데이터를 활용하여 유지 관리 우수성 향상

데이터는 기업이 가질 수 있는 가장 귀중한 자산 중 하나가 되었습니다. 데이터는 단순한 숫자가 아니라 그보다 더 큽니다. 신뢰도를 높이고, 문제 해결을 돕고, 의사 결정에 영향을 미칩니다. 간단히 말해서, 이것이 좋은 팀을 훌륭하게 만들고, 훌륭한 팀을 최고로 만드는 것입니다.

증거를 얻으려면 스포츠 세계와 승리에 대한 머니볼 접근 방식의 부상을 살펴보기만 하면 됩니다. 예를 들어, MLB의 Oakland Athletics는 데이터를 사용하여 출루율을 몇 점 높이고 더 많은 게임에서 승리할 수 있는 기회를 찾습니다. 그리고 F1 팀은 데이터를 사용하여 모든 레이스의 시뮬레이션을 실행하여 랩당 0.5초를 단축하는 방법을 찾아 팀이 무리의 중간에서 시상대에 오르는 데 도움을 줍니다.

이들 팀에는 모두 한 가지 공통점이 있습니다. 즉, 데이터를 사용하여 다시 최고가 될 때까지 계속해서 개선할 수 있는 작은 이점을 창출한다는 것입니다.

이 기사에서는 유지 관리 팀이 이러한 접근 방식을 데이터에 적용하여 성과를 달성할 수 있는 방법에 대해 알아봅니다.

좋은 것, 위대한 것, 최고 사이의 격차 해소

"좋은 것에서 위대한 것으로 가는 것은 한 가지입니다. 좋은 것에서 위대한 것으로 가는 것은 엄청난 일입니다. 그것을 최소화할 생각은 없으며 많은 노력이 필요합니다. 하지만 '훌륭한 것'에서 '최고'로 가는 것은 훨씬 더 어렵습니다."라고 Fiix의 제품 관리 이사인 스튜어트 퍼거슨(Stuart Fergusson)은 말합니다.

계획된 유지 관리가 없는 공장에서 50%까지 가는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 하지만 팀을 50%로 만드는 것은 말 그대로 전체의 절반에 불과합니다. 계획된 유지 관리를 80%로 가져오는 것이 훨씬 어렵습니다. 명백한 개선 영역을 모두 처리하고 나면 보기 어려운 기회, 구현하기 어려운 변화, 측정하기 어려운 결과가 남게 됩니다.

유지 관리 팀은 이러한 기회를 더욱 명확하게 만들기 위해 데이터에 의존해야 합니다. 오류가 발생할 수 있는 위치를 예측하기 위해 자산의 기록 데이터를 살펴보거나, 총 노동 시간을 계산하기 위해 작업 주문을 살펴보는 등의 작업이 가능합니다. 데이터를 통해 우리는 자신 있게 유지 관리 프로그램을 개선할 수 있습니다.

유지 관리 개선이 0,50%에서 80%로 증가한 예

미미한 이익의 힘에 집중

한계 이익은 매일, 매주, 매달 여러 영역에서 1% 더 나아질 수 있는 방법을 찾는 것입니다.

한계 이득의 영향을 이해하기 위해 스포츠의 또 다른 예를 살펴보겠습니다. 투르 드 프랑스의 사이클리스트가 공기 저항을 1% 줄일 수 있다면 전체 경주 시간을 15분 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그다지 중요하지 않은 숫자로 보이는 저항을 줄이는 것만으로도 팩의 중간에서 상위 3위까지 올라가는 데 필요한 전부인 경우가 많습니다.

하지만 그 결과를 얻는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 변화를 만들기 위해 사이클링 팀은 수치를 분석하고 추세를 분석하여 작은 조정이 가능한 기회를 찾았습니다.

이제 동일한 프로세스를 유지 관리에 적용해 보겠습니다. 팀의 교대 근무 시간이 2분 더 빨라지는 것은 큰 문제가 아닌 것처럼 보일 수도 있습니다. 하지만 데이터에 따르면 2분 더 빨라지면 큰 영향을 미치며, 이는 몇 주 동안 큰 주문을 완료할지 여부에 차이가 있을 수 있습니다.

소규모로 시작하여 유지 관리 분석 프로그램을 구축하는 7단계를 알아보세요.

데이터를 활용하여 개선 기회를 찾는 방법

이제 한계 이익이 어떻게 작용하는지 잘 이해했으므로 이제 확장 가능하고 반복 가능한 프로세스에서 개선 기회를 찾는 방법을 살펴보겠습니다.

목표로 시작 :일할 목표를 갖는 것이 프로세스의 첫 번째 단계입니다. 이는 시설 전체에서 폐기물을 줄이는 것과 같을 수 있습니다. 동시에 여러 목표를 가질 수 있지만 이를 위해서는 하나를 고수하겠습니다.

KPI 및 측정항목 식별 :한계 이익이 작동하려면 측정 가능한 KPI와 추적할 지표가 필요합니다. 이 예에서 KPI는 시설의 폐기율 및 폐기물 비용이 될 수 있습니다.

데이터를 수집하고 모니터링할 시스템 선택 :데이터를 추적하는 것이 쉬울수록 더 많은 작업을 수행하게 됩니다. 서류 캐비닛과 스프레드시트에서 데이터를 수집할 수 있지만 더 많은 작업이 필요하고 잘못된 숫자 입력과 같은 사람의 실수가 발생하기 쉽습니다. 다양한 옵션이 있지만 CMMS를 사용하면 프로세스가 더 쉬워지므로 필요할 때 원하는 데이터에 액세스할 수 있습니다.

KPI에 영향을 미칠 수 있는 요소를 살펴보세요 :품질이 저하되거나 수리되거나 잘못 교체된 부품 등 생산 수준에 영향을 미칠 수 있는 요인을 살펴봅니다. 이로 인해 더 많은 불량품과 재작업이 발생하고 시간이 낭비됩니다. 여기에서 팀은 비용 및 시간과 같은 지표를 살펴보고 변경이 가능한지 여부를 결정할 수 있습니다.

1% 더 나은 결과를 만드는 방법 :데이터의 과거 추세를 조사하면 작은 개선이 필요한 부분을 정확히 찾아낼 수 있습니다. 예를 들어 자산에 대한 추가 검사를 한 번 더 추가하면 제품 품질 저하를 초래하는 수리가 발견될 수 있습니다. 이러한 추가 수리로 인해 해당 달의 불량품이 1% 감소할 수 있습니다.

헹구고 반복 :프로세스를 한 번 완료한 후에는 시설의 다른 영역에서 실험해 보세요.

유지 관리 프로그램에서 약간의 이익을 얻을 수 있는 기회입니다.

방금 읽은 모든 내용을 다섯 문장으로 표현

어쨌든 팀이 수행하는 일상적인 작업을 기록하는 것만으로도 이미 귀중한 데이터가 많이 축적되었습니다. 기록하는 각 작업 주문, 사용하는 각 부품, 추적하는 작업 시간 및 수리 비용은 모두 개선할 수 있는 귀중한 데이터 포인트입니다. 앞서 언급한 스포츠팀처럼, 그들은 하루아침에 좋은 팀에서 좋은 팀, 그리고 최고의 팀으로 발전하지 않았습니다. 그들은 한계 이익 접근 방식을 통해 천천히 변화를 구현하고 데이터를 사용하여 의사 결정을 내리는 등 단계별로 수행했습니다. 그리고 당신이 알기도 전에 당신은 좋은 것에서 위대한 것, 그리고 최고로 발전했습니다.