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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 스마트팩토리, 디지털 전환으로 진화하는 생산관리의 미래
스마트팩토리는 단순히 기계를 자동으로 움직이는 공장이 아니다. 데이터와 디지털 기술을 활용해 생산성을 극대화하고 품질을 언정화하며, 비용을 줄이는 지능형 공장이다. 과거의 생산관리가 경험과 감각에 의존했다면, 이제는 데이터를 기반으로 실시간 의사결정을 내리는 시대가 되었다. 이러한 변화는 단순한 기술의 도입이 아니라, 기업 전체의 디지털 전환(Digital Transformation, DX) 으로 이어지고 있다. 스마트팩토리의 핵심은 연결(Connectivity), 자동화(Automation), 그리고 지능화(Intelligence) 이다. 공장의 설비, 센서, 로봇, 생산관리시스템(MES) 등이 네트워크로 연결되어 데이터를 주고받는다. 예를 들어, 설비에 부착된 IoT 센서가 온도나 진동 이상을 감지하면 즉시 관리자에게 알림을 보내 고장을 예방할 수 있다. 과거에는 문제를 ‘나중에 발견’했지만, 이제는 ‘미리 예측하고 대응’하는 공정으로 바뀐 것이다. 또한, 스마트팩토리는 데이터 분석과 인공지는(AI) 을 통해 의사결정을 지원한다. 불량률이 갑자기 높아지면 AI가 원인을 분석해 공정 조건을 자동으로 조정하거나, 생산 계획을 최적화해 납기를 단축할 수도 있다
- 주택규 기자
- 2025-10-16 15:00
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UPDATE: 2025년 10월 31일 17시 31분