드되는지 확인하십시오. 하루, 일주일, 또는 한 달 분량의 데이터를 한 번에 확인할 수 있습니까? 원하는 화면으로 이동하는 데 몇 번의 클릭이 필요합니까? 현재 운영상의 문제를 파악하기 위해 수행하고 있는 다른 작업은 무엇이며, 검토 중인 데이터 관리 시스템을 사용할 경우 해당 작업에 소요되는 시간은 얼마나 될까요?

작업 완료 속도:

작업 완료 속도는 문제 해결보다는, 사용자가 원하는 방식으로 데이터를 가능한 한 빨리 확인할 수 있는지에 더 큰 비중을 둡니다. 엑셀이든, 히스토그램, 파레토 차트, 박스 플롯이든, 그 밖의 시각화 시스템이든 상관없습니다. 태그나 추세에서 보고서나 기타 분석 화면으로 이동하는 데 필요한 단계나 클릭 횟수는 몇 번인가요? 사용자 상호작용이 효율성을 높일 수 있도록 구성되어 있나요?

PARCview를 사용하면 태그 브라우저에서 태그를 트렌드로 직접 드래그하여 신속하게 데이터를 분석할 수 있으며, 이는 데이터 관리 시스템에서 고려해야 할 핵심 요소입니다.

데이터 접근성:

데이터 접근성은 모든 데이터 관리 시스템에서 핵심적인 요소입니다. 데이터를 빠르고 쉽게 이용할 수 있는 시스템을 갖추면 사용자는 업무 프로세스를 원활하게 진행할 수 있으며, 시스템으로 인해 업무 속도가 저하되는 것을 방지할 수 있습니다. “생각하는 속도”만큼 빠르게 데이터를 활용할 수 있으므로, 작년 여름 데이터와 현재 데이터를 비교할 때 해당 지표가 왜 중요했는지 잊지 않게 됩니다. 또는 공정 이상 발생 시, 해당 제품의 최근 5회 생산 분과 현재 생산 분을 나란히 비교하여 가능한 근본 원인을 신속하게 파악할 수 있습니다.

문제 해결 능력:

모든 문제 해결과 분석 작업을 한 곳에서 처리할 수 있습니까? 예를 들어, 가동 중단 시간 및 원인 분석 기능이 통합된 데이터 관리 시스템을 활용하면 관련 정보를 항상 손쉽게 확인할 수 있습니다. 즉, 사용자가 한 곳에서 원인을 파악한 뒤 다른 곳에 기록해야 하는 번거로움을 덜 수 있습니다. 이를 통해 정보 간 연결, 스크린샷 저장, 그리고 해결 과정이 어떻게 이루어졌는지에 대한 명확한 방향성을 확보할 수 있습니다.

여기저기서 몇 번 더 클릭하는 것은 사소한 일처럼 보일 수 있지만, 시간이 지남에 따라 상당한 양으로 누적될 수 있습니다. 신속한 보고서 생성 및 추세 분석은 시기적절한 의사 결정과 효과적인 프로세스 관리에 필수적입니다. 전반적으로 이러한 지표들은 시스템 성능을 최적화하고, 사용자 만족도를 높이며, 운영의 탁월성을 달성하는 데 중요합니다.

포지션별 WPI를 살펴보자

WPI를 구상하는 데 도움이 되도록, 업무를 서로 다른 직무 영역과 직책으로 구분해 보십시오. 다양한 역할에 걸쳐 업무 흐름의 생산성을 최적화하면, 각 직책이 데이터 관리 시스템과 어떻게 상호작용하는지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 다양한 역할의 담당자들이 시스템 활용을 통해 효율성과 의사결정 능력을 향상시키는 방식을 정리한 것입니다.

• 콘솔 운영자 – 운영자는 기계를 설정하고 정상적으로 가동되도록 관리하는 역할을 담당합니다. 모든 작업이 계획대로 진행되려면 실시간 데이터가 필수적입니다. 운영자는 데이터를 손쉽게 입력하고, 공정 이상 상황이 발생했을 때 이를 파악할 수 있는 데이터 관리 시스템이 필요합니다.
• 공정 엔지니어 – 공정 엔지니어는 대개 시스템을 최적화하는 업무를 수행합니다. 이들은 경보의 원인을 분석하고, 문제가 발생한 시점을 파악하며, 특정 패턴이 있는지 등을 확인해야 합니다. 또한 향후 공정 최적화에 도움이 되도록 과거 데이터를 검토해야 합니다.
• 관리자/감독자 – 관리자와 감독자는 실시간 및 과거 데이터를 검토해야 하는 다양한 업무를 수행합니다. 이들은 일상적인 운영, 프로젝트 관리, 자원 배분에 영향을 미치는 데이터 기반의 의사결정을 내려야 합니다. 또한 생산 과정에서의 가동 중단 시간과 문제를 최소화하고자 합니다. 이를 위해 데이터를 검증할 수 있도록 입력 로그 및 감사 기록에 접근할 수 있는 능력이 필요합니다.
• CEO / 최고 경영진 – 최고 경영진은 한 차원 높은 수준의 데이터 관리 시스템을 활용할 수 있습니다. 이는 여러 사이트의 데이터에 접근할 수 있는 전사적 시스템일 수 있습니다. 이를 위해서는 사이트 간 전환이 가능해야 하며, 적절한 접근 권한과 보안 체계가 마련되어 있어야 합니다.
• 모든 직책 – 어떤 데이터 관리 시스템이든 동료들과의 소통을 원활하게 해주는 워크플로가 마련되어 있어야 합니다.

각 역할이 데이터 관리 시스템과 어떻게 상호작용하는지 이해하면 업무 흐름을 간소화하고 생산성을 높일 수 있습니다. 콘솔 운영자, 엔지니어, 관리자, 경영진의 구체적인 요구 사항과 책임을 면밀히 검토함으로써, 시스템이 조직 전반에 걸쳐 효율적인 운영과 효과적인 의사소통을 뒷받침하도록 할 수 있습니다.

제품 시연 중 WPI를 식별하는 방법

WPI에 대해 알게 되셨으니, 이를 연구에 어떻게 적용할지 궁금하실 수 있습니다. 다음은 단순히 기능적인 측면을 넘어 도구의 활용 가능성을 보여줄 수 있는 질문들로, 영업 담당자나 기술 담당자에게 물어보시면 좋습니다.

직관적:

제품 시연 중에는 시스템이 얼마나 직관적인지 확인하고 싶을 것입니다. 사용하는 데 어려움이 없는지 확인해야 합니다. 마이크로소프트와 같이 이미 사용 중인 다른 시스템과 유사한지 살펴보세요. 모든 사용자가 이용할 수 있는 교육 자료가 마련되어 있습니까? 이 소프트웨어는 빠른 학습 환경을 지원합니까? 배우고 사용하는 것이 너무 어려워서는 안 됩니다. 학습 곡선이 가파르면 도입될 가능성이 낮아집니다.

데이터 속도:

데이터 처리 속도를 직접 확인해 보세요. 데이터 처리 속도가 사용자의 사고 속도를 저해해서는 안 됩니다. “오프라인 활동”은 최소화되었나요? 분석 과정에서 사용자가 실시간 상태를 유지하고 있나요?

기능:

일상적인 업무를 지원하기 위해 기능을 탐색하고 사용할 때, 사용 사례 세그먼트와 워크플로우의 사고 과정을 살펴보세요. 소프트웨어가 사고의 속도를 따라가고 있습니까? 결론을 도출하고 답에 도달하기까지 필요한 단계와 클릭 횟수가 눈에 띄게 줄어든가요? 

이음매 없음:

사용자가 손쉽게 이용할 수 있는 기능의 수를 확인해 보세요. 이러한 기능들이 워크플로우에 얼마나 잘 통합되어 있나요? 워크플로우를 방해하지 않으면서도 이 기능들에 쉽게 접근할 수 있나요?

역할 사용법 시연:

공급업체는 해당 소프트웨어를 시연하고, 컴퓨터 사용에 익숙하지 않은 직원을 포함해 가장 다양한 직군 구성원들이 쉽게 사용할 수 있음을 보여줘야 합니다. 일선 사용자로부터 기업 임원급 직원까지, 다양한 직책과 직급의 사용자에게 어필할 수 있어야 합니다. 각 직급별로 어떤 이점이 있을까요?

dataPARC와 함께하는 WPI

dataPARC는 사용자의 WPI를 향상시키기 위해 맞춤 제작된 다양한 도구를 제공하여, 데이터 분석 과정을 간편하게 만들어 줍니다.

통찰을 얻기까지

통찰력을 얻는 데 걸리는 시간은 문제 해결과 데이터 분석에 달려 있습니다. PARCview를 사용하면 히스토그램, 파레토, 엑셀로 내보내기 등의 분석 도구를 추세 그래프에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭 메뉴를 통해 바로 이용할 수 있습니다. 별도의 화면을 열거나 태그를 찾거나 시간 범위를 조정할 필요가 없습니다. PARCview는 모든 중요한 정보를 한 번에 불러옵니다.

또한, 이 Excel 애드인은 Pi Datalink와 같이 단순한 계산 기능을 넘어서는 다양한 가져오기 옵션을 제공합니다. 데이터 정규화 시트를 사용할 경우, 데이터는 수식 없이 일괄로 가져오기되며, 시트를 열 때마다 재계산이 이루어집니다. 하지만 날짜를 변경하고 다시 실행하면 신속하고 최신 데이터를 확인할 수 있습니다.  

Centerline과 같은 독창적인 PARCview 디스플레이는 문제 해결 과정을 가속화합니다. Centerline은 실행별 표 형식의 보고서입니다. 실행 결과를 나란히 비교하여 해당 실행에서 어떤 점이 다른지 파악할 수 있습니다.   

dataPARC의 워크플로우 생산성 지수가 실제로 적용된 모습으로, 추세 분석과 엑셀 간의 원활한 연동을 통해 데이터 접근성과 효율성을 향상시키는 방식을 보여줍니다.

작업 완료 속도

앞서 언급했듯이, 트렌드 마우스 오른쪽 버튼 메뉴에는 필요한 모든 도구가 포함되어 있으며, 이 도구들은 현재 표시된 데이터에 바로 적용됩니다. 세션 도중에 설정을 재설정하거나 다시 구성할 필요가 없습니다.

dataPARC는 생각의 속도로 데이터를 제시하는 것을 목표로 합니다. 어떤 문제를 떠올리면 즉시 해당 정보를 불러오고, 과거로 거슬러 올라가며, 그 타임스탬프를 다른 추세로 드래그할 수 있습니다. 잠재적인 근본 원인을 동시에 배제해 나가면서도 사고의 흐름을 끊기지 않게 유지할 수 있습니다.

데이터 접근성

dataPARC에는 데이터를 다른 어떤 추세 그래프보다 빠르게 표시할 수 있도록 해주는 성능 데이터 엔진(PDE)이 탑재되어 있습니다. PDE는 데이터 검색 속도를 높이기 위해 사용되는 일련의 서버 측 애플리케이션입니다. 이 엔진은 PARCview에서 추세 그래프 및 기타 보고 기능을 극대화합니다.

데이터 접근성을 높여주는 다른 기능으로는 더블 클릭 및 클릭 후 드래그 기능이 있습니다. PARCview의 모든 태그를 더블 클릭하면 추세를 확인할 수 있습니다. 더 많은 태그나 타임스탬프를 추세 그래프로 드래그하면 원하는 결과를 빠르게 얻을 수 있습니다.

문제 해결 능력

dataPARC를 사용하면 문제 해결 과정을 체계적으로 관리할 수 있습니다. 문제가 발생하면 경보를 발령하고, 원인을 파악한 후 PARCview에 그 사유를 기록하세요. 파레토 차트를 활용하여 가장 빈번하게 발생하는 문제를 분석함으로써 가동 중지 시간을 줄이는 데 도움을 받으세요.

WPI: 요약

제조업체로서 적합한 데이터 관리 시스템을 찾는 것은 쉽지 않은 일입니다. 때로는 어떤 소프트웨어가 사용자의 시간과 노력을 지속적으로 절약해 줄 수 있는지가 결정의 핵심이 되기도 합니다. 운영 측면과 직원 측면 모두에서 효율적인 시간 관리는 곧바로 비용 절감으로 이어집니다. 노력을 절약하면 해당 도구를 사용하는 모든 직원이 쉽게 소통하고 문제를 파악할 수 있습니다. 또한, 긍정적인 사용자 경험은 직원들이 도구에 대해 더 많이 배우려는 동기를 부여하고 다른 업무를 수행할 여력을 확보하게 해줍니다. 적합한 데이터 관리 시스템은 데이터 기반의 핵심 의사결정을 가능하게 하여 회사의 목표와 성과를 달성하는 데 기여할 것입니다.