직원 20명 남짓한 중소 제조 공장의 벽면에는 어김없이 커다란 화이트보드가 걸려 있다. 희미해진 보드마카 자국 위로 이리저리 옮겨 붙인 자석과 구겨진 포스트잇이 금일의 생산 목표를 가리키고 있다. 그러나 오후 3시쯤 되면 이 현황판은 이미 쓸모가 없어진다.

조립 공정에서 부품이 모자라 라인이 멈췄는데도 화이트보드 위 수치는 아침에 적어둔 그대로이기 때문이다. 관리자가 현장을 한 바퀴 돌며 일일이 상황을 파악하고 나서야 지워진 마카를 다시 덧칠하지만, 병목 현상(작업이 밀려 전체 공정이 지연되는 구간)은 이미 발생한 뒤다.

수기와 직감에 의존하는 이러한 방식으로는 어느 공정에서 왜 시간이 지체되는지 실시간으로 파악할 수 없어 만성적인 납기 지연에 시달리게 된다.

이러한 화이트보드를 대체하기 위해 수천만 원을 들여 복잡한 제조실행시스템(MES)을 도입할 필요는 없다. 해결책은 복잡한 숫자들을 한눈에 알아보기 쉽게 그래프로 그려주는 '데이터 시각화 도구'에 있다. 이는 마치 자동차의 계기판과 같다. 운전자가 엔진이 몇 번 회전하는지 복잡하게 계산하지 않아도 계기판의 속도계와 연료 게이지만 보면 현재 상태를 즉시 알 수 있듯, 공장의 데이터도 시각화하면 직관적인 파악이 가능해진다.

태블로(Tableau) 퍼블릭이나 파워BI(Power BI) 데스크톱과 같이 무료로 활용할 수 있는 강력한 시각화 도구들은 이미 시장에 널려 있으며, 이를 활용하는 것이 진정한 의미의 현장 밀착형 AX(AI 전환)다.

현장에 자본과 전문 IT 인력이 없다면 가장 익숙한 도구부터 연결해야 한다. 거창한 데이터베이스 대신 전 직원이 스마트폰으로 접근할 수 있는 구글 스프레드시트(Google Sheets)를 현황판으로 삼는 것이 첫걸음이다. 각 공정의 작업자가 자신이 맡은 작업이 끝날 때마다 스마트폰으로 해당 시트에 '완료 수량'만 입력하게 규칙을 정한다.

그리고 이 스프레드시트를 태블로나 파워BI에 연동해 두면, 별도의 수작업 없이도 각 공정의 생산 속도, 목표 달성률, 불량 발생 위치가 실시간 막대그래프나 신호등 색깔로 화면에 나타난다. 관리자는 공장을 뛰어다니는 대신, 사무실 모니터나 스마트폰 화면에 뜬 '빨간색' 그래프만 확인하고 즉각적으로 병목 구간에 인력을 재배치할 수 있다.

물론 낡은 화이트보드를 치우고 디지털 시각화 도구를 도입하는 과정이 순탄하지만은 않다. "바빠 죽겠는데 언제 스마트폰으로 숫자를 치고 있느냐"는 현장 작업자들의 강한 반발에 부딪히기 십상이다. 초기에는 데이터 입력이 누락되거나 엉뚱한 숫자가 들어가 그래프가 비정상적으로 튀는 등, 이른바 '쓰레기 데이터'를 정제하느라 오히려 관리자의 피로도가 상승하는 과도기를 거쳐야 한다.

새로운 시스템이 안정화되기 전까지는 관리자가 현장 작업자를 끈질기게 설득하고 입력 방식을 최대한 단순하게 다듬어주는 고통스러운 시간이 반드시 필요함을 잊지 말아야 한다.

그럼에도 불구하고 생산 현장의 흐름을 데이터로 시각화하는 것은 치열한 원가 경쟁에서 살아남기 위한 필수 조건이다. 완벽한 대시보드를 구축하겠다는 욕심을 버리고 아주 작은 것부터 실행에 옮겨야 한다. 오늘 당장 해야 할 일은 구글 스프레드시트에 '날짜', '공정명', '생산 수량'이라는 단 세 개의 칸(Column)을 만드는 것이다.

그리고 가장 작업 속도가 들쭉날쭉한 병목 공정 한 곳을 지정해, 퇴근 전 작업자에게 그날의 수량을 입력하게 하는 것부터 시작하라. 이 단순한 데이터 한 줄이 모여 공장의 숨겨진 낭비를 찾아내는 강력한 시각화의 원재료가 될 것이다.

[※ 칼럼의 그림 및 도표는 AI 활용하여 작성됨]