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생산관리 스마트 제조의 핵심, 데이터 거버넌스를 어떻게 구축할 것인가
스마트 제조의 성공은 데이터의 양이 아니라 데이터의 질에서 결정된다. AI, MES, IoT 센서가 아무리 발전해도 데이터가 정확하지 않으면 판단은 틀어지고, 자동화는 오작동하며, 경영은 혼란스러워진다. 그래서 스마트 제조의 기초 체계는 단순한 설비 도입이 아니라 데이터 거버넌스(Data Governance) 구축이다. 데이터가 공정 전체의 ‘언어’가 되는 만큼, 그 언어의 규칙을 처음부터 제대로 만드는 것이 중요하다. 첫 번째 단계는 데이터 표준화(Standardization) 이다. 같은 의미의 데이터를 부서마다 다른 이름, 다른 단위, 다른 방식으로 관리하면 통합 분석이 불가능하다. 예를 들어, “가동률”, “稼動시간”, “稼動(%)”처럼 각기 다른 표현이 존재하면 시스템이 정보를 정확히 연결하지 못한다. 이를 방지하기 위해 기업은 품질, 설비, 생산, 재고 데이터를 표준 용어와 표준 구조로 통일해야 한다. 두 번째는 데이터 정합성 확보(Consistency) 이다. 동일한 데이터가 서로 다른 시스템에서 다르게 나타나는 문제를 해결해야 한다. ERP, MES, 품질 검사 시스템, 설비 센서 간 데이터가 일치하지 않으면 분석 결과는 왜곡된다. 이를 위해
- 주택규 기자
- 2025-11-28 09:03
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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