근본 원인 분석:제조업체를 위한 완벽한 가이드

작업 현장에서 문제의 원인 찾기

제조는 혼란스럽고 빠르게 진행되며 복잡한 작업이 될 수 있으므로 제조업체는 고유한 문제를 식별할 뿐만 아니라 해결해야 합니다. 이러한 문제로 인해 생산 속도가 느려지고 예상하지 못한 상황에서 병목 현상이나 중단이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제가 발생하면 많은 사람들이 근본 원인 분석(RCA)을 통해 솔루션을 구현합니다.

근본 원인 식별에 대한 이 심층 가이드에서 다룰 내용은 다음과 같습니다. 특정 섹션으로 자유롭게 건너뛸 수 있습니다.

• 근본 원인 분석이란 무엇입니까?
• RCA의 이점
• 근본 원인 분석을 수행하는 방법
• 사용 가능한 방법 및 도구
• 근본 원인 분석 예 탐색

근본 원인 분석이란 무엇입니까?

근본 원인 분석(RCA)은 중단 및 문제가 특정 원인으로 추적될 수 있으며 해당 원인을 수정하기 위한 솔루션이 사슬에 반향되어 개선된 상태를 초래할 것임을 인식하는 특정 프로세스입니다. RCA는 단순히 증상을 치료하거나 '소화'를 하기 보다는 결함과 문제의 원인을 파악하려고 합니다.

근본 원인 분석의 이점

근본 원인 분석은 린 제조 방법론과 식스 시그마 모두에서 중요한 구성 요소로 인식되고 있습니다. 문제의 원인까지 드릴다운하는 데 필요한 시간을 최적화하고 제조 내에서 문제를 해결할 수 있는 구조를 제공합니다.

근본 원인 분석의 이점은 다음과 같습니다.

• 비용 절감
  • 근본 원인 분석은 증상이 아닌 "질병"을 치료하기 때문에 다운타임을 줄이고 결함을 줄이며 프로세스를 개선하여 비용을 절감할 수 있습니다.
• 현실적인 프로세스
  • 많은 제조 회사가 부분적으로 손상된 프로세스로 운영됩니다. 근본 원인 분석은 프로세스를 최적화하여 실용적인 솔루션을 제공하고 모서리를 자르거나 프로세스를 벗어나지 않고 따를 수 있는 SOP를 설정하는 데 도움이 됩니다.
• 자동화
  • 오늘날 공장은 그 어느 때보다 데이터에 액세스하고 통찰력을 갖게 되었습니다. 이 데이터를 구문 분석, 분석 및 컨텍스트화하여 근본 원인 분석을 동일한 회사 내의 다른 부서 및 공장에서 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 이것은 개선을 위한 힘의 승수 역할을 합니다.
• 활동성
  • 데이터 분석을 통한 자동화는 근본 원인 분석 결과에 이상적으로 적합하므로 안전, 유지 관리 및 품질 문제를 보다 정확하게 예측하고 신속하게 조치하여 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

근본 원인 분석을 수행하는 방법

근본 원인 분석 접근 방식은 문제마다 다를 뿐만 아니라 회사마다 다릅니다. 특정 OEM의 머신 유형 전반에 걸쳐 머신별 문제에 초점을 맞출 수 있습니다. 부서 간의 병목 현상 분석에도 사용할 수 있습니다. 또는 기업 내에서 공장 전체의 결함을 해결하는 데 사용될 수 있습니다.

일반적으로 근본 원인 분석에는 6단계가 포함됩니다.

1. 문제 정의

첫 번째 단계가 가장 중요합니다. 모든 팀원이 문제를 이해해야 합니다. 객관적으로 진술해야 합니다. 그리고 그것이 정말로 시급한 문제나 병목 현상인지 판단하기 위해서는 명확한 질문이 필요합니다. 이것은 가장 광범위한 단계이며 결함률, 병목 현상 또는 배송 누락과 같은 일반적인 문제 설명입니다.

2. 데이터 수집

데이터 수집은 근본 원인 분석에서 중요합니다. 여기에서 팀원들은 가능한 한 많은 인과적 요소를 나열하려고 합니다. 모든 것이 테이블 위에 있으며 목록은 광범위하고 상세할 수 있습니다. 오늘날 많은 OEM 장비 제조업체가 기계에 데이터 수집을 내장하기 때문에 근본 원인 분석에서 데이터를 찾고 활용하는 것이 더 쉽습니다. 공장에서 데이터 수집 장치를 기본적으로 포함하지 않는 기계에 배포한 경우일 수도 있습니다.

3. 증상과 원인 분리

증상을 원인으로 혼동하는 것이 일반적입니다. 일부 도구와 방법은 드릴다운하여 원인과 증상을 구분하는 데 도움이 될 수 있습니다. 원인을 파악하고 교정할 수 있다면 증상이 사라질 것이라고 가정합니다. 여기에서 많은 데이터 수집 시스템에 문제 범주를 결정할 수 있는 분석 기능이 있으므로 데이터 수집도 중요할 수 있습니다.

4. 시정 조치 결정

근본 원인이 파악되면 효과적인 솔루션을 만들 수 있습니다. 여기에는 교육, 기계적 수정, 바닥 레이아웃 또는 보다 강력한 데이터 수집 및 분석 기능이 포함될 수 있습니다. 종종 데이터는 시정 조치를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 근본 원인이 결정되었을 때 실시간 데이터와 통찰력을 확보함으로써 관리자는 실제 데이터를 기반으로 관련 실제 솔루션을 만들 수 있습니다.

5. 솔루션 구현

근본 원인이 설정되고 시정 조치가 식별되면 팀은 솔루션을 구현해야 합니다. 이는 기존 SOP를 수정하거나 교체하고, 새로운 워크플로를 만들고, 결과를 감사하는 것을 의미합니다. 데이터 수집 기능이 깊을수록 선택한 솔루션에 대한 분석의 영향이 커집니다. 솔루션의 진행 상황을 구현하거나 모니터링하거나 솔루션의 성장에 영향을 미치기 위해 기계에 의한 자율 또는 반자동 작업을 프로그래밍하는 것도 가능할 수 있습니다.

6. 결과 검증 및 확장

감사 프로세스 없이는 솔루션이 오래 지속되지 않습니다. 이 감사 항목은 솔루션의 효율성을 검증해야 합니다. 이는 데이터 수집이 강력하고 실시간 분석 대상일 때 더 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하면 솔루션의 유효성을 모니터링하거나 조정하여 효율성을 높일 수 있습니다. 그리고 대답이 성공하면 근본 원인을 회사 내 다른 프로세스 및 부서로 이전할 수 있습니다.

근본 원인 분석은 팀에서 수동으로 수행할 수 있습니다. 그러나 고급 데이터 수집 및 분석과 결합하면 효과를 가속화하고 향상시킬 수 있습니다. 솔루션은 유사한 문제를 겪고 있는 다른 공장 및 다른 부서에 롤아웃할 수 있으며 생산 효율성을 높이고 생산 결함을 줄일 수 있습니다.

근본 원인 분석 방법 및 도구

근본 원인 분석을 수행하는 회사의 경우 사용할 수 있는 도구와 방법론이 많이 있습니다. 아래에서 이러한 여러 전략에 대한 간략한 개요를 제공합니다.

5가지 이유

가장 간단한 근본 원인 분석 도구 중 하나는 가장 효과적인 도구이기도 합니다. 단순히 "왜"를 다섯 번 묻는 것만으로도 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 그것은 모든 변명이 소진될 때까지 더 깊고 더 비판적인 사고를 강요합니다. 현실적으로는 5분의 1초보다 조금 더 걸릴 수도 있고, 모든 해결책이 채택될 때까지 이유를 물어보면 최종 답을 알 수 있다는 방법론이다.

피쉬본 다이어그램

Ishikawa 다이어그램이라고도 하는 Fishbone 다이어그램은 모든 기여 요인에서 원인을 구축하는 데 도움이 되는 시각적 원인 및 결과 차트입니다. 문제는 물고기의 "머리"로 간주됩니다. 원인은 원인 범주 목록에서 더 작은 뼈로 분류됩니다. 시각적인 측면은 팀이 추상적 사고만으로는 발생하지 않았을 수 있는 옵션을 평가하는 데 도움이 됩니다.

이미지 출처

고장 모드 및 영향 분석

지속적인 성능이 중요한 매우 복잡한 제품의 경우 FMEA(고장 모드 및 영향 분석)는 근본 원인을 결정하는 옵션입니다. 이 방법은 설계 실패가 발생할 수 있는 영역을 살펴봅니다. 여러 면에서 결함과 실패가 발생하기 전에 근본 원인을 찾고 있습니다. 조립 또는 제조에 대한 프로세스 실패를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

결함 트리 분석

엔지니어링 결함이 치명적인 결과를 초래할 수 있는 중요한 안전 시스템의 근본 원인 분석을 위해 결함 트리 분석(FTA)은 효과적인 근본 원인 분석 도구입니다. 시스템 오류가 어떻게 발생하고 어떤 오류가 발생할 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 이 "원하지 않는 상태"를 트리의 하위 수준 실패 이벤트에 할당하여 가능한 실패를 식별하고 엔지니어가 실패 위험을 보상하거나 제거하도록 설계할 수 있습니다.

파레토 차트

파레토 차트는 팀이 근본 원인 분석에서 문제의 빈도를 이해하는 데 도움이 되는 또 다른 시도되고 진정한 시각화 방법입니다. 팀이 먼저 해결해야 할 사항을 알 수 있도록 시각적으로 문제를 "순위화"합니다. 파레토 차트는 다양한 원인이 있을 때도 유용합니다.

중요한 순서대로 나열하면 가장 중요한 결함을 제거하기 위해 솔루션을 먼저 만들 수 있습니다. 종종 린 또는 6시그마 방법론의 일부인 근본 원인 분석을 반복하여 차트의 다음 몇 가지 수준을 해결하여 초기 단계를 지나도 개선을 계속할 수 있습니다.

파레토 차트를 사용하면 문제의 80%를 일으키는 문제의 20%를 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

분석 여부

인생의 절반은 하지 말아야 할 것을 아는 것이라고 합니다. 5가지 이유와 마찬가지로 Is/Is Not Analysis는 단순하면서도 강력합니다. 문제를 시각적으로 "is" 및 "is not" 범주로 분할함으로써 근본 원인 분석 팀은 어떤 조건이 상황에 영향을 미치고 어떤 조건이 영향을 미치지 않는지 이해하는 데 도움이 되는 집중 목록을 생성할 수 있습니다. 이는 팀을 추적하고 잘못된 원인을 나열하거나 추구하는 것을 방지합니다.

MachineMetrics를 사용한 근본 원인 분석 예제 탐색

문제의 근본 원인을 찾으려면 전담 팀과 노력이 필요합니다. 그리고 수작업이 많을수록 프로세스 수정에 더 많은 시간이 걸립니다. 그러나 오늘날 프로세스 최적화 팀은 근본 원인을 파악하기 위해 싸우는 동맹국이 있습니다.

데이터 수집은 오늘날의 제조 환경에서 빠르게 표준이 되고 있습니다. 정교한 데이터 수집 장치, 소프트웨어 및 분석 프로그램은 근본 원인 분석에 사용되는 스프레드시트, 수동으로 만든 차트 및 사람 기반 입력 시스템을 대체합니다.

MachineMetrics와 같은 플랫폼을 통해 기업은 이제 실시간 자동화 데이터 수집과 고급 분석을 활용하여 문제의 근본 원인을 찾는 사람들에게 사용 가능하고 표준화되고 상황에 맞는 데이터를 제공할 수 있습니다. 기계 제어에서 직접 수집된 이 데이터는 정확성과 편견 없는 근본 원인을 수동 프로세스보다 빠르고 효과적으로 결정할 수 있음을 의미합니다.

MachineMetrics를 사용하여 작업 현장에서 문제의 원인을 식별하는 방법에 대한 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

실시간 RCA:현재 교대조 대시보드

현재 교대 대시보드는 생산 진행 상황을 실시간으로 모니터링하기 위한 훌륭한 솔루션입니다. 운영자가 예상 성능과 실제 성능을 비교할 수 있도록 목표에 대한 성능 가시성을 제공합니다. 이러한 방식으로 운영자와 관리자가 즉시 문제를 식별하도록 권한을 부여할 수 있습니다.

이것은 보다 심층적인 분석이 완료되기 전에 일상적인 방식으로 문제를 해결하기 위한 훌륭한 단기 및 실시간 전략입니다.

부품 목표, OEE, 활용도 및 가동 중지 시간을 포함하여 현재 교대 대시보드에 사용할 수 있는 여러 보기가 있습니다.

우리 고객은 일반적으로 모든 이해 관계자가 적용 가능한 모든 기계에 대해 완전한 가시성을 가질 수 있도록 작업 현장 전체에 모니터를 장착합니다.

Pareto 보고서로 다운타임의 주요 원인 식별

다운타임 이유를 이해하는 데 가장 유용한 보고서 중 하나는 기록된 모든 다운타임 이유를 집계하는 Downtime Pareto입니다.

이 보고서를 사용하면 가장 심각한 다운타임 이유를 쉽게 식별할 수 있습니다. 또한, 데이터를 다른 교대조, 기계 셀 또는 개별 기계로 분류하여 문제가 있을 수 있는 위치를 보다 자세히 살펴볼 수 있습니다. 또한 계획된 다운타임과 비교하여 계획되지 않은 다운타임이 발생하는 위치를 확인할 수 있습니다.

다운타임의 일반적인 범주에는 과도한 공구 교체, 과도한 작업 전환, 작업자 부족 및 계획되지 않은 기계 유지 보수가 포함됩니다. MachineMetrics를 사용하면 가동 중지 시간을 정확하게 볼 수 있을 뿐만 아니라 문제가 어디에 있는지 파악할 수 있습니다.

MachineMetrics Downtime Pareto는 작업 현장에서 다운타임의 주요 원인을 시각화합니다.

생산 비효율을 식별하기 위한 생산 보고서 분석

MachineMetrics Production Report에는 많은 메트릭이 있습니다. 지속적인 개선 관리자, 작업 현장 감독자 및 엔지니어는 생산 보고서를 분석하여 공장이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해할 수 있습니다. 효율성 최적화와 관련하여 보고서에 포함해야 하는 몇 가지 생산 효율성 및 작업 실행 시간 측정항목이 있습니다.

생산 효율성

완료된 작업에 대한 기계 생산 효율성과 관련된 생산 보고서에서 사용할 수 있는 메트릭은 다음과 같습니다.

• 생산 효율성
• 총 시간제
• 실제 시간제
• 평균 PPH
• 이상적인 PPH
• 예상 PPH
• 시간제 예상
• 이상적인 시간제
• 전체 설정
• 예상되는 설정

작업 실행 시간

완료된 작업의 기계 실행 시간과 관련된 생산 보고서에서 사용할 수 있는 메트릭은 다음과 같습니다.

• 첫 시작 시간
• 마지막 종료 시간

생산 보고서는 부품 및 작업이 얼마나 효율적으로 완료되고 있는지에 대한 정보로 채워져 있습니다.

지금 바로 비효율성 파악 시작

MachineMetrics를 사용하면 작업 현장 데이터가 실시간으로 자동 수집되고 표준화되어 즉시 사용 가능한(맞춤형) 보고서 및 시각화가 전파됩니다. 작업 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 정확히 설명하는 정확한 데이터를 사용하여 의사 결정권자의 손에 다시 힘을 부여하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 가시성을 제공합니다.

지금 바로 비효율성을 식별하고 문제를 해결하십시오. 오늘 저희 팀과 함께 데모를 예약하여 MachineMetrics가 어떻게 가동 중지 시간을 줄이고, 용량을 늘리고, 조직의 수익에 영향을 미칠 수 있는지 논의하십시오.

제작 문제 식별 시작

데모 예약