제조업 지속적 개선: 효율성 향상을 위한 검증된 5단계

오늘날의 초경쟁 제조 환경에서 개선하지 않는 기업은 도태될 위험이 있습니다. 지속적 개선은 린(Lean), 식스시그마(Six Sigma) 등 다양한 방법론의 오랜 목표였습니다. 하지만 제조 부문에서 지속적 개선이란 무엇일까요? 기업은 모범 사례와 첨단 기술을 활용해 제조 공정을 개선하고 최적화하는 여정을 어떻게 시작할 수 있을까요?

지속적 개선 모델

도요타 생산 시스템(TPS)에서 발전한 린 제조 운동에 깊이 뿌리를 둔 대부분의 공정 개선 프로그램은 낭비 제거에 초점을 맞춘 모델을 따릅니다. 여러 범주에서의 낭비 제거는 시간이 지남에 따라 유지 가능한 공정의 전반적인 개선으로 이어질 수 있습니다.

도요타 생산 시스템에 따르면 낭비에는 세 가지 범주가 있습니다:

무다(Muda)

무다는 부가가치를 창출하지 않는 업무에 초점을 맞춘 낭비 범주입니다. 무다는 가치를 더하지 않는 두 가지 유형의 활동을 구분합니다. 첫 번째는 생산 공정의 일부이며 최종 고객에게 영향을 미칩니다. 생산 공정이나 고객에게 가치를 더하지 않으면 제거됩니다. 안전 점검처럼 최종 고객에게 가치를 더하면 허용됩니다.

두 번째 유형은 '7대 낭비(Seven Wastes)'로 불리는 것으로 다음이 포함됩니다:

• 과도한 운송(Excess Transport)
• 과잉 재고(Extra Inventory)
• 불필요한 동작(Wasted or Unnecessary Motion)
• 대기(Waiting)
• 과잉 생산(Overproduction)
• 과잉 가공(Over-Processing)
• 불량(Defects)

무라(Mura)

무다가 공정 낭비에 초점을 맞춘다면, 무라는 생산 능력 문제에 초점을 맞춥니다. '불균형'을 의미하며 무다에 나열된 7대 낭비를 유발할 수 있습니다. 따라서 하나가 다른 하나에서 파생되어 해당 낭비의 영향을 복합적으로 만듭니다.

예를 들어, 사용 소재의 성능 특성으로 인해 중간 공정이 더 느린 처리를 요구하는 경우를 들 수 있습니다. 이 경우 상류 공정은 병목이 되어 지연이나 과도한 운송을 초래하고, 하류 생산 공정은 자재 부족으로 대기하게 됩니다.

일부 산업은 적시 생산(JIT)이나 칸반(Kanban) 시스템을 사용해 푸시 전략이 아닌 풀 스루풋을 만들어 이 문제를 해결합니다. 목표는 작업을 평준화해 생산 흐름을 고르게 만드는 것입니다.

무리(Muri)

무리는 생산의 노동 측면에 대한 과부담에 초점을 맞춥니다. 높은 생산률은 모든 제조업체의 목표지만, 작업자나 장비를 최적 또는 100% 용량 이상으로 밀어붙이는 것은 지속 가능하지 않습니다. 이 낭비는 사기 저하, 결근, 장비 고장 등 직원 문제를 유발합니다. 린 제조 방법론은 표준화된 작업을 통해 사람과 장비에 과부담을 주지 않는 지속 가능한 작업 프로세스를 설계하고 구현합니다.

지속적 개선 달성을 위한 5가지 방법

모든 기업은 언제든 지속적 개선 여정을 시작할 수 있습니다. 하지만 노력이 헛되지 않고 결과가 유지되도록 몇 가지 단계를 따라야 합니다.

제조 공정에서 지속적 개선 모델을 달성하기 위한 다섯 가지 방법은 다음과 같습니다.

1. 목표 식별: 제조 공정 개선을 위한 올바른 경로를 계획하려면 기업은 현재 상태를 정직하게 파악해야 합니다. 이 파악에는 문화, 수립된 생산 공정(예상 및 실제), 자원이 포함됩니다. 또한 핵심 성과 지표를 평가하고 가치 흐름 맵핑(Value Stream Mapping) 같은 도구를 통해 필요한 것을 포착하고 성과 측정에 필요한 지표를 수립해야 합니다.
2. 프로세스 정의: 지속적 공정 개선을 정의한다는 것은 누가 그 구성요소에 대해 책임을지고 책임지는지 결정하는 것을 의미합니다. 직원과 관리자는 지속적 개선과 그것이 이니셔티브에 미칠 영향을 소유하며, 이 성과는 모니터링되어야 합니다. 체크리스트와 기타 감사 도구를 사용해 작업, 머신, 부서, 공장 수준에서 진척도를 추적합니다.
3. 적절한 도구 배치 및 소통: 린과 식스시그마 방법론은 직원이 사용할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 5S 차트나 칸반 시스템 같은 성공적인 도구를 기반으로 한 간단한 시각적 강화 도구일 수도 있고, 어골도(Fishbone Diagram)나 현장에서 근본 원인 분석을 수행하는 다른 방법처럼 더 복잡할 수도 있습니다. 팀원은 도구의 올바른 사용법에 대해 교육받고 그 정확성이 면밀히 모니터링되어야 합니다. 이는 도구의 가치를 활용하고 개선된 작업이 습관이 되도록 보장합니다. 결과적으로 지속적 개선 문화가 정착될 수 있습니다.
4. 결과 측정: 피터 드러커의 "측정하지 않으면 개선할 수 없다"는 옛말은 오늘도 여전히 유효합니다. 제조 분야의 지속적 개선 결과를 정확히 측정함으로써 새로운 공정이 검증됩니다. 계획이 효과가 없으면 다른 해결책을 찾기 위해 프로세스를 반복할 수 있습니다. 효과가 있다면 더 개선하기 위해 프로세스를 반복할 수 있습니다.
5. 디지털 개선 배치: 지속적 개선 프로젝트는 많은 문서화, 측정, 추적을 필요로 합니다. 린과 다른 방법론이 수년간 지속적 개선 프로세스에 놀라운 기회를 창출했지만, 수동 추적은 비효율적일 수 있습니다. AI와 고급 분석 형태의 기술은 고도로 정확한 생산 모니터링과 분석 형태의 실시간 데이터에 접근할 수 있게 합니다. 디지털 전환은 인간이 추적하고 분석하기엔 벅찬 데이터 스트림을 나타내므로 이러한 소프트웨어 플랫폼을 통해 가치를 전달해야 합니다.

지속적 개선에서 IoT 주도 기술의 중요성

IoT는 린 제조 공정을 위해 만들어졌습니다. 실시간 데이터 수집과 분석으로 실행 가능한 통찰이 가치를 제공하고 개선 프로젝트의 효과를 높일 수 있습니다. 또한 숨겨진 트렌드와 생산을 방해하는 알려지지 않은 요인을 발견할 수 있습니다.

MachineMetrics 같은 산업용 IoT 솔루션은 생산 데이터의 자율적 수집, 표준화, 맥락화를 가능하게 합니다. 이는 운영 성능에 대한 즉각적인 통찰을 제공해 제조업체가 정확한 생산 기준선을 수립하고 개선을 위한 중요한 기회를 식별하도록 돕습니다.

완전한 가시성을 통해 지속적 개선 리더는 이니셔티브의 우선순위를 정하고 공정 개선 모델을 도입할 수 있습니다. 수집된 실시간 데이터는 사람과 시스템이 행동하는 데 필요한 정보를 제공함으로써 공정 최적화와 자동화를 직접 주도할 수도 있습니다.

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