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생산관리 현장 중심 QC 스토리, 문제를 해결하는 가장 실천적인 방법
현장에서 발생하는 문제의 대부분은 비슷한 형태로 반복된다. 불량이 다시 발생하고, 납기가 지연되고, 같은 설비에서 같은 문제가 되풀이된다. 이런 악순환을 끊기 위해 필요한 것이 바로 QC 스토리(Quality Control Story) 이다. QC 스토리는 복잡한 이론이 아니라, 현장에서 문제를 발견하고 해결하는 가장 기본적이면서도 강력한 문제해결 방법이다. QC 스토리의 출발점은 문제의 명확화이다. 막연히 “불량이 많다”가 아니라, 언제, 어디서, 얼마나, 어떤 불량이 발생했는지를 수치로 정의해야 한다. 현장 데이터와 사실 중심으로 문제를 표현해야 이후 단계가 흔들리지 않는다. 두 번째 단계는 원인 분석이다. 특성요인도, 파레토 분석, 5Why 기법을 활용해 문제의 근본 원인을 찾는다. 이때 중요한 점은 개인의 실수가 아니라, 공정과 시스템의 문제로 접근하는 것이다. 현장 작업자의 경험과 데이터가 결합될 때 원인 분석의 정확도가 높아진다. 세 번째는 대책 수립과 실행이다. 실행 가능한 대책을 정하고, 누가, 언제, 어떻게 할 것인지를 명확히 한다. 현장에서 바로 적용할 수 있는 개선이 가장 효과적이다. 작은 개선이라도 즉시 실행하고 결과를 확인하는 것이 중
- 주택규 기자
- 2025-12-16 08:58
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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: 2026년 01월 05일 11시 05분