생산관리 AI의 필요성, 비효율적인 방식을 방치하면?

스토리: 낡은 데이터 관리와 분석 관행이 불러온 참사

✅ 배경

중견 제조업체 N테크는 가전제품 부품을 생산하는 회사로, 하루 24시간 공장이 돌아가야 하는 대규모 생산라인을 운영하고 있다. 하지만 여전히 비효율적인 데이터 관리 방식을 사용하고 있었고, 이를 개선하려는 노력은 부족했다.

등장인물

• 이상훈 공장장 – 20년 차 베테랑, 하지만 데이터보다는 경험을 우선하는 스타일
• 김지훈 생산팀장 – 생산 효율을 높이고 싶지만, 데이터 관리와 분석의 한계에 부딪힘
• 박미나 품질관리팀장 – 불량률 문제를 해결하려 하지만, 정확한 원인 분석이 어려움
• 최재혁 이사 – 경영진, 매출과 생산량 증대만을 요구

이들은 데이터 분석이 제대로 이루어지지 않을 때 어떤 일이 벌어질 수 있는지를 곧 깨닫게 된다.

오늘의 목차입니다.

01. 전통적인 생산관리 데이터 분석

생산관리 업무를 담당하는 실무자는

전통적인 데이터 관리 및 분석 방식에서 비효율을 경험하고 큰 스트레스를 받습니다.

설비 고장 및 예기치 못한 문제 발생, 비효율적인 시스템과 프로세스, 긴급 대응 및 문제 해결 부담 등이 이에 해당합니다. 

하지만 실시간으로 쌓이는 데이터를 통해 이를 사전에 예방할 수 있음에도 전통적인 데이터 관리 및 분석 방식을 버리지 못합니다. 이는 다음과 같은 불편을 야기합니다.

그럼 생산관리 업무에서의 비효율적인 데이터 관리 및 분석 방식이 어떤 참사를 불러 일으키는지 이어서 보겠습니다.

✅ 1. 경고를 무시한 결과, 생산라인이 멈추다.

"3호 라인 다시 멈췄다고요?"

이상훈 공장장이 다급하게 소리쳤다.

지난 한 달 동안 3호 생산라인의 다운타임(비가동 시간)이 점점 늘어나고 있었지만, 

이를 정확히 분석하지 못하고 있었다.

✔ 설비 가동률 데이터는 엑셀 파일로 관리 → 실시간 확인 불가

 ✔ 고장 원인은 작업자 수기로 기록 → 오차 발생

 ✔ 과거 데이터 분석이 미흡 → 예방 정비를 하지 못함

결국, 제대로 된 원인 분석 없이 ‘당장 생산을 재개하는 것*에만 집중한 결과,

설비는 완전히 멈춰 버렸고, 그로 인해 하루 5,000개 생산해야 할 제품이 전량 손실되었다.

✅ 2. 불량률 폭증, 고객사 컴플레인 폭탄

며칠 후, 박미나 품질관리팀장이 얼굴이 창백한 채 회의실로 들어왔다.

"지난주 출고한 제품 중 15%가 불량 판정을 받았습니다. 고객사에서 반품 요청이 들어왔습니다."

김지훈 생산팀장이 당황하며 물었다.

"불량 원인이 뭔가요?"

"정확한 데이터를 뽑아봐야 하는데… 그게 어렵습니다."

✔ 불량 원인 데이터가 여러 시스템에 분산 → MES, ERP, 수기 기록이 따로 관리됨

✔ 데이터 정리가 늦어져 문제 발생 후 한참 지나서야 파악

 ✔ 불량 제품이 이미 출하된 후라 대응이 늦음

결국, 고객사로부터 거래 중단 경고까지 받게 되었다.

✅ 3. 생산량 목표를 맞추려다 더 큰 피해 발생

경영진은 생산량 목표를 달성하기 위해 공장을 24시간 가동하기로 결정했다.

최재혁 이사가 단호하게 말했다.

"불량률이 오르더라도 생산량을 채워야 합니다. 고객사와의 계약을 지키는 게 우선입니다."

김지훈 팀장은 고민했다.

 "이미 설비 상태가 좋지 않은데… 이렇게 밀어붙이면 더 큰 사고가 날 수도 있는데…"

하지만 경영진의 지시를 거스를 수 없었다.

 ✔ 설비 정비 없이 무리한 가동

 ✔ 작업자들의 피로 누적으로 작업 실수 증가

 ✔ 품질 관리 미흡으로 인해 불량률 급증

그리고 결국, 대형 사고가 터지고 말았다.

✅ 4. 대형 사고, 기업의 신뢰를 잃다

심야 작업 중, 과부하가 걸린 설비가 폭발하는 사고가 발생했다.

 ✔ 3명의 작업자가 부상을 입었고, 공장 일부가 가동 중지되었다.
 ✔ 수억 원의 설비 수리 비용 발생
 ✔ 주요 고객사 2곳과의 계약 해지

이상훈 공장장은 망연자실했다.

"이렇게까지 될 줄은 몰랐습니다…"

하지만 김지훈 팀장은 알고 있었다.

 ✔ 만약 데이터를 제대로 분석하고 실시간 모니터링을 했다면, 사고를 막을 수 있었다.

 ✔ 설비 가동률과 이상 징후를 자동으로 감지하고, 미리 정비 일정을 조정했어야 했다.

 ✔ 불량률 패턴을 빠르게 파악하고, 원인을 해결했어야 했다.

그러나 엑셀, 수기 기록, 단절된 데이터 시스템을
유지한 대가는 너무나도 컸다.

✅ 5. 해결책: 데이터 분석의 혁신이 필요하다.

사고 후, 경영진은 데이터 분석 시스템을 전면 개편하기로 했다.

- AI 기반의 실시간 데이터 분석 시스템 도입

- 설비 이상 감지 & 자동 알림 기능 활용

- 불량률 분석 및 원인 예측 기능 강화

그리고 그 중심에는 디피니트의 다비스 챗봇이 있었다.

▪️ 다비스 챗봇을 도입한 후 변화

중견 제조업체 N테크가 다비스 챗봇을 도입하여 다음과 같은 변화를 경험하였습니다.

 ▶️ 실시간으로 설비 가동률과 이상 징후를 감지하여 다운타임을 예방

 ▶️ 불량률 패턴을 분석해 문제 발생 전 조치 가능

 ▶️ 경영진, 생산팀, 품질팀이 데이터를 쉽게 확인하고 신속한 의사결정 가능

이제, 제조업체 N테크 다비스 챗봇을 통해 데이터를 그저 쌓아두는 것이 아니라 문제 상황을 미리 발견하고 예방할 수 있는 도구로 탈바꿈할 수 있었습니다.

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위에서 소개한 스토리는 전통적인 제조관리 방식에서 발생하는 여러 문제 상황 중 하나입니다. 

이외에도 실무자가 경험하는 문제상황을 수 없이 많을 것입니다. 

데이터를 효율적으로 활용하지 않는다면 이러한 문제는 지속적으로 발생할 것입니다.

이번 기회에 귀사도 AI 기반의
데이터 분석 방식으로 전환해보시면 어떨까요?

다비스가 도와드리겠습니다.

감사합니다.

다비스 챗봇 도입 사례