제조공정 최적화, 어떤 데이터부터 시작해야 할까요?
작년 여름, 갑자기 양산 라인의 수율이 급락했던 날이 아직도 생생합니다. 보고서에는 생산량과 최종 불량률만 기록되어 있었고, 누구도 명확한 원인을 설명하지 못했습니다. 우리는 늘 데이터를 보고 있다고 생각했지만, 정작 위기의 순간에 그 데이터는 아무런 답을 주지 못했습니다. 이는 비단 저희만의 경험이 아닐 것입니다. 많은 제조 기업이 매일 쌓이는 방대한 데이터 속에서 길을 잃고, 결국 오랜 경험과 직관에 의존해 문제를 해결하려 애씁니다. 하지만 이런 방식은 임시방편일 뿐, 근본적인 공정 최적화로 이어지기는 어렵습니다. 기존에 수집하던 단순한 결과 중심의 데이터만으로는 복잡하게 얽힌 생산 공정의 문제를 해결하고 한 단계 도약하는 새로운 성장 스토리를 작성하기 어려운 것이 현실입니다. 이것이 바로 많은 기업이 '데이터는 많지만 쓸모 있는 정보는 없다'고 느끼는 이유입니다.
이러한 한계를 극복하기 위한 첫걸음은, 수동적으로 주어지는 데이터를 기다리는 것이 아니라 능동적으로 '의미 있는 데이터'를 찾아 나서는 것입니다. 마치 탐정이 단서를 찾듯, 우리 공장의 문제를 해결할 핵심 데이터를 직접 정의하고 수집해야 합니다. 제조공정 최적화를 위해 우리가 반드시 주목하고 추적해야 할 데이터는 크게 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다.
1. 설비 데이터 (Equipment Data)
공정의 가장 기본 단위는 설비입니다. 설비의 상태를 정확히 파악하는 것이 모든 분석의 시작입니다. 온도, 압력, 속도, 진동 등 설비의 실시간 운전 파라미터는 물론, 가동/비가동 시간, 알람 발생 이력, 정비 및 부품 교체 기록까지 체계적으로 수집해야 합니다. 이 데이터는 설비의 미세한 이상 징후를 사전에 포착하고, 예지 보전을 통해 갑작스러운 라인 중단을 막는 핵심 열쇠가 됩니다.
2. 공정 데이터 (Process Data)
제품이 각 공정을 거치며 어떤 변화를 겪는지 기록하는 데이터입니다. 원자재의 로트(Lot) 번호부터 각 공정 단계별 처리 시간(Cycle Time), 계측값(두께, 농도, 성분 등)을 추적해야 합니다. 특히 어떤 자재가 어떤 설비에서, 어떤 조건으로 가공되었는지를 연결하여 추적하는 '생산 이력(Genealogy)' 정보는 불량 발생 시 원인을 역추적하는 데 결정적인 역할을 합니다.
3. 품질 데이터 (Quality Data)
단순히 합격/불합격(OK/NG)을 기록하는 것을 넘어, 구체적인 불량 유형과 발생 위치, 검사 수치 데이터(Measurement Data)를 상세하게 수집해야 합니다. 예를 들어, '파손 불량'이 아니라 '우측 상단 모서리 5mm 미세 균열'과 같이 구체적으로 데이터를 분류해야 합니다. 통계적 공정 관리(SPC)를 통해 관리 상한(UCL)과 하한(LCL)을 벗어나는 이상치를 실시간으로 감지하고, 어떤 공정 파라미터의 변화가 품질 변동으로 이어지는지 상관관계를 분석할 수 있습니다.
4. 환경 데이터 (Environmental Data)
의외로 많은 공정이 작업장의 환경에 민감하게 반응합니다. 특히 반도체, 디스플레이, 바이오와 같은 첨단 산업에서는 클린룸의 온도, 습도, 미세먼지(Particle) 수치가 제품 수율에 직접적인 영향을 미칩니다. 이러한 환경 데이터를 다른 공정 데이터와 연계하여 분석하면, 이전에는 발견하지 못했던 새로운 문제의 원인을 찾아낼 수 있습니다. 이 네 가지 데이터를 개별적으로 보는 것을 넘어, 서로 유기적으로 연결하고 통합하여 분석할 때 비로소 데이터는 '정보'가 되고, 정보는 '지식'이 되어 공정 최적화라는 가치를 창출합니다.
하지만 이렇게 수집한 방대한 데이터를 어떻게 유의미한 정보로 가공할 수 있을까요? 스프레드시트만으로는 서로 다른 종류의 데이터를 연결하고 실시간으로 분석하는 데 명백한 한계가 존재합니다. 바로 이 지점에서 데이터 기반의 의사결정을 돕는 전문적인 시스템의 필요성이 대두됩니다. 예를 들어, 설비, 공정, 품질 데이터를 통합하고 상관관계를 분석할 수 있는 시스템은 분산된 데이터를 한곳에 모아 시각화하고, 복잡한 데이터 속에서 인간이 놓치기 쉬운 패턴과 이상 징후를 발견하여 알려줍니다. 즉, '어떤 데이터를 수집해야 하는가'라는 질문을 넘어 '데이터를 어떻게 활용해 문제를 해결할 것인가'라는 구체적인 실행 단계로 나아갈 수 있도록 돕는 것입니다.
궁극적으로 제조공정 최적화는 '올바른 질문'을 던지는 데서 시작하여, 그 질문에 답할 '올바른 데이터'를 수집하고, 최종적으로 데이터를 해석할 '올바른 도구'를 활용하는 과정입니다. 데이터 수집 체계를 갖추고 분석 환경을 구축하는 것은 단기적인 비용 투자가 아닌, 기업의 장기적인 경쟁력을 확보하는 핵심 전략입니다. 실제로 저희 시스템을 도입한 한 반도체 부품 제조사는 다음과 같은 긍정적인 변화를 경험했습니다.
“시스템 도입 3개월 후, 원인 불명이던 미세 균열 불량률이 40% 이상 감소하며 수율이 눈에 띄게 안정되었습니다. 이전에는 각기 다른 엑셀 파일로 관리하던 설비 조건과 품질 검사 데이터를 시스템이 자동으로 연동하여 분석해주니, 특정 설비의 온도 변화가 불량의 직접적인 원인이었음을 찾아낼 수 있었습니다.”
이처럼 체계적인 데이터 관리 및 분석 시스템은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 만약 지금 공정의 문제를 해결할 답을 찾지 못해 막막하다면, 우리가 어떤 데이터를 바라보고 있는지부터 다시 점검해 보시길 바랍니다. 올바른 데이터를 향한 첫걸음이 곧 제조 혁신의 시작이 될 것입니다.
제조공정 최적화를 위한 데이터 수집은 단순한 축적이 아니라, 목적 의식을 갖고 구조화된 정보를 확보하는 과정입니다. 제품개발 및 양산 단계에서 발생하는 다양한 데이터를 유기적으로 연결하고 분석하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심이 되는 시대입니다. 데이터를 기반으로 한 공정 혁신을 모색하고 계신다면, 문의 주세요.
