수작업 데이터 수집: 현대 제조업의 병목 현상이 되는 이유

제조업은 항상 성과를 측정하고 기회 영역을 파악하기 위해 데이터에 의존해 왔습니다. 하지만 기술이 발전했음에도 많은 제조업체는 여전히 과거 방식대로 운영하고 있습니다.

생산 데이터를 수작업으로 수집하는 전통적인 방식에는 많은 내재적 문제가 있습니다. 강력한 모니터링 및 분석 기능이 이제 쉽게 이용 가능해짐에 따라, 수작업 데이터 수집은 자동화 솔루션으로 빠르게 대체되고 있습니다.

수작업 vs. 자동화 데이터 수집

1. 수작업 데이터 수집

전통적인 수작업 데이터 수집은 클립보드, 펜, 화이트보드, 스톱워치, 타이머 등으로 구성되었습니다. 이들은 생산 수치, 가동 중단 이벤트, 불량률을 기록하는 데 사용되었으며, 작업장 내 노동과 동작을 측정하는 데도 쓰였습니다.

컴퓨터 기술이 발전하면서 이러한 도구는 엑셀 스프레드시트로, 결국 더 나은 품질의 데이터와 분석을 제공하는 독립형 컴퓨터 소프트웨어로 대체되었습니다. 하지만 기록과 측정은 여전히 수작업이어서 사람의 실수와 편향에 취약했습니다. 데이터 자체가 지연되고, 부정확하며, 실행 가능성이 낮았습니다.

한 고객이 가동 중단 이벤트를 추적하기 위해 작성하던 종이 기반 문서를 공유했습니다. 이제 MachineMetrics로 이 프로세스를 자동화합니다. 전체 사례 읽어보기.

2. 자동화 데이터 수집

자동화 데이터 수집은 제조업의 디지털 전환의 일부입니다. 이 개념은 장치와 센서를 사용하여 기계에서 직접 실시간 데이터를 수집하는 것을 포함합니다. 시간이 지나면서 많은 OEM 공급업체가 장비에 자동화 데이터 수집 기능을 추가하기 시작했습니다.

이로 인해 데이터 수집이 개선되었지만, 여전히 레거시 시스템이 수작업 데이터 입력을 요구하고 소프트웨어가 실시간 데이터 수집 장치와 연결되지 않아 단편적인 프로세스였습니다.

오늘날 제조업체는 기계 데이터 플랫폼을 사용하여 생산 데이터를 자율적으로 수집, 표준화, 맥락화합니다. 이는 더 나은 의사결정, 더 높은 효율성, 제조 프로세스 최적화를 위한 인사이트를 제공합니다.

데이터 수집을 자동화하면 제조업체는 데이터를 수집, 표준화, 분석하는 모든 노력 없이 생산 문제와 기회에 대한 즉각적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 위는 MachineMetrics의 가동 중단 보고서 예시입니다.

수작업 기계 데이터 수집의 비용

수작업 데이터 수집은 단기적으로는 괜찮은 접근처럼 보일 수 있지만, 제조업체에는 상당히 큰 비용이 될 수 있습니다.

수작업 전략은 비효율적이고, 오류가 발생하기 쉬우며, 편향의 대상이 되고, 시간이 많이 걸리며, 시차가 있을 뿐만 아니라 정확한 실시간 인사이트를 얻기 어렵게 만듭니다. 일반적으로 하루, 주, 월이 끝날 때까지 데이터 요약을 기다려야 합니다. 이는 생산 프로세스를 개선할 수 있는 시기적절한 결정을 내릴 수 없음을 의미합니다.

수작업 데이터 수집은 노동 집약적이며, 공장 현장의 자원을 비부가가치 작업인 수작업 데이터의 분류, 정리, 전달로 돌립니다. 이는 현재 생산성에 영향을 줄 뿐만 아니라, 사람들이 기회를 파악하고 프로세스를 개선하는 것을 방해합니다.

사실, 이는 직원들의 시간을 뺏을 뿐만 아니라 혁신 자체를 저해하므로 지속적 개선의 개념에 완전히 역행합니다.

비즈니스가 성장하고 제품, 라인, 직원이 늘어남에 따라 수작업 데이터 수집은 점점 더 비용이 많이 듭니다. 아래에서 계속 증가하는 결과 목록을 검토합니다.

MachineMetrics 배포로 Avalign Technologies는 데이터 수집을 자동화하고, 가동 중단을 줄이며 OEE를 향상시켜 수백만 달러의 추가 생산능력을 확보했습니다. Avalign의 사례 읽어보기.

수작업 데이터 수집이 더 큰 문제로 이어지는 이유

수작업 데이터 수집은 운영 데이터를 수집하는 열악한 방식입니다. 종이와 스프레드시트에 의존하는 프로세스는 성과 측정에 많은 문제를 일으켜 데이터가 '구멍이 많고(gappy)', 부정확하며, 종종 효과적으로 활용하기엔 너무 오래된 상태가 됩니다. 이는 복합적으로 악화되는 경향이 있습니다.

생산성 저하

연필로 한 번 긋거나 종이에 표시할 때마다 생산성이 떨어집니다. 작업자가 기록해야 하는 변수와 요소가 계속 늘어나면 생산성이 크게 저하됩니다. 더 복잡한 데이터일수록 사람의 실수 가능성은 더 커집니다.

이는 분당 기준 운영 시간의 상당한 감소를 의미할 수 있습니다. 또한 품질과 기계 건전성에 영향을 미치는 중요한 기계 상태 모니터링 및 기타 작업에서 작업자의 주의를 분산시킵니다.

이 문제는 분석 단계까지 확장되어, 이 모든 데이터를 수작업으로 편집, 맥락화, 소화 가능한 보고서와 시각화로 포맷해야 합니다.

작업자가 MachineMetrics 태블릿과 상호작용하며 예상 생산 목표를 향해 순조롭게 진행하고 있습니다.

잘못된 배치 지표 (Badly Batched Metrics)

대부분의 작업자와 기술자는 수작업 데이터 수집의 내재적 문제를 인지하고 있습니다. 이로 인해 직원들은 프로세스를 개선하기 위한 우회로를 만드는데, 이는 상황을 더 악화시킬 수 있습니다. 요구된 대로 각 발생 건을 기록하는 대신, 많은 작업자가 휴식 시간이나 근무 종료 시점에 일괄 기록을 선택합니다. 이는 며칠에 한 번씩 배치 기록으로 확장될 수도 있습니다. 결과적으로 데이터의 정확성과 신뢰성이 떨어집니다.

직원 불만

데이터 수집을 위한 수작업 프로세스는 직원의 불만을 유발할 수 있습니다. 동작과 작업 측정도 수작업이므로, 기록 시간이 시간 연구에서 제외되는 경우가 흔합니다. 직원들은 할당량 달성, 특정 생산 속도 달성, 제조 기업이 설정한 기타 목표 달성을 압박받습니다. 이에 반해 수작업 데이터 기록에 시간을 뺏기는 것은 필수 기계 기능에서 그들을 멀어지게 하므로 불만을 갖게 됩니다.

만료된 정보

수작업 데이터는 관리자가 의사결정에 활용할 인사이트를 제공하기 위해 편집, 정렬, 데이터 입력, 인적 분석 등을 거쳐야 합니다. 하지만 때로는 특정 날짜, 교대, 시간만 관련이 있을 뿐입니다. 일반적으로 수작업 데이터는 처리가 끝날 무렵에는 너무 오래되어 쓸모가 없습니다.

또한 데이터가 제대로 관리되지 않아 과거 보고 및 분석을 실행하기 어렵게 만듭니다.

MachineMetrics는 과거 보고서를 실행하는 데 사용할 수 있을 뿐만 아니라, 공장, 프로세스, 기계, 작업자 수준 등 인사이트가 필요한 모든 계층으로 깊이 파고들 수 있습니다.

잘못된 의사결정

생산성 저하, 나쁜 배치 데이터, 직원 불만, 만료된 정보는 잘못된 의사결정으로 이어집니다. 관리자가 데이터를 기록하는 데 많은 시간을 잃은 작업자의 영향을 받은 생산 속도를 보면, 인건비가 증가한다고 판단할 수 있습니다. 또는 실제 운영에 아무런 영향을 주지 않는 만료된 데이터를 기반으로 행동 방침을 결정할 수 있습니다.

비정형 데이터 및 트렌드 부재

수작업으로 수집된 데이터는 종종 비정형입니다. 이러한 데이터로는 고수준 분석 외에는 수행하기 어렵습니다. 특정 목적에는 충분할 수 있지만, 현장에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 제대로 이해하기에는 부족합니다. 이해할 수 없으면 고칠 수 없습니다.

트렌드가 없으면 문제의 근본 원인을 파악할 방법이 없습니다. 이는 작은 문제가 즉시 해결되지 않으면 빠르게 큰 문제로 번질 수 있는 린 제조 환경에서 특히 중요합니다. 근본 원인 파악을 매우 어렵게 만듭니다.

MachineMetrics의 기둥 중 하나는 모든 제조 장비에 연결하여 데이터를 수집하는 기능입니다. 이 자율적 데이터 수집과 표준화는 데이터가 즉시 실행 가능하도록 보장합니다. 데이터를 공통 모델로 편집하고 변환할 필요가 없습니다. 이미 사전 구축된 보고서와 대시보드에서 소비할 수 있도록 준비되어 있습니다.

제한된 범위

수작업 데이터 수집은 일반적으로 스핀들 수준에서 기계 수준, 공장 수준으로 '줌 인/아웃'을 할 수 없습니다. 제품이나 유형별로 기계를 분류하는 기능도 부족할 수 있습니다. 결과적으로 팀원들은 필요한 데이터를 찾고, 현장에서 실제로 무슨 일이 일어나는지 파악하고, 정확한 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 소비합니다. 또한 특정 기계의 문제를 찾아 해결하기 어렵게 만듭니다.

사람의 실수

수작업 데이터 수집에서 가장 두드러지는 문제는 사람의 실수입니다. 숫자 바꿔 적기, 필기 문제, 데이터 기록 누락 같은 단순한 실수일 수 있습니다. 교대 근무자 간의 해석 차이나 동일한 정보를 여러 형식으로 기록하는 등 더 복잡한 오류일 수도 있습니다.

잘못된 근본 원인

근본 원인 분석은 모든 제조 기업에 필수적입니다. 특히 린 제조와 지속적 개선에 의존하는 기업에서는 더욱 중요합니다. 수작업 데이터 수집과 관련된 사람의 실수, 시간 소모적인 비부가가치 작업 및 기타 문제들이 결합되면 근본 원인을 파악하기 어려울 수 있습니다.

작업자 기록 시간이 포함되지 않은 시간 연구나, 오래된 제조 정보에 의존하는 연구를 기반으로 근본 원인이 식별되면, 잘못된 근본 원인 결정으로 상황이 더 악화될 수 있습니다.

작업자 부주의

작업자가 정지나 이벤트를 기록하는 동안 주의가 기계 가동에서 분산됩니다. 첫 번째 정지를 기록하는 동안 또 다른 정지가 발생하면 추가 가동 중단을 초래할 수 있습니다. 더 심각한 것은 이러한 주의 산만이 작업자가 기계에 집중하지 않아 위험한 안전 상태를 초래할 수 있다는 점입니다.

작업자와 관리자는 MachineMetrics를 '도구 상자'처럼 사용하여 매일 더 빠르고 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 또한 맞춤형 과거 보고서를 작성하고 실시간 기계 데이터를 활용해 자동화를 구현할 수 있습니다.

잘못된 데이터

사람의 실수는 기계 수준에서 수집된 데이터 품질을 떨어뜨릴 수 있습니다. 하지만 부서 간에 전달되거나 ERP 시스템에 입력된 잘못된 데이터는 기업 내에서 잘못된 결정을 초래할 수 있습니다. 잘못된 데이터는 구매, 재고 정확성, 스케줄링, 궁극적으로 납품에 영향을 미칩니다. 데이터가 신뢰할 수 없고 정확하지 않으면 경쟁력에 영향을 주고 비용을 증가시킵니다.

수작업 전략, 자동화 솔루션으로 대체되다

수작업 데이터 수집과 관련된 문제들은 제조업이 첫 산업혁명 이후 수십 년간 배운 것들과 정반대입니다. OEM 기업들은 이미 신규 장비에 내장형 자동화 데이터 수집 기능을 포함하고 있습니다.

이 기능은 MachineMetrics 기계 데이터 플랫폼과 연동되어 기계 성능과 상태를 기계에서 직접 수집합니다.

아날로그 장비와 같은 레거시 시스템도 연결된 생태계에 추가되어 기업 내 모든 기계의 완전한 생산 모니터링이 가능해집니다.

수작업 데이터 수집의 종말은 자명합니다. 기업들이 시장 점유율과 경쟁 우위를 개선하려 함에 따라 수작업 데이터 수집은 살아남을 수 없습니다.

경쟁사들은 디지털 솔루션을 도입하고 있습니다. 귀사는 어떤가요?

데이터는 관련성, 정확성, 적시성, 접근성, 상호운용성, 투명성을 가져야 합니다. 수작업 데이터 수집은 이 요건 중 어느 것도 충족할 수 없습니다.

자동화 제조 기술은 수작업 데이터 수집을 구식으로 만들 것입니다. 디지털 솔루션은 수작업 수집을 없애고 작업자, 기술자, 관리자가 프로세스를 최적화하고 효율성을 높일 수 있게 합니다.

이는 모든 장비 간 연결을 가능하게 하는 최고 수준의 플랫폼을 활용하여, 비즈니스 요구에 따라 데이터를 수집, 구성, 구조화, 분석하고 실시간 인사이트로 사용자에게 반환함으로써 이루어집니다.

자동화 제조 기술은 수작업 데이터 수집의 모든 내재적 문제를 해결합니다. 직원이 더 이상 데이터를 수집, 분류, 입력, 분석할 필요가 없으므로 비부가가치 처리에 노동력이 필요하지 않습니다.

실시간 현장 대시보드는 현장의 모든 이해관계자에게 접근성을 제공하여 사람들이 매일 더 빠르고 나은 결정을 내릴 수 있게 합니다.

MachineMetrics로 실시간 데이터의 힘 활용하기

MachineMetrics는 정확하고 적시적인 데이터가 훌륭한 생산 프로세스의 열쇠임을 이해합니다. MachineMetrics 기계 데이터 플랫폼으로 수작업 데이터 수집을 없애면 깨끗하고 정확한 데이터와 실시간 분석 인사이트를 얻을 수 있습니다.

그 결과 프로세스를 최적화하고, 생산성을 높이며, 운영을 개선하는 데 도움이 됩니다. 실제로 평균 사용자는 20%의 효율성 증가를 경험합니다. 직접 어떻게 작동하는지 확인하고 싶으신가요? 지금 데모를 예약하여 디지털 전환을 가속화하고 클립보드, 펜, 스프레드시트가 필요 없도록 만드는 방법을 알아보세요.

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