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생산관리 현장 중심 QC 스토리, 문제를 해결하는 가장 실천적인 방법
현장에서 발생하는 문제의 대부분은 비슷한 형태로 반복된다. 불량이 다시 발생하고, 납기가 지연되고, 같은 설비에서 같은 문제가 되풀이된다. 이런 악순환을 끊기 위해 필요한 것이 바로 QC 스토리(Quality Control Story) 이다. QC 스토리는 복잡한 이론이 아니라, 현장에서 문제를 발견하고 해결하는 가장 기본적이면서도 강력한 문제해결 방법이다. QC 스토리의 출발점은 문제의 명확화이다. 막연히 “불량이 많다”가 아니라, 언제, 어디서, 얼마나, 어떤 불량이 발생했는지를 수치로 정의해야 한다. 현장 데이터와 사실 중심으로 문제를 표현해야 이후 단계가 흔들리지 않는다. 두 번째 단계는 원인 분석이다. 특성요인도, 파레토 분석, 5Why 기법을 활용해 문제의 근본 원인을 찾는다. 이때 중요한 점은 개인의 실수가 아니라, 공정과 시스템의 문제로 접근하는 것이다. 현장 작업자의 경험과 데이터가 결합될 때 원인 분석의 정확도가 높아진다. 세 번째는 대책 수립과 실행이다. 실행 가능한 대책을 정하고, 누가, 언제, 어떻게 할 것인지를 명확히 한다. 현장에서 바로 적용할 수 있는 개선이 가장 효과적이다. 작은 개선이라도 즉시 실행하고 결과를 확인하는 것이 중
- 주택규 기자
- 2025-12-16 08:58
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생산관리 생산관리 성숙도 진단, 공장의 현재 수준을 알아야 미래가 보인다
공장이 성장하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 현재의 수준을 정확히 아는 것이다. 아무리 좋은 자동화 설비나 스마트 시스템을 도입해도, 생산관리 프로세스의 성숙도가 낮다면 효과는 제한적이다. 그래서 제조업에서는 기업의 운영 수준을 단계별로 평가하는 생산관리 성숙도(Production Maturity Model) 진단이 중요한 역할을 한다. 이는 공정·인력·데이터·관리체계의 강점과 약점을 체계적으로 파악해 성장 전략을 세우는 기준이 된다. 첫 번째 단계는 레벨 1: 기초 단계(Ad-hoc) 이다. 공정 관리 방식이 사람 중심으로 이루어지며, 기준과 절차가 명확하지 않은 단계이다. 불량, 납기 문제, 생산 변동이 자주 발생한다. 이 단계 기업은 표준화와 기초 데이터 관리가 우선 과제이다. 두 번째는 레벨 2: 표준화 단계(Standardized) 이다. 공정 절차, 작업 방법, 검사 기준이 표준화되어 있고, 기본적인 생산기록이 관리되기 시작한다. 하지만 부서 간 데이터 연결성이 낮아 통합 의사결정이 어렵다. 세 번째는 레벨 3: 체계화 단계(Integrated) 이다. MES, ERP 등 시스템 기반의 관리가 이루어지고, 데이터가 실시간으로 공유된다. 공정 안정
- 주택규 기자
- 2025-12-15 08:52
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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 기반 생산관리의 한계, 그래서 인간의 판단이 더욱 중요하다
AI와 데이터 기반 생산관리는 제조혁신을 이끄는 핵심 기술이지만, 그 만으로 모든 문제가 해결되는 것은 아니다. AI는 방대한 데이터를 분석해 패턴을 찾고, 예측을 제공하는 데 뛰어나지만, 모든 상황을 이해하거나 모든 맥락을 반영할 수 있는 존재는 아니다. 그래서 AI 시대일수록 인간의 판단과 경험은 더욱 중요해지고 있다. 첫째, AI는 데이터가 없는 상황을 처리하기 어렵다. 새로운 공정, 신제품, 비정형 문제 등 과거 데이터가 충분하지 않으면 AI는 제대로 예측할 수 없다. 반면, 경험 많은 관리자는 공정의 특성과 작업자의 행동, 과거의 유사 경험을 바탕으로 빠르게 대응할 수 있다. 둘째, AI는 현장의 맥락(Context)을 완전히 이해하지 못한다. 예를 들어, 동일한 불량 패턴이라도 원인이 사람의 컨디션, 작업장 분위기, 소재의 미세한 감촉 차이처럼 정량화하기 어려운 요소일 수 있다. 이런 변수는 AI가 수치로 분석하기 어렵지만, 숙련된 작업자는 즉각적으로 감지한다. 셋째, 윤리적, 전략적 판단은 인간만이 할 수 있다. 생산량을 늘리기 위해 공정을 고속으로 운영하라는 AI의 제안이 있더라도, 안전, 품질, 근로자 부담을 고려해 최종 결정을 내리는 것은
- 주택규 기자
- 2025-11-19 08:52
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UPDATE: 2026년 01월 05일 11시 05분