새 기술 도입 전 제조 데이터 기준선 설정으로 성공 열기

현재 위치를 아는 것이 목표 도달의 첫걸음

애플워치나 스트라바(Strava) 운동 기록을 시작하는 걸 잊어서 전체 운동이 기록되지 않았을 때의 그 기분, 바로 데이터를 기준선(baselining) 없이 데이터 기반 프로젝트에 뛰어들 때 느끼는 감정입니다. 무엇을 하든 시작점을 모르면 얼마나 왔는지, 실제로 무엇을 달성했는지 정확히 알 수 없습니다. 이동 거리나 진척도를 계산하는 핵심 변수는 '어디서 시작했는가'를 아는 것입니다. 이것이 바로 기준선 설정 프로세스의 핵심입니다. 현재 위치를 이해해야 얼마나 나아갔는지 알 수 있습니다.

기술 도입의 목표는 운영이나 프로세스 등에 임팩트를 주는 것이며, MachineMetrics도 예외는 아닙니다. 우리의 목표는 전 세계 제조 기업의 운영을 개선하는 것입니다. 고객이 우리 제품을 통해 시간이 지남에 따라 얼마나 개선되었는지 이해하도록 돕기 위해서는, 먼저 기술을 도입하기 전에 현재 위치를 이해하도록 돕는 것이 선행되어야 합니다. 이를 '기준선 설정(Baselining)'이라 부르며, 이는 영업 잠재고객 대상 기술 검증(Technical Validations) 프로세스와 신규 고객 온보딩의 필수 단계입니다.

일부 고객은 기준선 단계를 건너뛰고 싶어 하지만, 그 가치를 이해하면 대부분 이 과정을 거칩니다. 시간이 지나며 기준선 설정이 얼마나 가치 있는지 입증되었습니다. 대부분의 제조업체는 실제로 자신들이 현재 어디에 있는지 모릅니다. 제한된 데이터, 사일로(silo)화된 데이터, 화이트보드 관리로는 제조업체로서의 현재 위치를 파악하기가 극히 어렵습니다. 이는 MachineMetrics나 다른 기술을 도입한 후 얼마나 발전했는지 알기 어렵게 만듭니다.

이 글에서는 잠재고객 및 고객과 함께하는 기준선 설정 프로세스, 특히 고객의 기계 및 공장 전체의 가동률(Utilization) 기준선 설정에 초점을 맞춥니다. 여기서 가동률이란 설정된 기간 동안 기계가 활발히 실행되거나 활용되는 상태를 의미합니다.

기준선 설정의 이점

새 기술 도입 전에 현재 위치를 알면, 도입 후 이루어져야 할 개선점을 팀이 명확히 정의할 수 있습니다. 이는 명확한 ROI를 제공하고, 갱신이나 확장 관련 의사결정을 매우 명확하게 만듭니다. 우리에게 이는 고객이 MachineMetrics의 효과를 의심할 필요가 없음을 의미합니다. 기준선 데이터와 시간이 지나며 쌓인 데이터를 비교하면 사실이 스스로 말하기 때문입니다.

MachineMetrics 기준선 설정 프로세스

우리의 기준선 설정 프로세스는 실제 데이터에서 도출된 개선 계획으로 자연스럽게 마무리되는 4단계로 구성됩니다. 기준선 설정은 '현재 상태'를 측정하는 것이므로, 운영에 어떤 방식으로든 영향을 주면 결과가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 기계 가동자(Operator) 눈에 띄는 하드웨어를 기계에 설치하지 말 것을 모든 고객과 잠재고객에게 요청합니다. 가동자가 설치 과정이나 하드웨어를 보면 운영 방식을 조정할 가능성이 높고, 그러면 명확한 기준선 데이터를 얻을 수 없습니다. 이제 가동률 기준선 설정 단계를 살펴보겠습니다.

1. 내부 기준선 설정 킥오프 미팅 개최

첫 단계의 목적은 팀을 같은 페이지에 두고, 현재 기계 가동률이 어느 정도라고 생각하는지, 어느 정도여야 하는지에 대한 기대치와 추정을 수집하는 것입니다. 이 단계에서 가동률을 어떻게 측정할지도 정합니다. 예를 들어 로봇 팔이 자재를 적재하는 기계라면, 그 적재 시간을 가동률 계산에 포함할지 결정합니다. 또한 팀이 예상한 가동률은 나중에 실제 데이터와 비교됩니다. 기대치와 실제 가동률의 차이는 때로 큰 충격으로 다가옵니다.

공장 가동률이 80%일 거라 예상했는데 기준선 설정 결과 실제로는 55%라면 어떨까요? 이 의미는 아래 '데이터 평가' 단계에서 더 자세히 다루겠습니다.

누가 이 회의에 참석해야 할까요? 팀 연습에서 기대치를 수집하는 과정에는 무엇이 포함되나요? 자세한 내용은 아래 MM 아카데미 교육 모듈을 확인하세요!

2. 양질의 기계 데이터 확인

기준선 설정 프로세스에서 가장 중요한 단계입니다. 제대로 기준선을 설정하려면 사용하는 데이터가 '좋은 데이터', 즉 '진실한 데이터'여야 합니다. 이 단계는 두 가지 질문에 답합니다.

• 기계의 실제 작동 상태가 MachineMetrics에 보고된 작동 상태와 일치하는가?
• 각 기계가 부품을 정확히 세고 있는가? 부품이 생산될 때 MachineMetrics에도 부품 생산으로 표시되는가?

3. 데이터 평가

팀의 초기 기대치와 기계에서 수집한 실제 가동률 데이터를 비교하는 것은 중요한 대화의 기초가 됩니다. 이는 또한 개선할 부분을 마련하고 측정하는 토대가 됩니다.

팀이 가동률을 80%로 예상했는데 실제로는 55%라면 무엇을 의미할까요?

많은 잠재고객과 고객이 실제 기준선 데이터에 놀랍니다. 그러나 우리는 이것이 제조업체에게 매우 긍정적인 의미일 수 있음을 보았습니다. 예를 들어 일부 제조업체는 신규 설비 구매를 고려하다가 기존 설비 내에 엄청난 숨은 여력(hidden capacity)이 있음을 발견하기도 합니다. 이 기준선 설정이 없었다면 또 다른 저가동 설비를 구매했을 수도 있습니다.

4. 개선 계획 수립

이 시점에는 팀의 기대치, 양질의 기계 데이터 확보 여부, 기계와 공장의 실제 가동률을 모두 알게 됩니다. 평가 과정에서 보고서에서 확인한 내용을 바탕으로 어떤 조정을 할 수 있는지 결정됩니다.

기준선 데이터 수집 및 평가 후 가능한 조정은 두 가지 유형으로 나뉩니다: 기본 조정(Basic Adjustments)과 고급 조정(Advanced Adjustments). 우리는 항상 기본 조정부터 시작할 것을 권장합니다. 기본 조정이 고객에게 가장 큰 임팩트와 비용 절감을 가져오는 것을 자주 보아왔기 때문입니다.

기본 조정:

• 가동자 기계 체류 시간 늘리기
• 산만함 줄이기
• 자재 가용성 높이기
• 관리자의 현장 점검 횟수 늘리기
• 공장 레이아웃을 더 효율적인 워크플로로 조정
• 데이터에서 보이는 내용을 바탕으로 교대별 행동 변화 유도

고급 조정:

기본 조정을 마친 후 준비가 되면 고급 조정으로 넘어갑니다: 기계에 가동자 태블릿을 도입해 가동중단 시간(Downtime)과 품질 등 가동자 입력 데이터를 추적합니다.

이 프로세스에 대해 더 알고 싶고 실제 데이터 시연 영상을 보고 싶다면, MM 아카데미 기준선 설정 교육 액세스를 요청하세요.