디지털 공급망관리, ‘비즈니스 바디’ 건강비결

 In Cloud, Digital Economy, IoT, Machine Learning/AI

물리적 제품을 만들어 배송하는 비즈니스는 모두 인체에 비유할 수 있습니다. 비즈니스의 심장은 생산운영이죠. 생산심장과 연결되어 혈액을 흐르게 하는 혈관에 해당하는 기능은 디지털 공급망입니다. 조직의 혈액을 비즈니스 전반에 걸쳐 실어 나릅니다.

이 “비즈니스 바디”는 건강 상태를 유지하고자 합니다. 제조와 공급망관리 분야에서 건강 상태는 효율성을 뜻합니다. 전통적인 대량생산 모델을 운영하건 (한 사람의 고객 세그먼트를 수익성 있게 응대하는) “대량 개인맞춤화”에 가까운 운영을 하건 간에 효율성이 성패를 좌우하기 때문입니다.

조직이 효율성(또는 피트니스)을 증진할 수 있는 길은 오직 대규모로 지속적인 개선에 집중하는 일치단결된 활동뿐입니다. 여기서 “대규모”라는 측면이 중요합니다. 글로벌 생산망 전반에 걸친 운영 효율화를 의미하기 때문입니다. 오른팔은 내버려 둔 채 왼팔만 근육맨을 만들어 봐야 말도 안되듯이 한 공장은 효율화하고 다른 공장들(또는 다른 모든 설비)는 내버려 둔다면 충분치 않죠. 몸 전체의 건강을 개선해야 합니다.

인체의 비유를 한 단계 높여 보죠. 제조와 공급망관리가 비즈니스의 순환계를 구성하는 반면에 계획은 두뇌에 해당합니다. 계획 기능은 디자인-운영(D2O) 수명주기의 모든 단계에 걸쳐 활동을 조율할 필요가 있습니다. 다시 말해 과거에 일어난 일은 무엇이고 바로 지금 여기 요구사항은 무엇인지, 다가올 것은 무엇인지를 이해해야 합니다.

지속 개선의 핵심 지표, 설비종합효율(OEE)

전통적인 분석과 계획 도구들은 과거와 현재에 대한 가시성을 제공할 수 있지만 다가올 미래를 보려면 예측분석이 필요합니다. 예측분석의 한 가지 중요한 소스는 생산운영을 구성하는 다른 모든 핵심 기관과 관련이 있습니다. 바로 생산설비죠. 글로벌 규모의 지속 개선이 목표라면 설비종합효율(OEE)을 핵심 지표로 관리해야 합니다.

이름 그대로 OEE는 여러분 회사의 생산 및 공급망의 제반 설비의 효율을 관리하는 지표입니다. 글로벌 생산운영 전반에서 OEE를 관리하려면 설비 데이터를 클라우드로 옮겨야 합니다. 그래야 중앙에서 액세스 할 수 있고 계획 기능에 더욱 유용하게 쓰이죠. OEE 데이터를 클라우드에 두면 품질과 수율 개선, 자원 최적화, 설비자산 신뢰성 제고 등이 가능해 집니다.

한 번 살펴 보죠.

예측 품질 및 수율 관리

생산과 공급망 운영 전 영역에 걸쳐 통일된 관점에서 OEE를 관리하면 여러분의 조직은 설비 건강상태, 자재 현황, 공정 성능 등 여러 계층의 데이터 사이의 상관관계를 파악할 수 있습니다.

이 데이터를 기반으로 예측분석을 이용하면 육안으로는 알아보기 힘든 품질과 수율 문제를 찾아내는 패턴을 파악할 수 있습니다. 어쩌면 공정에 투입되는 자재 불량 문제일 수도 있습니다. 아니면 공정 자체가 문제일 수 있죠. 예측분석에서 나온 통찰로 지속적인 개선에 도움을 얻고 오늘날 고객의 품질 기대수준을 충족하는 동시에 수익 증대를 위한 수율 극대화를 달성할 수도 있습니다.

계획 최적화

클래식한 자재소요량계획(MRP)은 경험과 예측가능한 수요가 가장 중요한 역할을 하는 전통적인 방식에 기초한 예측을 이용합니다. 하지만 정보로 무장해 시시각각 맘이 변하는 고객들로 가득한 갈수록 불안정한 시장에서는 전통적인 수요예측의 현실적인 한계가 너무나도 분명합니다.

그래서 여러 선진 조직이 수요기반 재고보충(DDR) 방식으로 이동 중입니다. 계획 담당자가 전략적인 재고 분리 지점을 공급망 곳곳에 설정해 변동성에 대비한 완충재고를 두고 리드타임을 압축합니다. 예측보다는 실시간 수요 가시성을 토대로 계획 담당자는 이제 구매발주 우선순위를 자동 설정하고 필요할 때 완충재고를 끌어올 수 있습니다. 이를 통해 수요 변동성에 대응하는 유연성을 크게 늘릴 수 있죠.

설비자산 신뢰성 개선

예지보전으로 여러분의 조직은 설비 투자 효과를 늘리는 동시에 공정 최적화, 설비자산 다운타임 최소화 등의 효과를 누릴 수 있습니다. 사물인터넷(IoT) 센서가 설비자산 운영 현황 데이터를 중앙 관제센터에 전달하고 설비 작업자나 고객은 설비자산 건강지표와 실시간 성능을 진단할 수 있습니다.

이 데이터를 토대로 머신러닝 알고리즘을 적용해 예외상황을 탐지하고 선행 오작동 지표를 찾아내며 유지보수 전략의 효과를 이 통찰에 비추어 평가할 수 있습니다. 궁극적인 목표는 개별 설비 단위까지 작업 우선순위 설정, 자원 계획, 필요시에만 서비스 실시 등을 통해 유지보수를 최적화 하는 데 있습니다.

예측 OEE, 비즈니스 건강에 좋아

비유, 특히 비즈니스에 관한 비유는 완전히 일관되기는 어렵습니다. 예컨대 인체와는 달리 현대식 생산설비는 쉬는 법이 없죠. 생산운영이 연중무휴로 매일 24시간 운영되는 상황에서 비즈니스는 결코 휴식을 취할 수 없습니다.

설비종합효율(OEE)은 제조 및 공급망 운영의 선진사례로서 상시 온라인 생산 환경에서 생산과 생산성을 좌우하는 설비를 추적관리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 글로벌 운영 전반에서 클라우드로 접근 가능한 이 데이터를 토대로 여러분은 대규모로 지속 개선을 지원하는 인텔리전스와 분석을 적용할 수 있습니다. 늘 건강하세요.

건강한 생산운영 및 공급망 관리에 관한 자세한 내용을 원하시면 디지털 제조에 관한 IDC 보고서(영문) 다운 받으세요. 고맙습니다.

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