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생산관리 생산현장의 디지털 협업 플랫폼, 연결이 혁신을 만든다
스마트 제조 시대에는 개별 팀이 각자 정보를 관리하던 방식으로는 생산 문제를 해결하기 어렵다. 설비팀은 설비 데이터만, 품질팀은 검사 결과만, 생산팀은 공정 상황만 따로 관리하면 공장의 전반적인 흐름을 파악할 수 없다. 그래서 오늘날 제조 기업의 핵심 전략은 정보를 하나로 모으고, 실시간으로 협업할 수 있는 디지털 협업 플랫폼을 구축하는 것이다. 디지털 협업 플랫폼의 첫 번째 목적은 정보의 단일화이다. MES, ERP, 설비 센서, 품질 시스템 등에 흩어져 있는 데이터를 하나의 화면에서 확인할 수 있어야 한다. 데이터가 통합되면, 생산·품질·설비·물류팀 모두가 같은 정보를 보고 같은 판단을 내릴 수 있다. 이는 오해를 줄이고 문제 해결 속도를 크게 높인다. 두 번째는 실시간 소통과 문제 해결 체계 구축이다. 공정 이상, 불량 증가, 설비 고장 등 현장에서 발생하는 문제를 플랫폼에서 즉시 공유하고, 관련 부서가 함께 해결 방안을 논의할 수 있어야 한다. 예를 들어, 불량률이 갑자기 상승하면 품질팀은 원인 데이터를 올리고, 설비팀은 설비 진동 데이터를 공유하며, 생산팀은 작업 조건 변화를 기록한다. 이처럼 데이터 기반의 협업이 이루어지면 해결 시간이 획기적으로
- 주택규 기자
- 2025-12-01 08:52
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생산관리 디지털 KPI, 생산관리 성과를 바꾸는 새로운 기준
AI와 디지털 시스템이 확산되면서 생산현장의 성과관리 방식도 빠르게 변화하고 있다. 과거에는 생산량, 불량률처럼 단순 지표 중심의 관리가 일반적이었다. 그러나 이제는 데이터 기반의 디지털 KPI(Digital Key Performance Indicator) 를 통해 생산의 흐름, 병목, 품질, 설비 상태까지 종합적으로 관리하는 시대가 되었다. 정확한 지표 설계가 기업의 경쟁력을 좌우한다. 디지털 KPI의 핵심은 측정 가능한 데이터 기반 지표여야 한다는 점이다. 예를 들어 설비가 실제로 얼마나 생산에 기여했는지를 보여주는 OEE(설비종합효율), 공정의 안정성을 의미하는 Cpk(공정능력지수), 실시간 불량률, 설비 예지정비 지수 등 정량적 지표들이 대표적이다. 이러한 지표들은 사람의 감정이나 상황에 흔들리지 않고, 생산현장의 상태를 객관적으로 보여준다. 또한 KPI는 단순한 숫자가 아니라 문제 해결을 이끄는 지표여야 한다. 예를 들어 “생산량 증가”라는 목표 대신 “병목공정 리드타임 15% 단축”, “OEE 5% 향상”, “불량 재발률 30% 감소”와 같은 실행 중심 지표가 디지털 KPI의 특징이다. AI와 MES 데이터를 활용하면 이러한 지표를 실시간으로 시각
- 주택규 기자
- 2025-11-24 08:59
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생산관리 AI 시대, 생산관리 직무의 커리어 로드맵은 어떻게 바뀌는가
AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되면서 생산관리 직무는 과거와 완전히 다른 방향으로 진화하고 있다. 단순한 계획 관리나 공정 모니터링 중심의 역할에서 벗어나, 데이터 기반 의사결정과 기술 이해력을 갖춘 하이브리드 전문가로 성장하는 것이 필수 경로가 되었다. 그래서 AI 시대의 생산관리 커리어 로드맵은 더 넓고, 더 깊고, 더 전략적이다. 1단계는 현장 이해 기반의 기본 역량 구축 단계이다. 공정 흐름, 설비 특성, 작업 표준, 품질 기준 등 생산관리의 기본기를 갖추는 것이 필수다. AI 도구를 잘 활용하기 위해서도 현장의 원리를 이해해야 한다. 기초가 탄탄할수록 이후 단계에서 기술 적용 능력도 빠르게 성장한다. 2단계는 데이터 활용 능력 강화 단계이다. 엑셀, 통계 분석, 데이터 시각화, MES 데이터 해석, 품질지표 분석 등 실무형 데이터 역량을 갖추는 것이 핵심이다. AI 분석 결과를 이해하고 판단할 수 있어야 관리자로 성장할 수 있다. 이 단계부터는 “데이터 기반 문제 해결자”로 진화한다. 3단계는 스마트 제조 기술 이해 단계이다. IoT 센서, 로봇 자동화, MES, ERP, APS, AI 품질검사 등 디지털 기술의 원리를 이해하고 현장에 적용할 수
- 주택규 기자
- 2025-11-21 08:54
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생산관리 AI 시대, 생산관리 조직은 어떻게 변화하는가
AI와 디지털 기술의 확산은 생산방식뿐 아니라 생산관리 조직의 구조 자체를 바꾸고 있다. 과거 생산관리 조직은 계획, 자재, 공정, 품질을 분리해 운영하는 ‘기능 중심 구조’가 일반적이었다. 그러나 AI 시대에는 데이터 흐름이 공정 전체를 실시간으로 연결하면서, 생산관리 조직은 데이터 중심, 협업 중심의 통합 구조로 재편되고 있다. 첫 번째 변화는 데이터 기반 의사결정 조직(Digital Decision Organization) 으로의 전환이다. 기존에는 각 부서가 경험과 수기로 데이터를 관리했지만, 이제는 MES, IoT, ERP 등 시스템이 자동으로 데이터를 수집, 공유한다. 이에 따라 생산관리 조직은 데이터를 분석하고 전략을 도출하는 역할이 강화되며, 데이터 분석 인력이나 디지털 담당자(DX Officer)가 조직 내 핵심 역할로 부상한다. 두 번째는 계획, 공정, 품질 조직 간의 경계가 약화되는 것이다. AI는 불량예측, 공정최적화, 수요예측 등 다양한 기능을 통합적으로 수행하기 때문에, 생산관리 조직 또한 기능 중심에서 프로세스 중심으로 재구성된다. 예를 들어, “계획–생산–품질”이 하나의 데이터 흐름으로 연결되면, 팀 간 협의 대신 실시간 데이터
- 주택규 기자
- 2025-11-18 09:00
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생산관리 AI 시대, 생산관리자의 역할이 바뀐다
AI와 디지털 기술이 생산현장에 깊이 스며들면서, 생산관리자의 역할이 근본적으로 변화하고 있다. 과거의 생산관리자는 작업 일정 조정, 자재 투입, 공정 점검 등 운영 중심의 역할을 담당했다. 그러나 이제는 AI가 데이터를 분석하고, 자동화 시스템이 공정을 제어하면서 관리자의 역할은 지시와 통제에서 데이터 전략과 의사결정 중심으로 이동하고 있다. 미래형 생산관리자는 더 이상 단순히 현장을 관리하는 관리자가 아니다. AI가 수집한 데이터를 해석하고, 공정 개선 방향을 도출하는 데이터 기반 의사결정자(Data-Driven Leader) 이다. 예를 들어, AI가 불량률 상승 패턴을 분석해 원인을 제시하면, 관리자는 그 데이터를 해석해 실제 개선 실행 방안을 세워야 한다. 즉, 문제를 ‘발견’하는 것은 AI의 몫이지만, 문제를 ‘해결’하는 것은 사람의 역할이다. 또한, AI 시대의 생산관리자는 기술과 사람의 연결자(Connector) 로서의 역할도 수행한다. 자동화 설비와 IoT 센서가 수집한 정보를 팀원들에게 이해하기 쉽게 전달하고, 작업자들이 기술 변화를 받아들이도록 돕는 것이다. 데이터와 현장을 잇는 소통 능력이 새로운 핵심 역량이 된다. AI는 관리자의 일을
- 주택규 기자
- 2025-11-13 09:02
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생산관리 품질 데이터 분석, 불량률을 줄이는 가장 확실한 방법
품질관리의 목표는 단순히 불량품을 줄이는 것이 아니라, 불량의 원인을 정확히 찾아 재발을 막는 것이다. 이를 가능하게 하는 핵심 도구가 바로 품질 데이터 분석이다. 예전에는 경험과 직관에 의존해 문제를 해결했다면, 이제는 데이터를 기반으로 불량의 원인과 패턴을 과학적으로 찾아내는 시대다. 품질 데이터 분석의 첫 단계는 데이터 수집과 정리이다. 생산 현장에서 발생하는 온도, 압력, 속도, 작업시간, 설비 가동률, 검사 결과 등 다양한 데이터를 체계적으로 모아야 한다. 불량이 발생했을 때 “왜 생겼는가?”를 설명하기 위해서는, 먼저 “언제, 어디서, 어떻게” 발생했는지를 정확히 알아야 한다. 다음은 분석과 시각화 단계이다. 파레토 차트로 불량 유형의 우선순위를 정하고, 특성요인도(魚骨도)로 원인을 분류한다. 관리도를 활용하면 품질이 정상 범위를 벗어날 때 즉시 감지할 수 있다. 이러한 QC 7가지 도구는 현장에서 불량의 근본 원인을 파악하는 데 매우 효과적이다. 그다음은 통계적 기법의 적용이다. 예를 들어, 공정능력지수(Cp, Cpk)를 분석하면 제품이 설계 기준에 얼마나 안정적으로 맞춰 생산되는지 확인할 수 있다. 회귀분석이나 상관분석을 통해 공정 변수 간의
- 주택규 기자
- 2025-11-03 10:06
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생산관리 작업표준화, 품질 일관성을 지키는 보이지 않는 힘
작업표준화는 생산현장에서 품질을 일정하게 유지하기 위한 가장 기본적인 관리 활동이다. 제품을 만드는 사람이 바뀌어도 같은 품질을 유지하려면, 누구나 동일한 방법으로 작업할 수 있어야 한다. 이를 위해 작업 절차, 기준, 순서를 문서화하고 체계적으로 관리하는 것이 바로 작업표준화이다. 작업표준화의 목적은 단순히 규칙을 만드는 것이 아니라 변동을 최소화하고 효율을 높이는 것이다. 표준이 없는 현장은 사람마다 작업 방식이 달라 불량이 늘어나고, 작업 시간이 일정하지 않아 생산성이 떨어진다. 반면 표준화된 작업 환경에서는 누구나 정해진 절차에 따라 일하기 때문에 품질이 일정하고, 신규 인력도 빠르게 적응할 수 있다. 작업표준화는 보통 세 가지 요소로 구성된다. 첫째, 작업 순서(Standard Operation Procedure, SOP)이다. 어떤 순서로, 어떤 도구를 사용해, 어떤 기준으로 작업해야 하는지를 명확히 규정한다. 둘째, 작업 기준(Standard Condition)이다. 예를 들어, 용접 온도, 압착력, 치수 허용오차 등 구체적인 품질 기준을 명시한다. 셋째, 작업 시간(Standard Time)이다. 각 공정별 표준 시간을 정해 생산계획과 납기관리
- 주택규 기자
- 2025-10-21 09:04
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생산관리 품질관리가 경쟁력을 만든다: ‘좋은 제품’의 진짜 기준
품질관리는 단순히 제품이 잘 만들어졌는지를 확인하는 절차가 아니다. 기업이 고객에게 신뢰받기 위해 반드시 지켜야 할 기본 약속이자, 경쟁력을 결정짓는 핵심 요인이다. 아무리 멋진 디자인이나 빠른 납기를 자랑해도 품질이 불안정하면 시장에서 오래 살아남을 수 없다. 결국 품질은 기업의 ‘신용’이며, 그 신용을 지키는 과정이 바로 품질관리이다. 품질관리는 크게 계획(Planning)–실행(Execution)–통제(Control)의 세 단계로 이루어진다. 계획 단계에서는 제품의 품질 목표와 기준을 설정하고, 실행 단계에서는 실제 생산 과정에서 품질을 유지하기 위한 절차를 따른다. 마지막 통제 단계에서는 완성품을 검사하고, 문제 발생 시 그 원인을 찾아 개선한다. 이 세 단계가 잘 연결될수록 품질은 안정적으로 유지된다. 현장에서 품질관리를 이야기할 때 자주 등장하는 개념이 PDCA(Plan–Do–Check–Act)이다. 이는 계획하고(Plan), 실행하고(Do), 점검하며(Check), 개선하는(Act) 과정을 반복함으로써 품질을 지속적으로 향상시키는 방법이다. 완벽한 품질이란 한 번에 만들어지는 것이 아니라, 개선을 통해 점점 완성되어 가는 것이다. 또한 품질관리는
- 주택규 기자
- 2025-10-14 18:20
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UPDATE: 2025년 12월 02일 08시 41분