[똑똑!빅데이터]데이터 분석, 스마트공장의 시작

by이유미 기자
2017.07.08 07:27:56

[이데일리 이유미 기자] 최근 대기업이나 정부기관에서 빅데이터 분석을 적용한다는 소식이 많이 들려옵니다. 데이터 분석을 활용해 효율성을 높이는 것은 반가운 일이나 중소기업에서 보다 적극 활용할 필요가 있다고 생각이 듭니다. 대기업에 비해 상대적으로 자금력이 부족한 중소기업들이 데이터 분석을 통해 생산성을 개선하고 불필요한 비용을 줄일 수 있기 때문이죠.

국내 자동차 부품을 생산하는 동서는 데이터 분석을 통해 생산성을 향상시킨 좋은 사례 입니다. 한국정보화진흥원에서 발간한 ‘2016년 중소기업 빅데이터 활용 우수사례집’에 따르면 동서는 생산, 품질, 영업 등 각 부서의 효율적인 운영을 위한 다양한 IT시스템을 도입해왔으나 데이터 분석 및 관리 인력 부족으로 수집 데이터를 통해 가치를 창출하지 못하고 있었습니다. 이에 동서는 그동안 수집한 데이터 분석이 최우선 과제였습니다.

한국정보화진흥원의 지원을 받아 동서는 시스템 분석 활동을 통해 생산수량, 작업시간 등을 분석해 생산성을 저해하는 원인을 찾기로 했습니다. 데이터 분석 요건은 △성능가동율 등 공정 및 제품별 생산성 분석과 △비가동 정보 분석이었습니다. 데이터분석업체 디지털팩토리는 중소기업 생산현장에 특화된 빅데이터 소프트웨어(FOM)을 활용해 지난해 10개월간의 데이터를 분석했습니다.

동서의 4월 생산성 분석 결과. (자료=한국정보화진흥원)

우선 작업을 수행하는 동안 제조현장에 다양한 문제가 발생했을 것이라고 추정할 수 있는 날짜별 성능 가동율의 편차가 가장 높은 달을 찾았습니다. 10개월간 가장 큰 편차를 보인 달은 4월로 날짜별로 최대 15.2%포인트(p)나 차이가 났습니다. 4월의 제품별 성능가동률을 분석한 결과 최대 620.%에서 적게는 92.4%의 효율을 기록한 것으로 나타났습니다.

보통 성능 가동률이 차이가 나는 원인은 △POP(Point of Production·생산시점관리) 시스템에서의 입력시간이 잘못 입력됐을 경우, △기준정보(사이클타임, 시간당생산량 등) 및 실제 생산한 수량과 데이터 간 차이가 발생하는 경우, △기존 시스템이 사용자 친화적이지 못해 작업자가 정보를 입력하는 동안 휴먼에러가 발생하는 경우 등으로 나뉩니다. 데이터 분석 결과 동서의 경우 휴먼에러가 발생하는 것으로 파악됐습니다.



이에 동서는 생산자들이 작업 시작시간과 입력 시간 외에도 비가동, 불량요인 등 데이터 입력 방법에 대한 교육 및 모니터링을 하고, POP 시스템에서 작업자들로 하여금 정보 입력이 용이하도록 시스템을 개선했습니다.

(자료=한국정보화진흥원)

또 동서는 비가동 요인의 추적관리 분석을 통해 금형코팅의 비가동율이 가장 높은 것으로 확인했습니다.

이는 작업자의 숙련도가 작업효율이 미치는 영향이 크기 때문인 것으로 표준 매뉴얼을 만들어 작업 숙련도 향상을 위한 교육이 필요한 문제였습니다. 코팅 작업 관련 낮은 생산성을 보이는 작업자에 대해 지속적인 모니터링을 수행하고 즉각 표준교육을 수행한 결과 전체작업자 기준 20.5분의 코팅시간을 12분까지 절감할 수 있게 됐습니다. 이는 제조인건비로 계산하면 연간 최대 8900만원까지 절감되는 효과였습니다.

데이터 분석으로 동서는 공장 생산성 향상이 가능해진 것은 물론 생산성을 향상하고자 하는 혁신 문화가 전사적을 확산됐다고 합니다. 이를 계기로 공장을 스마트공장 수준으로 높이고자 스마트공장 구축 계획을 수립하고 세부 단계에 대한 실행을 추진하고 있다고 합니다.

요즘 4차산업혁명과 함께 스마트공장도 많이 언급되고 있습니다. 스마트공장이란 설계·개발, 제조 및 유통·물류 등 생산 과정에 정보통신기술(ICT)을 적용해 생산성, 품질, 고객만족도를 향상시키는 지능형 생산공장을 말합니다. 완벽한 스마트공장 구축을 위해서는 많은 투자 비용이 들어가기 마련입니다. 이에 중소기업은 꿈꾸기 어려운 일이죠. 하지만 한번에 공장 전체를 스마트공장으로 구축하기 보다는 동서처럼 데이터 분석부터 시작해 하나씩 생산성을 개선해나가는 것도 스마트공장으로 가는 첫걸음이 아닐까 하는 생각이 듭니다.