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생산관리 긴급 오더와 정상 오더, 우선순위를 통제해야 공장이 산다
제조현장에서 가장 흔한 혼란의 원인은 긴급 오더와 정상 오더가 뒤섞여 운영되는 상황이다. 고객 요청이나 내부 사정으로 긴급 오더가 발생하는 것은 피할 수 없지만, 문제는 이를 체계 없이 처리할 때 생긴다. 긴급 오더를 무작정 끼워 넣으면 정상 오더의 납기가 무너지고, 현장은 항상 쫓기는 상태가 된다. 우선순위 관리는 속도의 문제가 아니라 통제의 문제이다. 첫 번째 전략은 긴급 오더의 명확한 정의와 기준 설정이다. 모든 요청을 긴급으로 받아들이면 우선순위는 의미를 잃는다. 고객 클레임 대응, 법적 납기, 핵심 고객 유지 등 명확한 기준을 정해 진짜 긴급 오더만 분류해야 한다. 기준 없는 긴급은 조직 전체의 피로도를 높일 뿐이다. 두 번째는 긴급 오더 전용 슬롯 또는 버퍼 운영이다. 정상 생산 계획에 일정 비율의 여유 시간을 확보해 두면, 긴급 오더가 발생해도 전체 라인을 흔들지 않고 흡수할 수 있다. 이 버퍼는 낭비가 아니라 안정성을 위한 보험이다. 세 번째는 병목 기준 우선순위 판단이다. 우선순위는 병목 공정을 기준으로 정해야 한다. 병목 이전 공정을 아무리 바꿔도 효과는 제한적이다. 긴급 오더가 병목을 더 막히게 만드는지, 아니면 병목 이후 공정에서 처리
- 주택규 기자
- 2025-12-26 08:55
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생산관리 생산관리자가 반드시 관리해야 할 핵심 지표 TOP 10
생산관리자의 역할은 현장을 바쁘게 만드는 것이 아니라, 성과가 나오는 방향으로 공장을 움직이게 하는 것이다. 이를 위해 가장 중요한 도구가 바로 핵심 지표(KPI)이다. 그러나 지표를 많이 본다고 관리가 잘 되는 것은 아니다. 생산관리자는 반드시 봐야 할 핵심 지표를 명확히 구분해야 한다. 다음은 현장에서 반드시 관리해야 할 핵심 지표 TOP 10이다. 1. 납기 준수율(OTD) 이다. 고객 신뢰를 직접적으로 보여주는 지표이며, 생산관리 성과의 최종 결과이다. 2. 리드타임 이다. 주문부터 출하까지 걸리는 시간으로, 공정 흐름의 건강 상태를 보여준다. 3. 재공품(WIP) 수준 이다. 과도한 WIP는 리드타임 증가와 품질 변동의 원인이다. 4. 설비 종합효율(OEE) 이다. 설비가 실제로 얼마나 생산에 기여했는지를 나타내는 핵심 지표이다. 5. 병목 공정 가동률 이다. 병목의 상태가 곧 공장의 최대 생산 능력이다. 6. 불량률 및 재작업률 이다. 품질 문제는 원가와 납기를 동시에 흔든다. 7. COPQ(불량 비용) 이다. 보이지 않는 실패비용을 숫자로 드러내는 지표이다. 8. 계획 대비 실적 달성률 이다. 생산계획의 신뢰도를 판단하는 기준이다. 9. 작업 표
- 주택규 기자
- 2025-12-24 08:52
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생산관리 생산계획 변경, 통제하지 않으면 혼란이 된다
제조현장에서 생산계획 변경은 피할 수 없는 현실이다. 긴급 주문, 수요 변동, 자재 지연, 설비 고장 등으로 계획은 수시로 바뀐다. 문제는 변경 그 자체가 아니라, 변경을 관리하지 못할 때 발생하는 현장 혼란이다. 작업자는 무엇을 먼저 해야 할지 모르고, 자재는 엉뚱한 공정에 투입되며, 납기는 더 늦어진다. 그래서 생산관리에서 Change Management는 선택이 아니라 필수다. 첫 번째 방법은 변경 사유의 명확화와 기준 설정이다. 모든 변경이 동일하게 취급되면 현장은 항상 흔들린다. 납기 위기, 고객 클레임 대응, 내부 효율 개선 등 변경 사유를 명확히 구분하고, 어떤 경우에만 계획 변경이 가능한지 기준을 세워야 한다. 기준 없는 변경은 곧 무질서다. 두 번째는 변경 영향도 분석이다. 생산계획을 바꾸기 전에 반드시 공정 부하, 병목, 자재 가용성, 인력 배치에 미치는 영향을 확인해야 한다. 일부 공정만 보면 좋아 보이지만, 전체 흐름에서는 더 큰 지연을 만드는 경우가 많다. 변경은 항상 전체 공정을 기준으로 판단해야 한다. 세 번째는 변경 단일 창구 운영이다. 여러 부서가 각자 계획을 바꾸면 현장은 감당할 수 없다. 생산계획 변경은 반드시 하나의 책임
- 주택규 기자
- 2025-12-23 08:51
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생산관리 불량 비용(COPQ), 보이지 않는 손실을 관리해야 이익이 남는다
기업의 손익을 갉아먹는 가장 큰 원인 중 하나는 눈에 잘 보이지 않는 불량 비용(COPQ, Cost of Poor Quality) 이다. 불량은 단순히 폐기된 제품만을 의미하지 않는다. 재작업, 검사 인력 증가, 납기 지연, 고객 클레임, 신뢰도 하락까지 모두 불량 비용에 포함된다. 생산관리 관점에서 COPQ 관리는 품질 문제가 아니라 원가와 수익을 지키는 핵심 경영 과제이다. COPQ는 크게 네 가지로 나뉜다. 첫째는 내부 실패비용으로, 공정 내에서 발생하는 불량 폐기와 재작업 비용이다. 둘째는 외부 실패비용으로, 출하 후 발생하는 반품, A/S, 클레임 처리 비용이다. 셋째는 검사 비용이며, 넷째는 예방 비용이다. 흥미로운 점은 예방 비용이 늘어날수록 실패 비용은 급격히 줄어든다는 것이다. 생산관리의 첫 번째 전략은 불량 비용의 가시화이다. 많은 기업이 불량률은 관리하지만, 불량으로 얼마의 비용이 발생했는지는 정확히 계산하지 않는다. 재작업 시간, 추가 인력 투입, 납기 지연 패널티를 금액으로 환산하면 불량의 심각성이 명확해진다. 숫자로 보이지 않는 문제는 개선되지 않는다. 두 번째는 공정 내 불량 차단 전략이다. 최종 검사에서 불량을 찾는 방식은 이미
- 주택규 기자
- 2025-12-18 08:53
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생산관리 디지털 KPI, 생산관리 성과를 바꾸는 새로운 기준
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
- 주택규 기자
- 2025-11-24 08:59
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생산관리 AI 시대, 생산관리자의 역할이 바뀐다
AI와 디지털 기술이 생산현장에 깊이 스며들면서, 생산관리자의 역할이 근본적으로 변화하고 있다. 과거의 생산관리자는 작업 일정 조정, 자재 투입, 공정 점검 등 운영 중심의 역할을 담당했다. 그러나 이제는 AI가 데이터를 분석하고, 자동화 시스템이 공정을 제어하면서 관리자의 역할은 지시와 통제에서 데이터 전략과 의사결정 중심으로 이동하고 있다. 미래형 생산관리자는 더 이상 단순히 현장을 관리하는 관리자가 아니다. AI가 수집한 데이터를 해석하고, 공정 개선 방향을 도출하는 데이터 기반 의사결정자(Data-Driven Leader) 이다. 예를 들어, AI가 불량률 상승 패턴을 분석해 원인을 제시하면, 관리자는 그 데이터를 해석해 실제 개선 실행 방안을 세워야 한다. 즉, 문제를 ‘발견’하는 것은 AI의 몫이지만, 문제를 ‘해결’하는 것은 사람의 역할이다. 또한, AI 시대의 생산관리자는 기술과 사람의 연결자(Connector) 로서의 역할도 수행한다. 자동화 설비와 IoT 센서가 수집한 정보를 팀원들에게 이해하기 쉽게 전달하고, 작업자들이 기술 변화를 받아들이도록 돕는 것이다. 데이터와 현장을 잇는 소통 능력이 새로운 핵심 역량이 된다. AI는 관리자의 일을
- 주택규 기자
- 2025-11-13 09:02
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생산관리 AI와 ESG, 지속가능한 제조혁신의 두 축
AI와 ESG(Environmental, Social, Governance)의 결합은 제조업의 새로운 혁신 방향을 제시하고 있다. 과거 제조 혁신이 효율과 생산성 향상에 초점을 맞췄다면, 이제는 환경보호와 사회적 책임을 함께 달성하는 지속가능한 제조로 발전하고 있다. AI는 이 변화의 중심에서 ESG 경영을 실행 가능한 전략으로 만들어준다. 먼저 E(Environmental) 측면에서 AI는 에너지 절감과 탄소 저감에 기여한다. IoT 센서와 AI 알고리즘을 활용해 설비의 전력 사용량, 온도, 공정별 배출량을 실시간으로 모니터링하면 불필요한 낭비를 줄일 수 있다. 예를 들어, AI가 설비의 가동 패턴을 분석해 최적의 작동 시간을 제안하거나, 생산 스케줄을 자동 조정해 전력 피크를 분산시키는 식이다. 이를 통해 기업은 효율과 환경을 동시에 관리할 수 있다. S(Social) 측면에서도 AI는 안전하고 사람 중심의 제조환경을 만든다. AI 기반 영상 분석으로 작업자의 위험 행동을 감지하고, 즉각 경고를 보내 사고를 예방할 수 있다. 또한 근로자의 피로도나 작업 강도를 데이터로 측정해 근무 스케줄을 최적화함으로써, 인간의 건강과 복지를 보호하는 역할도 수행한다.
- 주택규 기자
- 2025-11-11 09:35
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생산관리 표준작업이 만드는 스마트 품질관리, 일관성과 혁신의 균형
품질을 일정하게 유지하고 지속적으로 개선하기 위해서는 표준작업(Standardized Work) 과 데이터 기반 관리가 함께 작동해야 한다. 표준은 사람마다 다른 작업 방식을 통일시켜 변동을 줄이고, 데이터는 그 표준이 잘 지켜지고 있는지를 객관적으로 검증한다. 이 두 요소가 결합될 때 비로소 스마트 품질관리 체계가 완성된다. 표준작업은 단순히 절차서를 만드는 일이 아니다. 누가, 언제, 어떤 방법으로, 어떤 조건에서 작업해야 하는지를 명확히 정의하고, 모든 작업자가 동일한 기준으로 일할 수 있도록 만드는 것이다. 이를 통해 작업 변동을 최소화하고 불량률을 줄일 수 있다. 표준화는 곧 품질 일관성의 출발점이다. 여기에 스마트 기술을 접목하면 품질관리는 한층 더 정밀해진다. MES(Manufacturing Execution System), IoT 센서, 자동 검사장비를 활용해 작업자가 표준을 지키는지 실시간으로 확인할 수 있고, 공정 데이터를 즉시 기록할 수 있다. 예를 들어, 온도나 압력 같은 공정 조건이 표준 범위를 벗어나면 시스템이 즉시 경고를 보내 품질 이상을 예방한다. 또한 표준작업 데이터는 품질 분석과 개선 활동의 핵심 자료가 된다. 각 작업 단계의
- 주택규 기자
- 2025-11-04 09:12
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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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UPDATE: 2026년 01월 05일 11시 05분