제조업 불량률 대시보드 설계 기준
현장에서 바로 적용하는 구조 설계 메모
불량률 대시보드를 만들었는데
현장에서 실제 의사결정에는 거의 사용되지 않는 경우가 많다.
왜 그럴까.
데이터가 없어서가 아니다.
대부분의 경우 대시보드 설계 구조 자체가 잘못되어 있기 때문이다.
현장에서는 이런 질문이 반복된다.
불량률은 매일 나오는데 개선이 안 되는 이유는 무엇인가
설비 문제인지 작업자 문제인지 구분이 안 되는 이유는 무엇인가
대시보드는 있는데 왜 회의에서 다시 엑셀을 보는가
이 글은 데이터 시각화 기술이나 BI 도구 사용법을 설명하는 글이 아니다.
PowerBI, Tableau, Excel 대시보드 기능을 설명하지도 않는다.
여기서 다루는 것은 단 하나다.
제조업 불량률 대시보드를 설계할 때 무엇을 기준으로 구조를 잡아야 하는가
그 기준을 현장 구조 중심으로 정리한다.
현장에서 실제 나오는 질문
제조기업 현장에서 다음 질문이 자주 나온다.
불량률은 계속 측정하는데 왜 줄지 않는가
불량 원인은 항상 “작업 실수”로 정리된다
생산팀은 설비 문제라 하고 설비팀은 작업 문제라 한다
데이터는 있는데 개선은 안 된다
이 질문은 데이터 문제가 아니다.
대부분의 경우 대시보드가 “보고용” 구조로 설계되어 있기 때문이다.
사례: 매출 320억 규모 제조기업
한 제조기업 사례를 가정해보자.
표면 문제와 실제 구조 문제
이 상황을 보면 대부분 이렇게 판단한다.
작업자 교육이 부족하다
검사 기준이 약하다
품질팀 관리가 부족하다
하지만 실제 문제는 다른 곳에 있다.
대시보드 구조 자체가 “원인 추적 구조”가 아니다.
현재 대시보드는
단순히 결과 지표만 보여준다.
예를 들어
불량률 2.4%
특정 제품 3.1%
이 숫자는 결과일 뿐이다.
이 숫자만으로는
다음 질문에 답할 수 없다.
어떤 설비에서 발생했는가
어느 작업 시간대인가
어느 작업자가 담당했는가
어느 자재 LOT인가
즉,
결과는 보이지만 원인은 보이지 않는다.
현장에서 흔히 하는 착각
제조기업에서 대시보드를 만들 때
자주 발생하는 착각이 있다.
착각 1
그래프가 많으면 분석이 되는 줄 안다
그래프 수가 늘어날수록
정보는 늘지만 판단 기준은 사라진다.
착각 2
불량률만 보면 관리가 된다고 생각한다
불량률은 결과 KPI다.
원인을 보여주지 않는다.
착각 3
BI 도구를 쓰면 문제가 해결된다고 생각한다
PowerBI, Tableau, Excel은
표현 도구일 뿐 구조 도구가 아니다.
구조가 잘못되면
도구가 좋아도 의미 없다.
Fieldbly 기준: 불량률 대시보드 3단 구조
Fieldbly에서는 불량 대시보드를
다음 3단 구조로 설계한다.
이 구조가 없으면
대시보드는 보고용으로 끝난다.
1단계: 결과 지표
먼저 전체 상태를 보여준다.
예
전체 불량률
공정별 불량률
제품별 불량률
이 단계는
현황 파악용이다.
하지만 여기서 끝나면
아무것도 개선할 수 없다.
2단계: 발생 위치
다음 질문은 이것이다.
어디에서 발생했는가
필요한 데이터는 다음과 같다.
생산 라인
설비 번호
작업자
생산 시간대
예
3단계: 원인 변수
마지막 단계는
실제 개선을 위한 단계다.
여기서 필요한 변수는 다음과 같다.
자재 LOT
설비 가동 시간
금형 교체 주기
온도 / 습도
작업 순서
이 데이터가 연결되면
다음 질문이 가능해진다.
특정 LOT에서 불량이 늘어났는가
금형 교체 직전에 발생했는가
야간 교대 시점인가
이 단계가 있어야
불량률이 “관리 지표”가 된다.
불량 대시보드 구조 예시
다음 구조로 설계하면
대시보드가 실제 의사결정에 사용된다.
이 구조가 연결되면
회의 방식이 달라진다.
예전 회의
불량률이 높다
교육 강화
구조 설계 후 회의
Line2 MCT-03
야간 교대 직후
LOT B231
원인 후보가 바로 좁혀진다.
현장에서 적용하는 간단 체크리스트
대시보드를 새로 만들기 전에
다음 5가지만 점검하면 된다.
1
현재 대시보드는
결과 지표만 보여주는가
2
불량 발생 위치가
라인 / 설비 단위로 보이는가
3
작업자와 시간대 데이터가
연결되어 있는가
4
자재 LOT 정보가
대시보드와 연결되어 있는가
5
설비 이벤트 데이터
(금형 교체, 점검 등)가 있는가
이 다섯 개 중
세 개 이상이 빠져 있다면
대시보드는 사실상 보고용이다.
지금 사용 중인 불량률 대시보드는
결과만 보여주는 구조인가
원인을 추적할 수 있는 구조인가
그리고 한 가지 더.
대시보드는
“보기 좋은 화면”인가
아니면
“현장에서 질문을 줄이는 도구”인가.
AI현장감독 이동주는 AI 도입 과정에서 반복되는 구조 문제를 연구한다.
AI adoption failure를 기술 문제가 아닌 설계와 흐름의 문제로 바라본다.
Fieldbly에서 현장 사례를 기반으로 정리하고 있다.
(homepage) http://www.fieldbly.com
#이동주AI
#AI현장감독이동주
#정부지원사업
#정부지원사업전략
#사업확장
#사업스케일업
#창업전략