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생산관리 중소기업, 스마트 생산관리로 경쟁력을 다시 세우다
스마트 생산관리는 더 이상 대기업만의 이야기가 아니다. 이제 중소기업도 데이터와 자동화를 기반으로 생산 효율을 높이고 품질을 안정화해야 하는 시대다. 그러나 현실적으로 예산과 인력이 부족한 중소기업에게는 ‘스마트팩토리’라는 말이 어렵고 멀게 느껴질 수 있다. 중요한 것은 크게 시작하는 것이 아니라, 작게라도 지속적으로 개선하는 것이다. 스마트 생산관리의 핵심은 데이터의 연결과 활용이다. 설비의 가동상태, 불량률, 작업시간, 재고량 등의 정보를 실시간으로 수집하고 분석하면, 감이 아닌 근거로 판단할 수 있다. 이를 위해 가장 먼저 도입할 수 있는 것이 MES(Manufacturing Execution System, 생산관리시스템) 이다. MES는 생산 계획, 자재 투입, 작업 현황, 품질 검사까지 한눈에 파악할 수 있게 해준다. 중소기업이 스마트 생산관리를 도입할 때는 다음 세 단계를 거치는 것이 효과적이다. 1단계 - 데이터 수집: 센서나 바코드 시스템을 통해 기본적인 생산 데이터를 자동으로 기록한다. 2단계 - 실시간 모니터링: 설비와 공정의 상태를 화면으로 시각화해, 문제가 생기면 즉시 대응한다. 3단계 - 분석과 예측: 축적된 데이터를 기반으로 병목 공
- 주택규 기자
- 2025-10-31 09:19
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생산관리 데이터 기반 관리, 생산성과 품질을 동시에 잡는 스마트 경영의 핵심
오늘날의 생산현장은 더 이상 경험이나 감에 의존하지 않는다. 공장의 효율성과 품질을 결정하는 것은 데이터이다. 데이터 기반 관리는 생산과 품질 전 과정에서 수집된 정보를 분석해 문제를 찾아내고, 개선 방향을 결정하는 경영 방식이다. 즉, ‘느낌’이 아니라 ‘근거’로 판단하는 관리체계이다. 생산 현장에는 수많은 데이터가 존재한다. 설비 가동률, 불량률, 작업 시간, 재고량, 온도나 습도 같은 환경 데이터까지 모두가 관리의 대상이다. 과거에는 이런 정보가 수기로 관리되었지만, 지금은 IoT 센서, MES(생산관리시스템), ERP(전사적자원관리) 등을 통해 실시간으로 수집되고 있다. 이렇게 모인 데이터는 단순한 숫자가 아니라, 공장의 문제를 알려주는 신호(Sign) 이다. 데이터 기반 관리의 첫 단계는 시각화(Visualization)이다. 예를 들어, 설비 가동시간을 그래프로 표현하면 어느 라인에서 병목현상이 발생하는지 쉽게 파악할 수 있다. 다음 단계는 분석(Analysis)이다. 단순한 현상 파악을 넘어, 왜 이런 결과가 나왔는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 통계기법이나 AI 알고리즘을 활용해 불량의 원인, 납기 지연의 패턴 등을 찾아낼 수 있다. 마지막
- 주택규 기자
- 2025-10-23 08:58
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생산관리 공정개선이 혁신을 만든다: 멈추지 않는 생산성의 비밀
공정개선은 생산현장에서 가장 기본이자 가장 어려운 과제이다. 단순히 일을 빠르게 하는 것이 아니라, 불필요한 낭비를 줄이고 품질과 효율을 함께 높이는 것이 목표이다. 아무리 좋은 설비를 갖추고 최신 기술을 도입하더라도, 공정이 비효율적이면 생산성은 오르지 않는다. 따라서 공정개선은 기업이 지속적으로 성장하기 위한 필수적인 활동이다. 공정개선의 핵심은 지속적 개선(Continuous Improvement, CI) 개념이다. 이는 한 번의 대대적인 변화보다, 매일 조금씩 나아지는 개선을 꾸준히 실천하는 것이다. 대표적인 방법이 PDCA(Plan-Do-Check-Act) 사이클이다. 먼저 개선할 목표를 세우고(Plan), 실제로 실행하며(Do), 결과를 점검하고(Check), 개선점을 반영해 다시 실행(Act)한다. 이 과정을 반복하면서 공정은 점점 효율적으로 발전한다. 또한 공정개선은 현장에서 일하는 사람들의 참여가 중요하다. 개선은 경영진의 지시로만 이루어지지 않는다. 실제로 설비를 다루고 공정을 운영하는 작업자가 문제를 가장 잘 알고 있기 때문이다. 일본의 제조업에서는 이를 "카이젠(Kaizen)”이라고 부른다. 작은 아이디어라도 꾸준히 실천하면 불량률이 줄
- 주택규 기자
- 2025-10-15 09:12
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UPDATE: 2025년 10월 31일 17시 31분