많은 공장에서 개선 활동은 반복된다. 회의에서 좋은 아이디어가 나오고, 개선 과제가 정리되며, 한동안은 분위기도 좋아진다. 그러나 시간이 지나면 대부분 원래대로 돌아간다. 이는 현장의 의지 부족이 아니라, 개선이 정착되기 어려운 조직 구조에 원인이 있다. 개선 활동이 실패하는 이유는 대부분 비슷한 패턴을 가진다. 첫 번째 원인은 개선과 업무가 분리된 구조이다. 개선 활동이 ‘추가 업무’로 인식되면 현장은 바쁠수록 개선을 포기하게 된다. 생산 목표와 개선 활동이 연결되지 않으면, 개선은 항상 뒤로 밀린다. 개선은 별도의 일이 아니라 일하는 방식 자체가 되어야 한다. 두 번째는 결과 중심 평가의 부재이다. 개선 과제를 수행해도 평가나 보상이 없으면 지속되기 어렵다. 반대로 실행하지 않아도 불이익이 없다면 개선은 자연스럽게 사라진다. 조직은 말이 아니라 평가 기준으로 움직인다. 개선을 요구한다면, 성과 관리에 반드시 반영해야 한다. 세 번째 원인은 관리자의 일관성 없는 메시지이다. 한편으로는 개선을 강조하면서, 다른 한편으로는 단기 실적만 압박하면 현장은 무엇을 우선해야 할지 혼란스러워진다. 이런 환경에서는 개선보다 ‘눈앞의 생산’이 선택된다. 관리자의 말과 행동
생산관리자의 역할은 현장을 바쁘게 만드는 것이 아니라, 성과가 나오는 방향으로 공장을 움직이게 하는 것이다. 이를 위해 가장 중요한 도구가 바로 핵심 지표(KPI)이다. 그러나 지표를 많이 본다고 관리가 잘 되는 것은 아니다. 생산관리자는 반드시 봐야 할 핵심 지표를 명확히 구분해야 한다. 다음은 현장에서 반드시 관리해야 할 핵심 지표 TOP 10이다. 1. 납기 준수율(OTD) 이다. 고객 신뢰를 직접적으로 보여주는 지표이며, 생산관리 성과의 최종 결과이다. 2. 리드타임 이다. 주문부터 출하까지 걸리는 시간으로, 공정 흐름의 건강 상태를 보여준다. 3. 재공품(WIP) 수준 이다. 과도한 WIP는 리드타임 증가와 품질 변동의 원인이다. 4. 설비 종합효율(OEE) 이다. 설비가 실제로 얼마나 생산에 기여했는지를 나타내는 핵심 지표이다. 5. 병목 공정 가동률 이다. 병목의 상태가 곧 공장의 최대 생산 능력이다. 6. 불량률 및 재작업률 이다. 품질 문제는 원가와 납기를 동시에 흔든다. 7. COPQ(불량 비용) 이다. 보이지 않는 실패비용을 숫자로 드러내는 지표이다. 8. 계획 대비 실적 달성률 이다. 생산계획의 신뢰도를 판단하는 기준이다. 9. 작업 표
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