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May 23. 2020
14년 차 엔지니어가 바라보는 데이터 분석
나는 데이터를 바탕으로 일을 하는 엔지니어다. 제조업에서 데이터란 제품이 어떻게 생산되고 어떤 과정을 걸쳐 고객에게 납품되는지를 나타내는 경로이자 제품이 완성되기까지의 여러 사건들이 모인 결과들의 집합체라고 할 수 있다. 그런 데이터를 수집하고 분석하여 의사 결정하고, 데이터 분석을 통해 금전적, 품질적 이익을 얻을 수 있도록 노력하는 인력이 제조업의 엔지니어들이다.
오늘은 14년간 제조업계에서 일한 엔지니어가 바라보는 데이터 분석에 대해 말해보려 한다. 최근 데이터 분석이라고 하면 스타업을 비롯한 온라인 판매 업체 등 IT 업체에서 사용되는 중요한 도구라고 알려져 있다. 제조업에서도 다른 분야와 마찬가지로 데이터 분석이 점차 중요해지고 고도화되고 있다. 제조업에서는 데이터가 어떻게 수집되고 사용되는지 이제 말해보겠다.
제조업에서는 데이터 분석을 통해 원가절감과 수율 개선 그리고 문제 해결을 수행한다. 제품을 생산할 때 원가가 가장 중요한데 원가를 절감하기 위해서는 1. 재료의 단가를 줄이거나 2. 재료의 사용량을 줄이거나 3. 생산되는 수량을 늘이는 활동이 요구된다. 또한 시장의 경쟁에 뒤쳐지지 않기 위해 신규 제품을 개발하는데 제조환경의 생산 초기에는 다양한 문제가 발생된다. 그런 문제가 발생할 때 반드시 그 원인을 파악하고 해결해야 더 큰 문제를 방지할 수 있다. 제조업에서는 앞서 말한 중요한 업무들을 데이터 분석을 통해 처리하고 있다.
※ 데이터 분석으로 얻을 수 있는 것들
1. 비용절감 (Cost Reduction)
2. 수율 개선 (Yield Improvement)
3. 생산량 증가 (Capacity Extension)
3. 문제 해결 (Trouble Shooting)
데이터가 뒷받침되지 않을 때는 단순히 감으로 일하게 된다. 그렇게 감으로 일할 때 필연적으로 좋지 못한 효율과 나쁜 결과를 얻을 수 있다. 성공하더라도 성공의 이유를 알지 못하고 실패할 때는 실패를 통해 얻을 수 있는 데이터가 축적되지 못한다. 감이 틀릴 경우 금전적으로도 손해가 발생하지만 시간적인 손실도 크다. 그래서 제조 환경이 빠르게 변하는 지금 데이터 분석의 중요성이 점차 대두되고 있다.
※ 제조 현장에서의 변화
1. MES (Manufacturing Execution System)의 도입
2. ERP (Enterprise Resource Planning)의 도입
3. SPC (Statistical Process Control)의 도입
4. Iot 발달로 인한 입력단의 정보량 증가
최근 제조 현장에는 다양한 IT 기술과 시스템들이 설치되어 운용되고 있다. 이미 국내외 제조업체에서는 생산을 위해 예산 중 많은 금액을 IT 서비스 구축과 운용을 위한 비용으로 사용하고 있다. 제조 생산의 일련의 절차들은 모두 MES라고 하는 생산관리 시스템으로 운용된다. 해당 시스템 하에서 작업 조건이 부여되고 생산이 실행되고 감독된다. 제품의 중간 검사와 출하 시 수율도 SPC라고 하는 시스템을 통해 저장되고 출력된다. 이러한 시스템을 통해 통계적인 Data를 즉각 볼 수 있고 이상 결과가 도출되면 자동으로 Alarm 메일이 관련자들에게 전송된다. 이런 회사 내의 다양한 시스템은 ERP를 통해 관리된다.
ERP <wikipedia>