생산 리드타임은 고객이 주문한 시점부터 제품이 출하되기까지 걸리는 전체 시간이다. 많은 기업이 설비 속도를 높이거나 인력을 추가해 리드타임을 줄이려 하지만, 실제 원인은 대부분 공정 사이의 대기와 정체에 있다. 따라서 리드타임 단축의 핵심은 작업 속도가 아니라 공정 흐름의 최적화이다. 첫 번째 기법은 공정 흐름 가시화이다. 공정별 처리시간, 대기시간, 이동시간을 한눈에 볼 수 있도록 맵으로 정리하면 어디에서 시간이 멈추는지 명확해진다. 이 과정만으로도 불필요한 대기와 이동이 쉽게 드러난다. 두 번째는 병목 공정 집중 관리이다. 전체 리드타임은 가장 느린 공정 하나에 의해 결정된다. 병목 공정의 작업 시간을 줄이거나, 작업 분할과 우선 처리로 대기 시간을 줄이면 전체 흐름이 즉시 개선된다. 병목이 아닌 공정을 아무리 개선해도 효과가 제한적인 이유가 여기에 있다. 세 번째는 재공품 WIP 관리이다. 공정 사이에 재공품이 과도하게 쌓이면 대기시간이 급격히 늘어난다. 필요할 때 필요한 만큼만 다음 공정으로 흘려보내는 방식으로 WIP를 제한하면 흐름이 안정되고 리드타임이 짧아진다. 네 번째는 흐름 생산과 공정 연결 강화이다. 공정을 기능별로 나누기보다 제품 흐름 중심
생산성을 높이기 위해 새로운 설비를 도입하거나 자동화를 강화하는 기업은 많지만, 생산라인 밸런싱(Line Balancing) 이 제대로 되어 있지 않으면 공장은 여전히 느리게 움직인다. 라인 밸런싱은 작업을 균형 있게 나누어 전체 흐름을 최적화하는 기법으로, 생산속도와 리드타임을 결정하는 핵심 요소다. 작은 불균형이 큰 병목을 만들고, 작은 조정이 생산성을 크게 높인다. 첫 번째 전략은 현행 라인의 작업 시간 분석(Time Study) 이다. 각 공정에서 실제로 작업에 걸리는 시간을 측정하고, 평균 작업시간과 변동폭을 파악해야 한다. 이는 병목 공정을 확인하고, 작업을 재배치할 근거 데이터가 된다. 두 번째는 목표 사이클 타임(Cycle Time) 설정이다. 생산 목표량과 근무 시간을 기준으로 라인이 가져야 할 이상적인 사이클 타임을 계산해야 한다. 이 기준이 있어야 공정 간 작업량을 균형 있게 배분할 수 있다. 세 번째는 작업의 재배치(Work Redistribution) 전략이다. 특정 공정의 작업량이 지나치게 많다면 일부 작업을 앞뒤 공정으로 옮겨 병목을 완화할 수 있다. 단순한 작업 분할만으로도 전체 라인의 속도가 크게 개선되는 경우가 많다. 네 번째
고객 요구가 다양해지고 제품 수명주기가 짧아지면서 제조업은 다품종 소량생산(Mix & Low Volume) 중심으로 빠르게 변화하고 있다. 이는 기존의 ‘대량생산’ 방식보다 훨씬 복잡하고 예측이 어렵기 때문에, 생산관리 전략도 완전히 다르게 접근해야 한다. 핵심은 유연성과 민첩성(Agility) 이며, 이를 갖춘 기업만이 시장 변동 속에서도 경쟁력을 유지할 수 있다. 첫 번째 전략은 유연한 생산계획 수립이다. 다품종 환경에서는 수요 변동이 크기 때문에 고정된 계획보다 ‘변경 가능한 계획’이 필요하다. 생산계획은 제품별 우선순위, 납기, 생산 시간, 공정 제약을 고려하여 짧은 주기로 재계획(Re-Scheduling)할 수 있어야 한다. 최근에는 APS(고급 생산스케줄링)를 활용해 수요 변동을 빠르게 반영하는 기업도 증가하고 있다. 두 번째는 공정 전환(Setup) 시간 단축이다. 제품 종류가 많아질수록 공정을 바꾸는 시간이 늘어나고 생산 손실이 커진다. SMED(Single Minute Exchange of Die) 기법을 적용해 내부 작업을 외부 작업으로 전환하거나, 작업 순서를 최적화해 셋업 시간을 최소화하면 생산 효율이 크게 향상된다. 세 번째 전
스마트 제조 시대에는 공정을 실제로 바꾸기 전에 디지털 환경에서 먼저 실험하는 능력이 경쟁력을 결정한다. 이를 가능하게 하는 핵심 도구가 바로 생산 시뮬레이션(Production Simulation) 이다. 생산 시뮬레이션은 공정 흐름, 설비 배치, 작업 인력, 재고 흐름 등을 가상의 공장에서 재현해 최적의 생산 전략을 찾는 방법이다. 시행착오를 현장에서 겪지 않아도 되기 때문에 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다. 생산 시뮬레이션의 첫 번째 장점은 병목과 비효율을 사전에 발견할 수 있다는 점이다. 실제 공정에서는 어떤 단계에서 대기행렬(WIP)이 쌓이는지 명확히 보이지 않지만, 시뮬레이션 환경에서는 처리량, 대기시간, 가동률을 그래프로 즉시 확인할 수 있다. 이를 통해 “어디를 먼저 개선해야 하는지”를 정확히 판단할 수 있다. 두 번째 장점은 설비 투자 결정의 정확도 증가이다. 새로운 설비를 구매하기 전에 시뮬레이션을 통해 생산량 변화, 라인 밸런싱 효과, 리드타임 단축 정도를 미리 계산할 수 있다. 이는 중소 제조업에 특히 중요하다. 예산이 한정된 상황에서 '감'이 아닌 '데이터'로 투자 결정을 할 수 있기 때문이다. 세 번째는 자동화, 로봇 도입 효과를
공정에서 아무리 많은 설비와 인력을 투입해도, 생산 흐름을 결정하는 것은 단 한 지점, 즉 병목(Bottleneck) 이다. 병목은 공정 중 처리 속도가 가장 느린 단계로, 전체 생산량을 제한하고 리드타임을 늘리는 핵심 요인이다. 따라서 병목을 정확히 찾고 개선하는 것이 생산성 향상의 가장 빠르고 효과적인 전략이다. 병목을 해소하는 첫 단계는 데이터 기반 병목 진단이다. 설비 가동시간, 작업 대기시간, 공정별 처리량 등을 확인하면 어떤 공정에서 물건이 쌓이는지 쉽게 파악할 수 있다. MES나 IoT 센서를 활용하면 실시간으로 공정 흐름을 모니터링할 수 있어 병목 지점을 빠르게 발견할 수 있다. 두 번째 단계는 원인 분석이다. 병목은 단순히 속도가 느려서 생기는 것이 아니라, 설비 고장률, 작업자의 숙련도 차이, 과도한 품질검사, 자재 공급 지연 등 다양한 이유가 복합적으로 작용할 수 있다. 특성요인도(魚骨도), 5Why 분석 같은 기법을 활용하면 병목의 본질적 원인을 찾는 데 도움이 된다. 세 번째는 병목 공정 집중 개선이다. 가장 효과적인 방법은 병목 공정의 처리능력을 높이는 것이다. 설비를 추가하거나 자동화 설비로 교체하는 방식이 대표적이다. 그러나 꼭