LEAN을 도입한 많은 조직이 겪는 공통된 한계는 흐름 지표가 성과관리로 연결되지 않는다는 점이다. 리드타임, 재공품, 대기시간 같은 흐름 지표를 측정은 하지만, 실제 평가와 보상은 여전히 생산량이나 가동률 중심으로 이루어진다. 이런 구조에서는 현장이 흐름 개선보다 기존 지표 달성에 집중하게 된다. 생산관리 관점에서 LEAN KPI의 핵심은 새로운 지표를 추가하는 것이 아니라, 성과 판단의 기준을 흐름 중심으로 바꾸는 것이다. 첫 번째 설계 원칙은 부분 지표가 아닌 전체 흐름 지표를 성과의 기준으로 삼는 것이다. 공정별 생산량이나 가동률 대신, 주문부터 출하까지의 리드타임, 납기 준수율, 재공품 체류 시간을 핵심 KPI로 설정해야 한다. 이는 각 공정이 개별 성과가 아니라 전체 흐름에 기여하도록 행동을 유도한다. 두 번째는 병목 기준 KPI 전환이다. 모든 공정을 동일하게 관리하면 흐름은 개선되지 않는다. 병목 공정의 처리량, 병목 앞 재공품 수준, 병목 가동 안정성을 주요 KPI로 설정하면 개선 활동은 자연스럽게 병목 중심으로 모인다. 이는 LEAN의 흐름 사고를 성과관리 체계에 직접 반영하는 방법이다. 세 번째는 결과 지표와 원인 지표의 연결이다. 리드타
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