제조 처리량: 운영 우수성을 위한 핵심 지표 마스터하기

제조 처리량이란?

제조 처리량은 생산 설정에서 각 생산이 완료되는 데 걸리는 시간을 추적하여 운영 효율성과 주문 이행 사이클 타임을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 설정된 목표 할당량을 충족하는 것과 경쟁사에게 고객을 잃는 것의 차이입니다. 따라서 제조업체가 제조 처리량에서 뒤처지면 지연된 납품과 고객 기대 및 일정에 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 고객이 더 신뢰할 수 있는 제조 공급업체를 찾게 만들 수 있습니다.

제조 처리량 시간이란?

제조 처리량 시간은 제품이 제조 공정을 통과하여 원자재에서 완제품으로 최종 변환되는 데 실제로 필요한 시간입니다. 원자재를 구성품이나 하위 조립품으로 가공하는 시간이 포함됩니다. 원자재가 제조 공정 전체를 통과하는 데 필요한 시간으로, 제조에 진입하는 시점부터 제조를 빠져나가는 시점까지의 전체 기간을 다룹니다. 제조 처리량 시간에는 다음이 포함됩니다:

1. 가공 시간(PROCESSING TIME)

원자재를 완제품으로 변환하는 데 실제로 소요되는 시간.

2. 검사 시간(INSPECTION TIME)

원자재, 재공품, 완제품을 검사하는 데 소요되는 시간, 생산 공정의 여러 단계 포함.

3. 이동 시간(MOVE TIME)

생산 시설 안팎으로 실제 항목을 이동하는 데 필요한 총 시간, 생산 구역 내 워크스테이션 포함.

4. 대기 시간(QUEUE TIME)

가공, 검사, 이동 활동을 시작하기 전 대기 시간.

사이클 타임 vs 리드 타임 vs 처리량 시간

처리량 시간은 제품이 제조되는 데 실제로 걸리는 시간입니다. 이는 생산 공정 기간과 원자재를 완제품으로 변환하는 데 관여된 기타 시간 기간의 지속 시간입니다.

제조 리드 타임은 생산 주문이 제조 현장에 릴리스된 시점(특정 기간 내 특정 수량 생산 지시 포함)과 제품 출하 사이의 시간입니다. 제조 리드 타임의 구성요소에는 자재 취급 시간, 설정 시간, 단위당 가공 시간, 각 생산 단계 사이의 대기 시간이 포함되며, 이는 제조 처리량 시간의 세 가지 요소입니다.

제조 사이클 타임은 시작부터 끝까지 하나의 완전한 단위를 생산하는 데 걸리는 시간입니다. 사이클 타임은 현재 속도에 따라 수요를 완료하는 데 얼마나 걸릴지 아이디어를 줍니다. 사이클 타임 계산은 실제 생산 속도 아이디어를 제공하고 수요를 충족하기 위해 생산 속도 변경 데이터에 도움이 됩니다.

제조 처리량 개선의 효과적인 방법

제조 처리량을 논할 때 처리량과 출력의 차이를 염두에 두어야 합니다. 제조 출력은 스크랩과 불량을 포함한 총 생산량입니다. 산업, 기계, 공장, 개인의 생산적 역량 계획 척도로 간주됩니다. 처리량은 고객이 성공적으로 납품하고 승인한 실제 제품 또는 서비스만 측정합니다. 처리량은 무언가가 처리되거나 생산되는 비율로 명확히 정의됩니다.

제조 처리량을 향상시키는 데 사용할 수 있는 몇 가지 핵심 기술:

1. 운영 병목 제거

• 데이터 기반 제조에서 처리량을 개선하는 가장 입증된 방법 중 하나 – 기존 운영 및 생산 공정의 잠재적 병목을 신중히 분석.
• 이후 제조업체는 지연, 낭비, 손실을 피하기 위해 해당 병목 제거 작업.
• 때때로 제조업체는 긴 단계 프로세스 큐를 단순화하여 프로세스를 더 효율적으로 만들거나, 프로세스를 완전히 제거하고 다른 것으로 대체하는 솔루션을 찾을 수 있습니다.
• 최적 솔루션은 여분의 플로어 공간, 장비 교체 비용, 기존 공정 흐름, 관련 위험 등 여러 요인에 따라 다릅니다.

2. 제조 자동화 기술 배포

• 수동 작업은 항상 높은 생산 및 공급망 비용, 시간, 품질 타협과 함께 인간 오류의 높은 위험을 가집니다. 많은 경우 단순히 작업에 적합한 도구를 갖는 것만으로도 생산성에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다.
• 공장 프로세스 자동화로 제조업체는 최종 처리량을 쉽게 높이고 제품과 작업 조건의 품질을 모두 개선할 수 있습니다.
• 생산 일관성, 정밀도, 예측 불가능한 위험 제거도 작업 자동화로 가능.

3. 제조 안전 강화

• 제조 처리량 증대의 가장 큰 걸림돌은 근로자 안전과 사고 예방에 중요한 시간을 잃는 것입니다.
• 공장 현장의 부상 근로자는 JIT 제조 공정에 영향을 주고 필수 운영 활동을 중단시킬 수 있습니다. 동료 근로자의 시간과 역량에도 영향.
• 근로자와 공정 안전은 또한 숙련되고 효율적인 근로자 손실, 상세 조사를 위한 일시적/영구적 플로어 폐쇄, 우발적 보험 청구(잘못될 수도 있음), 높은 보험 비용, 장비 영구 손상 방지에도 중요.

4. 장비 다운타임 감소

• 장비 다운타임은 제조 처리량 비율에 상당한 영향을 미칠 수 있으며, 제조업체가 실시간 다운타임 가시성 솔루션을 선택하여 신속한 지원을 요청하고 받는 것이 중요.
• 기계 다운타임 예측은 유지보수 지연을 피하는 데 도움이 되며, 이 시간은 제조 처리량 향상에 사용될 수 있습니다.

인공지능이 제조 처리량 최적화에 미치는 역할

제조 부문은 인공지능(AI) 적용에 완벽하게 부합합니다. 생산 현장의 설계 프로세스부터 스마트 공급망 관리와 관리까지, AI는 제조 운영 방식을 변혁하고 있습니다. 오늘날 중소 제조업체 대부분이 맞춤형 AI 솔루션으로 처리량, 에너지 소비, 시간당 이익을 개선하고 있습니다.

AI가 상당한 가치를 찾는 한 영역은 AI 주도 제조 솔루션의 힘을 사용한 데이터 기반 산업 운영 생성입니다. 공급망 AI로 병목 작업을 제거함으로써 제조업체는 처리량을 높이고 운영 목표를 달성할 수 있습니다.

ThroughPut의 AI 기반 공급망 최적화 소프트웨어 ELI는 제조업체가 자동화되고 지속 가능하며 효율적인 공급망 운영을 만들어 전례 없는 운영 우수성을 달성하도록 돕습니다. ELI는 병목을 못박아 제거하고 낭비를 없애 엔드투엔드 효율성을 달성함으로써 제조업체가 공급망 예측 목표를 달성하고 초과하도록 합니다.