제조의 지속적인 개선:시작하는 방법

오늘날과 같이 경쟁이 치열한 제조 환경에서 개선하지 않는 기업은 뒤처질 위험이 있습니다. 지속적인 개선은 린(Lean), 식스 시그마(Six Sigma) 등을 포함한 다양한 방법론의 목표였습니다. 그러나 제조 부문의 지속적인 개선은 무엇입니까? 기업이 제조 프로세스를 개선하고 최적화하기 위해 모범 사례와 고급 기술을 사용하여 여정을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?

지속적인 개선 모델

도요타 생산 시스템(TPS)에서 성장한 린(Lean) 제조 운동에 깊이 뿌리를 둔 대부분의 프로세스 개선 프로그램은 낭비 제거에 중점을 둔 모델을 따릅니다. 여러 범주 내에서 폐기물을 제거하면 시간이 지남에 따라 유지 관리 가능한 프로세스가 전반적으로 개선될 수 있습니다.

Toyota Production 시스템에 따르면 폐기물에는 세 가지 범주가 있습니다.

무다

Muda는 부가가치가 없는 작업에 중점을 둔 폐기물입니다. Muda는 가치를 추가하지 않는 두 가지 유형의 활동을 인식합니다. 첫 번째는 생산 프로세스의 일부이며 최종 고객에게 영향을 미칩니다. 생산 과정이나 고객에게 가치를 더하지 않으면 제거됩니다. 안전 점검과 같이 최종 고객에게 가치를 더한다면 허용됩니다.

두 번째 유형은 Seven Wastes라고 하며 다음을 포함합니다.

• 과잉 운송
• 추가 인벤토리
• 낭비하거나 불필요한 동작
• 대기
• 과잉 생산
• 과잉 처리
• 결함

무라

Muda가 공정 낭비에 중점을 둔 반면 Mura는 용량 문제에 중점을 둡니다. 그것은 "불균일"을 의미하며 Muda에 나열된 7 개의 황무지를 유발할 수 있습니다. 따라서 하나는 다른 하나에서 발생하여 해당 폐기물의 영향을 가중시킵니다.

한 가지 예는 사용된 재료의 성능 특성으로 인해 더 느린 처리가 필요한 미드스트림 프로세스입니다. 이 경우 업스트림 프로세스에서 병목 현상이 발생하고 다운스트림 생산 프로세스에서 자재가 부족한 동안 지연 또는 초과 운송이 발생합니다.

일부 산업에서는 Just-in-Time 또는 Kanban 시스템을 사용하여 푸시 전략이 아닌 풀 처리량을 생성함으로써 이 문제를 해결할 수 있습니다. 목표는 생산 흐름이 고르게 되도록 작업의 수평을 맞추는 것입니다.

무리

Muri는 생산의 노동 측면에서 과도한 부담에 중점을 둡니다. 높은 생산율은 모든 제조업체의 목표이지만 작업자나 장비를 최적 또는 100% 생산 능력 이상으로 밀어붙이는 것은 지속 가능하지 않습니다. 이러한 낭비는 사기, 결근 및 장비 고장과 같은 직원 문제를 유발합니다. 린 제조 방법론은 표준화된 작업을 사용하여 인력과 장비에 과도한 부담을 주지 않으면서 지속 가능한 작업 프로세스를 설계하고 구현합니다.

지속적인 개선을 달성하는 5가지 방법

모든 회사는 언제든지 지속적인 개선 여정을 시작할 수 있습니다. 그러나 노력이 낭비되지 않고 결과가 유지되도록 하려면 몇 가지 단계를 따라야 합니다.

다음은 제조 공정에서 지속적인 개선 모델을 달성하는 5가지 방법입니다.

1. 목표 식별:제조 공정 개선을 위한 올바른 경로를 계획하기 위해 기업은 현재 상태를 정직하게 식별해야 합니다. 이 식별에는 문화, 확립된 생산 프로세스(예상 및 실제 모두) 및 자원이 포함됩니다. 또한 핵심 성과 지표를 평가하고 가치 흐름 매핑과 같은 도구를 통해 필요한 사항을 파악하고 성과 측정에 필요한 지표를 설정해야 합니다.
2. 프로세스 정의:지속적인 프로세스 개선을 정의한다는 것은 누가 해당 구성 요소에 대해 책임을 지고 있는지 결정하는 것을 의미합니다. 직원과 관리자는 지속적인 개선과 그것이 이니셔티브에 어떤 영향을 미칠 것인지를 소유하고 있습니다. 이 성능을 모니터링해야 합니다. 체크리스트 및 기타 감사 도구를 사용하여 작업, 기계, 부서 및 공장 수준에서 진행 상황을 추적합니다.
3. 적절한 도구 배포 및 의사 소통:린 및 식스 시그마 방법론은 직원이 사용할 수 있는 광범위한 도구를 제공합니다. 5S 차트 또는 칸반 시스템과 같은 성공적인 도구를 기반으로 하는 단순한 시각적 강화일 수 있습니다. 또는 공장 현장에서 근본 원인 분석을 수행하는 데 사용되는 피시본 다이어그램 및 기타 방법과 같이 더 복잡할 수 있습니다. 팀 구성원은 도구의 적절한 사용에 대해 교육을 받아야 하며 정확성을 면밀히 모니터링해야 합니다. 이를 통해 도구의 가치를 활용할 수 있고 개선된 작업이 습관화될 수 있습니다. 그 결과 지속적인 개선 문화가 형성됩니다.
4. 결과 측정:"측정하지 않는 것은 개선할 수 없다"는 Peter Drucker의 오래된 표현은 오늘날에도 여전히 유효합니다. 제조의 지속적인 개선의 결과를 정확하게 측정함으로써 새로운 프로세스가 검증됩니다. 계획이 작동하지 않으면 다른 솔루션을 찾기 위해 프로세스를 반복할 수 있습니다. 있는 경우 프로세스를 반복하여 더 개선할 수 있습니다.
5. 디지털 개선 배포:지속적인 개선 프로젝트에는 많은 문서화, 측정 및 추적이 필요합니다. 린(Lean) 및 기타 방법론은 수년에 걸쳐 지속적인 개선 프로세스를 위한 놀라운 기회를 만들어냈지만 수동 추적은 비효율적일 수 있습니다. AI 및 고급 분석 형태의 기술을 통해 매우 정확한 생산 모니터링 및 분석 형태의 실시간 데이터에 액세스할 수 있습니다. 디지털 혁신을 위해서는 이러한 소프트웨어 플랫폼이 가치를 제공해야 합니다. 이러한 플랫폼은 추적 및 분석하는 인간의 능력을 압도하는 데이터 스트림을 나타내기 때문입니다.

지속적인 개선에서 IoT 주도 기술의 중요성

IoT는 린(Lean) 제조 프로세스를 위해 만들어졌습니다. 실시간 데이터 캡처 및 분석을 통해 실행 가능한 통찰력은 가치를 제공하고 개선 프로젝트의 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 숨겨진 트렌드와 생산에 대한 알려지지 않은 장애물을 발견할 수 있습니다.

MachineMetrics와 같은 산업용 IoT 솔루션은 생산 데이터의 자동 수집, 표준화 및 상황화를 가능하게 합니다. 이는 작업 성능에 대한 즉각적인 통찰력을 제공하여 제조업체가 정확한 생산 기준을 개발하고 개선을 위한 중요한 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다.

완전한 가시성을 통해 지속적인 개선 리더는 이니셔티브의 우선 순위를 지정하고 프로세스 개선 모델을 출시할 수 있습니다. 수집된 실시간 데이터는 사람과 시스템이 조치를 취하는 데 필요한 정보를 제공하여 프로세스 최적화 및 자동화를 직접 추진할 수도 있습니다.

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