오늘날의 생산현장은 더 이상 경험이나 감에 의존하지 않는다. 공장의 효율성과 품질을 결정하는 것은 데이터이다.

데이터 기반 관리는 생산과 품질 전 과정에서 수집된 정보를 분석해 문제를 찾아내고, 개선 방향을 결정하는 경영 방식이다. 즉, ‘느낌’이 아니라 ‘근거’로 판단하는 관리체계이다.

생산 현장에는 수많은 데이터가 존재한다. 설비 가동률, 불량률, 작업 시간, 재고량, 온도나 습도 같은 환경 데이터까지 모두가 관리의 대상이다. 과거에는 이런 정보가 수기로 관리되었지만, 지금은 IoT 센서, MES(생산관리시스템), ERP(전사적자원관리) 등을 통해 실시간으로 수집되고 있다. 이렇게 모인 데이터는 단순한 숫자가 아니라, 공장의 문제를 알려주는 신호(Sign) 이다.

데이터 기반 관리의 첫 단계는 시각화(Visualization)이다. 예를 들어, 설비 가동시간을 그래프로 표현하면 어느 라인에서 병목현상이 발생하는지 쉽게 파악할 수 있다. 다음 단계는 분석(Analysis)이다. 단순한 현상 파악을 넘어, 왜 이런 결과가 나왔는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 통계기법이나 AI 알고리즘을 활용해 불량의 원인, 납기 지연의 패턴 등을 찾아낼 수 있다.

마지막 단계는 의사결정(Decision Making)이다. 데이터 분석 결과를 토대로 생산 계획을 조정하거나, 공정 개선에 반영한다. 예를 들어, 특정 설비의 이상 징후가 반복된다면 사전 예방정비(PM)를 실시해 돌발 고장을 줄일 수 있다. 이렇게 데이터는 단순한 기록이 아니라, 문제를 예측하고 예방하는 도구로 활용된다.

데이터 기반 관리는 결국 사람 중심의 기술 혁신이다. 기술이 정보를 제공하고, 사람은 그 정보를 바탕으로 더 나은 결정을 내리는 것이다. 데이터를 통해 생산성과 품질을 동시에 높일 수 있다. 즉, 데이터는 관리의 미래이며, 생산혁신의 출발점이다.

한국e마케팅저널 주택규 기자 |