제조 효율성을 개선하는 4단계 방법

이 블로그에서는 제조 효율성을 개선하기 위한 네 가지 전략적 단계, 즉 직원 참여 유도, 데이터 인텔리전스 활용, 스케줄링 효율성 향상, 6-시그마를 통한 공정 최적화에 대해 살펴보겠습니다. 각 섹션에서는 이러한 전략이 생산량 증가, 품질 개선, 비용 절감, 보다 안전하고 지속 가능한 제조 환경을 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 설명하면서 구현 및 이점에 대한 실질적인 인사이트를 제공합니다.

  1. 직원 참여 유도
  2. 데이터 인텔리전스 활용
  3. 스케줄링 효율성 향상
  4. 6-시그마를 통한 최적화

계획되지 않은 다운타임, 품질 저하, 성능 문제로 인한 생산 손실을 모니터링, 보고, 분석합니다.

제조 효율성과 생산성의 차이

제조 분야에서 효율성과 생산성은 종종 혼용되어 사용되지만, 효율성과 생산성은 제조 공정에서 별개의 측면을 요약하는 개념입니다. 이러한 차이점을 이해하는 것은 운영 최적화와 비용 절감을 목표로 하는 모든 제조업체에게 매우 중요합니다.

제조 효율성의 정의

제조 효율성은 결과물을 생산하기 위해 자원을 얼마나 잘 활용하는지에 초점을 맞춥니다. 단순히 결과물의 양이 중요한 것이 아니라 그 결과물을 얻기 위해 투입물을 최적의 방법으로 사용하는 것이 중요합니다. 효율성은 정해진 시간 내에 실제 결과물과 잠재적 결과물을 비교하여 측정하며, 낭비되는 자원이 적을수록 효율성이 높다는 의미입니다. 기본적으로 사용되는 원자재, 시간, 에너지 등 더 적은 자원으로 더 많은 일을 하는 것이 핵심입니다.

제조 분야의 생산성에 대한 이해

반면 생산성은 일반적으로 특정 기간 사용된 투입량 대비 결과물의 양에 초점을 맞춘 보다 광범위한 측정값입니다. 이는 제품이 만들어지는 속도에 관한 것이며, 반드시 소비되는 자원을 고려하지는 않습니다. 생산성이 높다는 것은 더 많은 제품이 생산되고 있다는 의미이지만, 그렇다고 해서 항상 가장 자원 효율적인 방식으로 생산되고 있다는 것을 의미하지는 않습니다.

생산량: 공통 분모

효율성과 생산성에는 미묘한 차이가 있지만, 둘 다 모든 제조 작업의 핵심인 생산량을 향상시키는 것이 목표입니다. 생산량은 부품, 제품, 서비스 등 제조 공정의 가시적인 결과물입니다. 효율성 향상은 낭비나 다운타임을 줄이는 것을, 생산성 향상은 자재 수율이나 생산 속도를 높이거나 작업자 성과를 개선하는 것을 의미할 수 있습니다.

2x2 multi trend parcview display.

멀티 트렌드를 통해 성공적인 제조 과정을 시각화하세요. 효율성과 생산성을 실시간으로 추적하고 최적화하세요. 공정의 변화가 어떻게 생산량에 직접적인 영향을 미치는지 확인하여 생산 품질과 성과를 개선하도록 정보에 입각한 의사결정을 내릴 수 있습니다.

기업은 제조 효율성과 생산성을 명확하게 정의하고 측정함으로써 개선이 필요한 영역을 구체적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어 dataPARC의 제조 공정 최적화 소프트웨어는 이러한 여정에서 핵심적인 도구로, 효율성의 결과와 생산성의 결과를 구분하고 모두를 향상시키는 전략을 구현하는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

제조 효율성을 개선하기 위한 단계

1단계: 직원 참여 유도

직원의 참여를 유도하려면 포용과 참여를 장려하는 문화를 조성해야 합니다. 피드백을 장려하고, 자유로운 의사소통을 촉진하며, 직원들이 의사결정 과정에 기여할 수 있는 기회를 제공하세요. 보상 프로그램을 시행하고 경력 개발을 위한 명확한 진로를 제공하는 것도 참여도를 높일 수 있습니다.

효율성 개선 프로젝트를 성공으로 이끄는 열쇠는 작업자의 지지를 얻는 것에 있습니다. 직원들이 참여하고 존중받는다고 느끼면 효과적으로 협업하고, 변화를 수용하며, 교육 프로그램에 적극적으로 참여할 가능성이 높아집니다.

이 기초 단계는 차후의 효율성 이니셔티브가 저항이 아닌 열정적인 참여로 공동의 목표를 향한 공동의 노력을 이끌어낼 수 있도록 합니다. 효율성 개선은 직원들의 시간을 최적화하여 더 선호하는 업무에 집중하도록 하는 것이 목표라는 점을 강조함으로써 직원들의 개인적인 관심사를 조직의 목표와 일치시킬 수 있습니다.

2단계: 데이터 인텔리전스 활용

데이터 인텔리전스를 활용하려면 제조 공정과 관련된 데이터를 수집, 분석, 해석하는 시스템을 구현해야 합니다. 실시간 인사이트를 제공하고 데이터 기반 의사결정을 촉진하는 제조 분석 소프트웨어를 활용하세요.

dataPARC graphic of a bleach plant with a variety of tanks, lines and trends within the tanks.

프로덕션 모니터링에 dataPARC의 동적 그래픽을 사용하여 공정을 실시간으로 명확하게 파악하세요. 클릭 한 번으로 데이터를 추세화하여 언제나 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.

정확한 데이터가 없으면 개선이 필요한 부분을 파악하기란 사실상 불가능합니다. 데이터 인텔리전스 도구는 비효율적인 부분을 정확히 찾아내고, 잠재적인 문제를 예측하며, 전략적 의사결정을 유도함으로써 제조 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 단계를 통해 효율성을 높이기 위한 노력을 정보에 입각하여 목표에 맞게 효과적으로 추진할 수 있습니다.

3단계: 스케줄링 효율성 향상

생산 스케줄링 및 공급망 관리 방법을 검토하고 최적화하세요. 고급 스케줄링 소프트웨어를 활용하면 생산량을 수요에 맞추고, 병목 현상을 줄이며, 자재 흐름을 개선할 수 있습니다. 공급망을 평가하여 배송 시간, 재고 관리, 공급업체 관계에서 개선할 수 있는 부분이 있는지 확인하세요.

공정 변경에 대해 자세히 알아보기 전에 스케줄링 및 공급망 관리와 같은 업스트림 요소를 간소화하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이러한 영역에서 발생하는 비효율성은 공정 개선을 저해하여 작업 지연과 비용 증가를 초래할 수 있습니다. 스케줄링 및 공급망 운영을 먼저 최적화하면 보다 집중적인 공정 개선을 위한 확실한 기반을 마련하여 생산 라인의 변화가 효율적이고 신속한 업스트림 운영을 통해 지원되도록 할 수 있습니다.

제조 지표 파악하기: KPI의 설정, 측정, 보고를 통해 최고의 플랜트 성과를 달성하기 위한 최상의 가이드.

4단계: 6-시그마를 통한 최적화

6-시그마 방법론을 구현하여 체계적으로 낭비를 줄이거나 없애고, 품질을 개선하며, 효율성을 향상시키세요. 먼저 목표를 정의하고, 현재 성과를 측정하고, 데이터를 분석하고, 프로세스를 개선하고, 결과를 제어하여 지속적인 발전을 도모하세요.

처음 세 단계를 해결하지 않고 6-시그마 프로젝트를 시작하면 비효율성이 발생할 수 있습니다. 먼저 작업자 참여, 데이터 인텔리전스 및 스케줄링 향상을 해결한 후 6-시그마의 세심한 데이터 중심 접근 방식에 적합한 환경을 조성하여 지속적으로 개선할 수 있습니다. 일단 작업자의 지지, 필요한 데이터, 최적화된 업스트림 환경이 갖춰지면 6-시그마를 통해 낭비를 효과적으로 줄이고 공정을 세분화하여 제조 효율성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

제조업체는 이 네 가지 전략적 단계를 따라 효율성 개선에 대한 종합적인 접근 방식을 구축하여 생산성, 품질, 전반적인 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

진행 상황을 측정하는 방법: 제조 효율성 KPI

제조 효율성 개선의 진행 상황을 모니터링하는 것은 구현된 변경 사항의 영향을 파악하고 추가적인 개선을 유도하는 데 매우 중요합니다. 핵심 성과 지표(KPI)는 제조의 다양한 측면에서 효율성 평가에 필요한 지표를 제공합니다. KPI에 대한 자세한 내용은 제조 KPI 예시: 성공 측정을 위한 10가지 공식을 확인하세요.

장비

지표를 이해하면 현재 장비의 효율성을 파악할 수 있을 뿐만 아니라 향후 개선을 위한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 다음은 특정 KPI를 활용하여 장비의 성능을 평가하고 개선하는 방법입니다.

교체 시간:

다른 제품을 생산하기 위해 장비를 전환하는 데 필요한 시간을 최소화하면 운영 유연성이 향상되고 유휴 시간이 줄어듭니다.

장비의 전반적인 효율성(OEE):

이 종합적인 지표는 가용성, 성능, 품질을 결합하여 장비 효율성에 대한 종합적인 관점을 제공합니다. OEE 비율이 높을수록 장비 사용 효율이 높으며, 이는 제조 생산성 향상과 직접적인 상관 관계가 있습니다.

장비의 전반적인 효율성을 성공적으로 구현, 분석 및 개선하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.

비용

이러한 지표를 면밀히 모니터링함으로써 기업은 수익성을 높이고, 효율성을 개선하며, 운영을 간소화할 방법을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 다음은 제조업에서 다양한 비용 KPI가 작동하는 방식을 설명합니다.

단위당 비용:

이 지표는 모든 직접 비용과 간접 비용을 포함하여 하나의 생산 단위를 생산하는 데 드는 총 비용을 계산합니다. 이는 제조 효율성의 기본 지표로, 비용 절감 전략과 가격 결정의 지침이 됩니다.

단위당 총 제조 비용:

이 KPI는 각 단위 제조와 관련된 모든 비용을 종합적으로 파악하여 다양한 생산 측면에서 비용 절감 기회를 확인할 수 있는 기준을 제공합니다.

수율

제조 분야에서 수율은 생산 효율성과 제품 품질을 나타내는 중요한 척도입니다. 다음은 제조 공정에서 주요 수율 KPI와 그 중요성에 대해 설명합니다.

고객 반품률:

주로 고객 만족도 지표가 중요하지만, 반품률이 높으면 제품 품질이나 생산 공정에 근본적인 문제가 있다는 것을 나타내므로 수율에 영향을 미치고 전체 제조 수명 주기에 대한 면밀한 검토가 필요할 수 있습니다.

1차 합격 수율(FPY):

1차 합격 수율, 즉 재작업 없이 품질 기준을 충족하는 제품의 비율은 공정 효율성과 품질 관리 효과를 직접적으로 나타내는 지표입니다. FPY가 높을수록 제조 공정이 충분히 최적화되어 처음부터 제대로 된 생산 단위를 더 많이 생산하고, 낭비를 줄이며, 전반적인 생산 라인 효율성이 더욱 향상된다는 것을 의미합니다.

전체 수율:

이 광범위한 지표는 생산 공정의 모든 단계를 포괄하는 총 유효 생산량을 생산된 총 제품 단위의 백분율로 반영합니다. 이 지표는 자원이 최종 제품으로 얼마나 잘 변환되는지 종합적으로 파악하여 제조 공정의 전반적인 효율성을 강조합니다.

Customized PARCview KPI dashboard example. This dashboard has quality dials of first pass yield and final yield that are zoomed in on.

dataPARC 그래픽은 사용자가 다른 주요 품질 지표와 함께 1차 합격 수율과 최종 수율을 시각화하고 모니터링할 수 있음을 보여줍니다. 실시간으로 편차를 파악하고, 트렌드를 분석하며, 수율과 다른 운영 매개변수의 상관 관계를 파악하여 생산 품질에 영향을 미치는 요인을 신속하게 찾아내고 해결합니다.

노동력

노동력의 효율성과 생산성은 제조 기업 운영의 성공에 있어 핵심적인 요소입니다. 특정한 노동 관련 KPI를 분석하면 인력 성과와 개선이 필요한 영역에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

노동 효율성:

이 KPI는 특정 기간에 직원이 생산한 생산량을 평가하여 노동 자원이 얼마나 효과적으로 활용되고 있는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 제조업체는 노동 효율성을 모니터링함으로써 교육을 강화하고, 워크플로를 간소화하며, 직원 배치 수준을 조정하여 생산성을 높일 수 있는 기회를 포착할 수 있습니다.

시간 외 근무:

때로는 필요할 수 있지만, 과도한 시간 외 근무는 인력 계획이나 공정 관리가 비효율적이라는 것을 의미할 수 있습니다. 시간 외 근무를 추적하면 현재 인력이 생산 요구사항에 부합하는지 평가하는 데 도움이 되며, 병목 현상이나 부적절한 인력 배치 등 주의가 필요한 근본적인 문제를 파악할 수 있습니다.

직원 이직률:

이직률이 높으면 채용 및 교육 비용이 증가하고 생산 라인의 연속성에 차질이 생길 수 있습니다. 이 비율을 모니터링하면 직원 유지율 및 만족도 개선 전략을 개발하는 데 도움이 되며, 보다 안정적이고 숙련된 인력을 확보할 수 있습니다.

다양한 제조 공정의 성과를 평가하고 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 필요한 인사이트를 제공하기 때문에 적절한 KPI를 선택하는 것은 매우 중요합니다. KPI를 플랜트의 특정 목표 및 과제에 맞게 신중히 조정하면 모니터링하는 지표가 효율성 목표와 직접적으로 연관되어 있는지 확인할 수 있습니다.

제조 효율성 개선의 이점

효율적인 제조 플랜트의 장점은 플랜트의 생산량과 비용 효율성을 높일 뿐만 아니라, 보다 지속 가능하고 안전하며 긍정적인 작업 환경을 조성하는 등 다양한 방면에서 확대됩니다. 다음은 린 제조의 이점에 대해 한층 확장된 시각으로 살펴본 내용입니다.

  • 생산량 및 생산성 향상: 효율성이 향상되면 표준 생산량과 생산성이 크게 향상됩니다. 최적화된 플랜트는 자원을 최적으로 활용하여 더 짧은 시간에 더 많은 상품을 생산할 수 있으므로 시장 수요에 신속하게 대응하고 비즈니스의 성장 잠재력을 키울 수 있습니다.
  • 환경적 지속 가능성: 효율적인 플랜트는 자원 사용을 최적화하고 낭비를 최소화하여 환경에 미치는 영향을 줄임으로써 지속 가능성에 기여합니다. 에너지 효율적인 운영은 비용을 절감하고 탄소 배출량 감소에 기여하여 플랜트 운영을 더 광범위한 환경 목표에 맞출 수 있습니다.
  • 안전 강화: 플랜트의 효율성과 조직은 작업 환경을 더욱 안전하게 만듭니다. 명확한 SOP와 정기적인 유지보수를 통해 안전 사고 위험을 줄이고, 작업장을 더욱 안전하게 만들며, 잠재적인 운영 중단을 최소화할 수 있습니다.
  • 품질 향상: 효율적인 플랜트에서 공정을 간소화하고 모니터링하여 효율성을 극대화하고 제품 품질을 높일 수 있습니다. 생산 방법을 일관성 있게 유지하면 결함이 줄어들어 고객 만족도와 브랜드 평판이 향상됩니다.
  • 비용 절감: 효율성은 낭비를 최소화하고, 자원 사용을 최적화하며, 공정 흐름을 개선하여 비용을 절감함으로써 회사가 절감한 비용을 재투자하거나 수익 마진을 개선할 수 있도록 해 줍니다.
  • 직원 확보: 효율적인 플랜트는 직원들이 자신이 가치 있고 생산적이라고 느끼는 긍정적인 업무 환경을 조성합니다. 효율성이 높으면 직원 만족도가 높아져 종종 이직률과 관련 교육 및 채용 비용을 줄일 수 있습니다.

제조 플랜트는 효율성을 도입함으로써 운영 지표를 개선할 뿐만 아니라 인력, 환경, 성장 및 적응을 위한 역량을 지원하여 지속적인 성공을 위한 견고한 기반을 구축할 수 있습니다.

제조 지표 파악하기

KPI의 설정, 측정, 보고를 통해 최고의 플랜트 성과를 달성하기 위한 최상의 가이드.