다운타임 추적: 데이터의 잠재력 활용을 위한 5단계

공정이 가동되지 않으면 제품을 생산하지 않는 것이므로 장비 다운타임을 추적하는 것이 중요합니다. 다운타임 데이터를 수집하고 추적할 때 유용한 정보가 생성되도록 하기 위한 몇 가지 중요한 사항이 있습니다.

다운타임 추적 및 모니터링 자동화

다운타임을 수동으로 추적할 수는 있지만, 수동 데이터는 일반적으로 정확하지 않고 시기적절하게 사용하기 어렵습니다. 예를 들어 작업자는 시간을 기록하는 데 적합하지 않습니다. 작업자는 문제를 해결하고 기계를 가동하는 데 바쁘기 때문에 다운타임의 지속 시간을 부정확하게 추측할 수 있습니다. 30분 정도밖에 지나지 않았는데 1시간 동안 다운되었다고 생각하기 쉽습니다. 일하다가 점심시간이라고 생각하고 시계를 보니 아직 오전 10시인 경우가 얼마나 많으셨나요?

또한 수동으로 데이터를 입력하면 잘못 기록되거나 분실될 수 있으며 정확한 집계가 어려울 수 있습니다. 이벤트가 할당되지 않으면 어떤 작업을 해야 할지 알기 어렵지만, 부정확한 데이터는 상황을 더욱 악화시킬 수 있습니다. 작업자가 과도한 다운타임을 숨기기 위해 일부러 부정확한 시간을 기록할 수도 있습니다.

의미 있는 이벤트 생성

궁극적으로는 기계가 가동 중인지 아닌지를 알고 싶지만 다운타임을 세분화하여 추가적인 기계 상태를 파악하는 것도 도움이 됩니다. 주요 상태는 다음과 같습니다.

가동 중 – 기계가 제품을 생산하고 있음
다운 – 예기치 않은 문제로 인해 기계가 제품을 생산하지 않음
스케줄 없음 – 기계가 가동되도록 예약되지 않았기 때문에 제품을 생산하지 않음
소재 부족 – 업스트림 기계가 다운되었기 때문에 기계가 제품을 생산하지 않음
정체 – 다운스트림 기계가 다운되었기 때문에 기계가 제품을 생산하지 않음

기계 제어 시스템에서 상태를 결정하는 것이 가장 이상적이지만, 다운타임 추적 소프트웨어의 계산을 통해 결정할 수도 있습니다. 이 경우 기계 상태에 따라 다운타임 이벤트를 트리거할 수 있으며, 시작 및 종료 시간이 기록됩니다.

다운타임을 중대한 중단과 경미한 중단으로 구분하는 것도 좋은 방법입니다. 유지보수가 필요 없는 5분 미만의 다운타임 이벤트는 경미한 중단으로 간주합니다. 경미한 중단에는 잼, 센서 차단 또는 사소한 조정과 같은 이벤트가 포함될 수 있습니다. 5분을 초과하는 다운타임 이벤트는 중대한 중단으로 간주되며, 고장 또는 교체로 구분해야 합니다.

다운타임 이유 지정

다운타임 이벤트가 생성된 후에는 기계가 다운된 이유를 파악하는 것이 문제 해결에 필수적이므로 이유를 식별하고 지정해야 합니다. 일부 시스템에서는 기계의 오류 코드에 따라 자동으로 이유를 지정할 수 있습니다.

작업자는 자동으로 생성된 이유를 확인하거나 사전에 결정된 일반적인 원인 목록에서 적절한 다운타임 이유를 선택할 수 있습니다. 일부 기업은 기계 제어부에 직접 이유 선택 기능을 내장하여 장비를 재가동하기 전에 작업자가 이유를 선택하도록 요구하기도 합니다.

이는 모든 다운타임 이벤트에 이유가 할당되도록 보장하는 방법이지만, 작업자가 기계를 재가동하기 위해 부정확한 데이터를 입력하거나 좌절감을 느낄 수 있으므로 주의해야 합니다.

관리하기 쉽고 집중적으로 파악할 수 있는 다운타임 이유 목록을 작성하세요.

유용한 정보를 얻으려면 적절한 이유 목록이 필요합니다. 이유 목록은 짧으면서도 각 장비 유형별로 표준화되어 있어야 합니다. 모든 문제를 동시에 해결할 수는 없습니다. 대부분 상위 3~5개의 다운타임 카테고리에 우선순위를 두고 작업할 텐데 30개의 이유가 있으면 어떤 이점이 있을까요?

대부분의 이벤트에 이유가 할당되고 ‘기타’로 분류되지 않도록 목록을 충분히 길게 만드는 것이 좋습니다. 일반적으로 10~12개의 이유가 포함된 목록이면 충분합니다.

또한 작업자가 이유 트리에서 올바른 이유를 찾기 위해 너무 많은 레벨을 자세히 들여다보게 해서는 안 됩니다. 시스템에 4개의 레벨이 있다고 해서 모든 레벨을 사용해야 하는 것은 아닙니다.

이유 트리 생성

다운타임 원인 트리를 만들 때는 다음의 사항을 염두에 두어야 합니다.

이유가 명확해야 합니다. 작업자가 어떤 이유가 적용되는지 명확하게 알 수 있어야 동일한 직접적인 원인에 대해 누군가는 이 이유를 선택하고 다른 누군가는 다른 이유를 선택하는 일이 발생하지 않습니다.
이유는 증상이어야 합니다. 이유는 근본 원인이 아니라 직접적인 원인을 설명해야 합니다. 문제 해결 활동 없이 작업자에게 근본 원인을 판단하라고 요구해서는 안 됩니다. 예를 들어 기계 다운타임의 직접적인 원인은 베어링 고장일 수 있습니다. 베어링 고장의 근본 원인은 윤활 부족일 수 있으며, 이는 궁극적으로 시설의 윤활 프로그램에 결함이 있음을 의미할 수 있습니다.
자주 발생하는 이유만 기입해야 합니다. 자주 발생하지 않는 이유는 올바른 이유를 찾기가 더 어려워지므로 포함하지 마세요. ‘기타’라는 이유를 사용하는 경우에는 그것이 최상위 원인이 되어서는 안 됩니다. 실제 원인을 파악하려면 새로운 이유를 목록에 추가해야 합니다.

다운타임 이벤트 속성 수집

다운타임 데이터를 유용하게 활용하기 위해 수집을 고려해야 할 추가 데이터가 있습니다. 수집해야 할 데이터는 다음과 같습니다.

공정 영역 또는 생산 라인
기계 이름 또는 기계 번호
제품 이름 또는 제품 코드
기계 고장/오류 코드
이벤트 지속 시간
교대 근무 번호
생산 날짜 및 시간
작업자 의견(시정 조치 포함)

기본적으로 모든 다운타임 이벤트에 대해 당사자, 일시, 장소, 내용, 원인을 파악하는 데 도움이 될 수 있는 모든 정보를 수집해야 합니다. 이는 향후 다운타임을 줄이는 데 도움이 되는 중요한 정보입니다. 또한 해당 이벤트와 취한 시정 조치에 대해 작업자가 직접 설명한 의견을 수집하는 것도 유용합니다.

이벤트가 발생한 시점에 가장 정확한 의견을 얻을 수 있으며 즉각적인 의사소통도 가능합니다. 이유 범주는 주요 문제를 파악하는 데 사용할 수 있지만, 근본 원인을 파악할 때는 작업자의 의견이 매우 유용할 수 있습니다. 연습과 코칭을 통해 정보가 가득한 의견을 작성할 수 있습니다.

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실시간 정보 제공으로 실시간 문제 해결

정보를 수집하고 문제를 해결하기에 가장 적합한 시기는 실제로 문제가 발생했을 때입니다. 사후 보고 및 문제 해결은 그다지 효과적이지 않습니다. 다운타임 데이터를 어떻게, 그리고 누가 보는지는 개선에 중요한 역할을 합니다. 데이터는 항상 사용할 수 있어야 하며, 오랜 시간이 지난 후에 복잡한 보고서를 수동으로 작성할 필요가 없어야 합니다.

다운타임의 원인을 파악하고 이에 대응하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 파레토 차트는 특정 기간 동안 다운타임의 상위 원인을 시간 또는 이벤트 수로 시각적으로 표시하는 일반적인 도구입니다. 파레토 차트 상단에 있는 만성적 문제를 체계적으로 해결하기 위한 절차를 개발하는 것이 좋습니다.

트렌드와 간트 차트는 다운타임 이벤트의 현재 타임라인을 표시하는 훌륭한 시각적 도구입니다.