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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 AI와 인간의 협업, 새로운 생산혁신의 시작
AI가 제조 현장에 본격적으로 도입되면서, 많은 사람들은 “기계가 인간을 대체할까?”라는 질문을 던진다. 그러나 실제로는 그 반대다. AI와 인간의 협업(Man-Machine Collaboration) 이야말로 생산혁신의 핵심이며, 기술이 발전할수록 인간의 역할은 더 전략적이고 창의적인 방향으로 진화하고 있다. AI는 반복적이고 정형화된 업무를 대신한다. 예를 들어, 공정 데이터를 분석하고 설비의 이상을 감지하거나, 불량률을 실시간으로 모니터링하는 일은 AI가 훨씬 더 정확하고 빠르게 수행한다. 반면 인간은 AI가 제시한 데이터와 패턴을 해석하고, 그 결과를 바탕으로 의사결정을 내리는 역할을 담당한다. 즉, AI는 ‘도구’가 아니라 ‘결정 지원자’이다. 이러한 협업은 생산관리의 여러 영역에서 나타난다. · 공정관리: AI가데이터를 분석해 병목구간을 제시하면, 관리자는 개선 우선순위를 정한다. · 품질관리: AI가 불량 유형을 예측하면, 작업자는 공정 조건을 조정해 품질을 유지한다. · 설비관리: AI가 진동이나 온도 데이터를 분석해 이상을 경고하면, 기술자는 그 원인을 판단하고 조치를 취한다. 이처럼 인간은 ‘판단과 개선’에 집중하고, AI는 ‘분석과 예측’
- 주택규 기자
- 2025-11-07 09:24
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생산관리 작업 표준화 이후, 자동화로 나아가는 단계별 설계 전략
많은 기업이 생산성을 높이기 위해 자동화를 추진하지만, 실제 현장에서는 실패하거나 기대만큼의 효과를 내지 못하는 경우가 많다. 그 이유는 대부분 표준 없이 자동화를 시도했기 때문이다. 자동화는 기계가 사람을 대신하는 과정이 아니라, 표준화된 작업 절차를 기계가 반복 수행하도록 만드는 일이다. 즉, 표준이 없으면 자동화도 없다. 작업 표준화가 완성되면, 그다음 단계는 자동화 설계(Automation Design) 이다. 자동화를 효과적으로 도입하려면 다음의 단계별 전략이 필요하다. 첫째, 반복성과 일관성이 높은 공정부터 자동화한다. 예를 들어, 동일한 동작을 반복하는 조립, 포장, 검사 공정은 자동화 효과가 크다. 반면 변수가 많거나 숙련자의 판단이 필요한 공정은 우선 순위를 낮춰야 한다. 둘째, 단계별로 도입한다. 한 번에 전면 자동화를 시도하면 리스크가 크다. 1단계 – 부분 자동화: 단순 반복작업을 중심으로 설비를 도입해 효율을 확인한다. 2단계 – 공정 자동화: 여러 작업 단계를 연계해 생산 흐름을 자동으로 조정한다. 3단계 – 통합 자동화: MES, ERP 등과 연동하여 전체 생산라인의 데이터를 실시간으로 관리한다. 셋째, 데이터 기반 의사결정 구조를
- 주택규 기자
- 2025-11-05 17:08
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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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UPDATE: 2026년 01월 05일 11시 05분