[빅데이터④] 빅데이터 기반 자동차 부품 제조 공장 운영 우수 사례 공장운영관리 프로세스 구축 성공한 ‘영풍열처리’ 지난해 미래창조과학부, 한국정보화진흥원 주관으로 ‘중소기업 빅데이터 활용지원’ 사업이 진행됐다. 이 사업은 인적·기술적 역량이 부족한 중소기업들이 빅데이터를 활용할 수 있도록 지원하자는 취지에서 기획됐으며, 총 30여 개 업체가 참여했다. 최근 발표된 ‘2015 중소기업 빅데이터 활용지원사업 우수사례’의 중 하나로 영풍열처리(이하 영풍)의 성공 사례를 소개한다. 영풍은 자동차 부품 중 클러치나 브레이크 패드와 같은 자동차 주요 부품의 마모, 피로 등에 속하는 내구성과 강도 향상을 위한 열처리 공정을 수행하는 전문 업체다. 이번 사업을 통해 제조현장에 빅데이터를 도입해 맞춤형 프로세스를 구축하는데 성공했다. IT시스템 기반 정량적 공장 관리 영풍은 기존 시스템의 활용도 향상을 위해 시스템 활용 방안을 찾고, 기업 맞춤의 프로세스 정립을 위한 빅데이터 기반의 활용방안을 모색했다. 기존 시스템의 보완 사항을 도출하기 위해 As-Is 시스템 분석, 핵심관리 요소 분석, 관리프로세스 분석요건을 정의했다. 이어 지난해 생산실적을 기준으로 가장 실적이 저조한 2월을 선택해 집중적으로 데이터 분석했다. 그 결과, 작업 수행 전에 원만한 작업진행을 대비하지 못해 발생하는 ‘준비부족’ 요인과 ‘설비보전’, ‘고장정지’ 순으로 비가동이 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 근무 일자별 공정상에서 발생하는 불량을 분석한 결과, 평일보다는 휴일 근무 시간에 부적합율이 0.02%p 높게 발생하는 것을 확인했다. 추가로 열처리 공정의 후 공정인 자동샌딩기 공정에서 부적합이 집중되는 현상을 확인했으며, 주요 부적합 발생 제품이 무엇인지 알아냈다. 따라서 이러한 제품이나 공정에 대해, 우선으로 공정 검사나 작업인원을 집중적으로 투입해 생산하는 등의 중점 관리항목을 설정하는 것이 필요할 것으로 판단했다. 영풍은 이러한 분석결과를 바탕으로, 회사 여건상 효율적인 공장 운영을 위한 중점관리 항목을 설정했다. 이어 이를 집중적으로 관리해 발생할 수 있는 저해요인을 최소화하는 관리 프로세스를 추진했다. 손실 비용절감과 불량률 개선이를 기반으로 앞으로도 지속적으로 핵심 개선요인을 도출하고, 이를 개선해 정기적인 경쟁력 제로를 위한 빅데이터 솔루션 보완으로 데이터 수집과 분석, 활용을 강화하고자 했다. 또한, 데이터를 공장운영관리에 사용하기 시작했으며, 정보를 전사적인 관점에서 공유하고 문제에 대한 인식과 개선을 함께 수행하기 시작했다. 이어 IT시스템을 기반으로 정량적인 공장관리를 할 수 있었고, 관리 수준의 향상을 위해 빅데이터 분석이 필요함을 인지했다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 핵심관리지표도 만들었다. 영풍은 빅데이터를 기반으로 준비 부족 요인과 설비보전, 고장정지를 통해 비가동 문제 제거를 위한 개선 활동 후 손실비용이 전월 대비 1억6천만 원을 절감했다. 또한, 공정 상세관리와 작업자 교육을 통해 불량률(부적합률)을 30.1% 감소하는 성과를 창출했다.

[빅데이터④] 빅데이터 기반 자동차 부품 제조 공장 운영 우수 사례

공장운영관리 프로세스 구축 성공한 ‘영풍열처리’

기사입력 2016-05-24 10:00:00

[산업일보]

지난해 미래창조과학부, 한국정보화진흥원 주관으로 ‘중소기업 빅데이터 활용지원’ 사업이 진행됐다. 이 사업은 인적·기술적 역량이 부족한 중소기업들이 빅데이터를 활용할 수 있도록 지원하자는 취지에서 기획됐으며, 총 30여 개 업체가 참여했다. 최근 발표된 ‘2015 중소기업 빅데이터 활용지원사업 우수사례’의 중 하나로 영풍열처리(이하 영풍)의 성공 사례를 소개한다.

영풍은 자동차 부품 중 클러치나 브레이크 패드와 같은 자동차 주요 부품의 마모, 피로 등에 속하는 내구성과 강도 향상을 위한 열처리 공정을 수행하는 전문 업체다. 이번 사업을 통해 제조현장에 빅데이터를 도입해 맞춤형 프로세스를 구축하는데 성공했다.

IT시스템 기반 정량적 공장 관리
영풍은 기존 시스템의 활용도 향상을 위해 시스템 활용 방안을 찾고, 기업 맞춤의 프로세스 정립을 위한 빅데이터 기반의 활용방안을 모색했다. 기존 시스템의 보완 사항을 도출하기 위해 As-Is 시스템 분석, 핵심관리 요소 분석, 관리프로세스 분석요건을 정의했다.

이어 지난해 생산실적을 기준으로 가장 실적이 저조한 2월을 선택해 집중적으로 데이터 분석했다. 그 결과, 작업 수행 전에 원만한 작업진행을 대비하지 못해 발생하는 ‘준비부족’ 요인과 ‘설비보전’, ‘고장정지’ 순으로 비가동이 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 근무 일자별 공정상에서 발생하는 불량을 분석한 결과, 평일보다는 휴일 근무 시간에 부적합율이 0.02%p 높게 발생하는 것을 확인했다.

추가로 열처리 공정의 후 공정인 자동샌딩기 공정에서 부적합이 집중되는 현상을 확인했으며, 주요 부적합 발생 제품이 무엇인지 알아냈다. 따라서 이러한 제품이나 공정에 대해, 우선으로 공정 검사나 작업인원을 집중적으로 투입해 생산하는 등의 중점 관리항목을 설정하는 것이 필요할 것으로 판단했다.

영풍은 이러한 분석결과를 바탕으로, 회사 여건상 효율적인 공장 운영을 위한 중점관리 항목을 설정했다. 이어 이를 집중적으로 관리해 발생할 수 있는 저해요인을 최소화하는 관리 프로세스를 추진했다.

손실 비용절감과 불량률 개선
이를 기반으로 앞으로도 지속적으로 핵심 개선요인을 도출하고, 이를 개선해 정기적인 경쟁력 제로를 위한 빅데이터 솔루션 보완으로 데이터 수집과 분석, 활용을 강화하고자 했다. 또한, 데이터를 공장운영관리에 사용하기 시작했으며, 정보를 전사적인 관점에서 공유하고 문제에 대한 인식과 개선을 함께 수행하기 시작했다.

이어 IT시스템을 기반으로 정량적인 공장관리를 할 수 있었고, 관리 수준의 향상을 위해 빅데이터 분석이 필요함을 인지했다. 또한, 빅데이터 분석을 통한 핵심관리지표도 만들었다.

영풍은 빅데이터를 기반으로 준비 부족 요인과 설비보전, 고장정지를 통해 비가동 문제 제거를 위한 개선 활동 후 손실비용이 전월 대비 1억6천만 원을 절감했다. 또한, 공정 상세관리와 작업자 교육을 통해 불량률(부적합률)을 30.1% 감소하는 성과를 창출했다.

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김현지 기자 press1@kidd.co.kr

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