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생산관리 부분 최적화, 전체 생산성을 무너뜨리는 가장 흔한 착각
현장에서 개선 활동을 하면 특정 공정의 속도가 빨라지거나 지표가 좋아지는 경우가 많다. 그러나 공장 전체 성과는 오히려 나빠지는 사례도 적지 않다. 이는 개선이 실패해서가 아니라 부분 최적화가 전체 최적화를 해쳤기 때문이다. 생산관리 관점에서 성과는 개별 공정의 합이 아니라, 공정 간 흐름의 결과이다. 첫 번째 원인은 병목을 무시한 개선이다. 병목이 아닌 공정을 아무리 빠르게 만들어도 전체 산출은 늘지 않는다. 오히려 병목 앞에 재공품이 쌓이고, 이동과 대기가 늘어난다. 병목을 기준으로 개선하지 않으면 부분 성과는 전체 손실로 바뀐다. 두 번째는 지표 중심의 왜곡된 행동이다. 공정별 가동률, 생산량 같은 단일 지표만 강조하면 각 공정은 자기 성과를 높이는 방향으로 움직인다. 그 결과 공정 간 균형은 깨지고, 전체 흐름은 느려진다. 지표가 잘못 설계되면 현장은 합리적으로 행동해도 결과는 나빠지게 된다. 세 번째는 공정 연결성에 대한 고려 부족이다. 한 공정의 개선이 다음 공정의 준비 상태, 인력 배치, 검사 용량을 고려하지 않으면 대기와 재작업이 발생한다. 부분 개선이 전체 흐름에 어떤 영향을 미치는지 사전에 검토하지 않으면 개선은 독이 된다. 네 번째는 우선
- 주택규 기자
- 2026-01-19 08:55
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생산관리 AI 데이터 기반 경영, 의사결정이 달라지는 시대
기업의 경쟁력은 빠르고 정확한 의사결정에서 나온다. 그러나 복잡한 시장 환경 속에서 ‘감(感)’에 의존한 판단은 한계에 이르렀다. 이제 경영의 중심에는 AI 데이터 기반 의사결정(Data-Driven Decision Making) 이 자리 잡고 있다. 이는 데이터를 수집하고 분석해, 객관적 근거를 바탕으로 경영 판단을 내리는 새로운 방식이다. AI 기반 경영은 단순히 보고서를 자동으로 만드는 수준을 넘어선다. 판매, 생산, 재고, 고객, 인력, 설비 등 기업의 전 영역에서 데이터를 수집하고, 이를 인공지능이 실시간으로 분석한다. 예를 들어, AI는 과거 판매 추세와 외부 요인을 결합해 미래 수요를 예측하고, 그 결과를 토대로 생산계획과 자재 조달 일정을 자동으로 제안한다. 이로써 기업은 불필요한 재고를 줄이고 납기를 단축할 수 있다. 또한 AI는 의사결정의 품질과 속도를 동시에 높인다. 과거에는 데이터 분석에 시간이 오래 걸려 기회가 지나가기 일쑤였지만, AI는 실시간 분석을 통해 즉각적인 판단을 가능하게 한다. 예를 들어, 특정 제품의 불량률이 상승하면 AI가 즉시 원인 후보를 제시하고, 관리자는 그 결과를 검토해 조치를 결정할 수 있다. 이처럼 사람은 ‘
- 주택규 기자
- 2025-11-12 09:56
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UPDATE: 2026년 01월 19일 10시 32분