지속적인 개선과 관련해 종합설비효율(OEE)보다 더 명확한 스토리를 전달하는 지표는 거의 없습니다. OEE는 제조업체가 가용성, 성능 및 품질 을 하나의 강력한 KPI로 결합하여 장비가 얼마나 효과적으로 활용되고 있는지 한눈에 파악할 수 있도록 지원합니다.
하지만 데이터만으로는 개선이 이루어지지 않습니다. 중요한 것은데이터를 가지고 무엇을 하는가입니다.
이 글에서는 Scytec DataXchange에서 수집된 OEE 데이터를 사용하고 Minitab Statistical Software 에서 분석하여 병목 현상을 발견하고 근본 원인을 파악 하며 작업장에서 측정 가능한 수익을 도출하는 방법을 보여줍니다.
DataXchange 를 사용하여 정확한 OEE 데이터 수집
Scytec DataXchange를 사용하면 기계 활용도와 OEE 데이터가 자동으로 지속적으로 수집됩니다. 예를 들어, CNC 가공 셀에서 주간 OEE 데이터를 가져온다고 가정해 봅시다.
|
주 |
가용성(%) |
성능(%) |
품질(%) |
OEE(%) |
|
1 |
88.0 |
92.5 |
99.1 |
80.5 |
|
2 |
86.2 |
91.8 |
98.9 |
78.0 |
|
3 |
89.7 |
93.2 |
99.0 |
82.6 |
|
4 |
85.5 |
91.4 |
98.7 |
77.2 |
|
5 |
84.9 |
92.0 |
99.0 |
77.4 |
이 데이터 집합은 안정적인 프로세스를 보여주지만 OEE는 세계 최고 수준의 벤치마크인 85%보다 약 78~82% 낮은 점수를 차지하고 있습니다. 질문: 처리량을 제한하는 것은 무엇일까요?
Minitab 솔루션 센터를 사용한 데이터 분석
DataXchange 데이터를 Minitab 솔루션 센터로 원활하게 내보낼 수 있습니다.
Minitab의 시계열도 부터 시작하여 OEE가 시간이 지남에 따라 어떤 추세를 보이는지 알아보세요.
- 다음으로 이동: 그래프 → 시계열도 → 심플
- 변수로 OEE를 선택하고 시간 척도로 주를 선택합니다.
차트는 OEE가 2, 4, 5주에 크게 하락한다는 것을 보여줍니다. 변동은 패턴을 따르는 것으로 보입니다. 이는 아마도 근무 일정이나 설정 주기와 관련이 있을 수 있습니다.
다음으로 개인 관리도(I-차트) 를 만들어 변동과 안정성을 모니터링합니다.
- 다음으로 이동: 통계 → 관리도 → 개인 → I-MR 차트
- OEE를 변수로 선택
차트에 관리 하한 미만의 점이 표시되면 특수 원인 변동 을 나타냅니다. 즉, 특정 사건(공구 변경 또는 작업자 교체 등)이 성능에 영향을 미친다는 단서입니다.
상관관계의 강도 측정
OEE의 어떤 구성 요소 가 부족을 유발하는지 확인하려면 Minitab에서 상관관계 를 사용해 보세요.
- 다음으로 이동: 통계 → 기본 통계 → 상관 관계
- OEE와 다음 세 가지 구성 요소를 선택합니다. 가용성, 성능 및 품질
Minitab은 각 요인이 OEE와 얼마나 밀접한 관련이 있는지 보여주는 상관관계 행렬을 생성합니다. 다음은 표본 DataXchange 데이터 집합을 기반으로 한 예입니다.
|
변수 |
OEE와의 상관관계 |
해석 |
|
가용성 |
0.92 |
매우 강력한 상관관계 - 가용성이 개선됨에 따라 OEE가 크게 증가 |
|
성능 |
0.65 |
중간 정도의 상관관계 — OEE에 영향을 미치지만 덜 강함 |
|
품질 |
0.18 |
약한 상관관계 — 전체 OEE에 미치는 영향 최소 |
이 분석은 가용성 이 OEE 변동의 주요 동인임을 알려줍니다.
실제로 기계는 우수한 부품을 효율적으로 생산하지만, 종종 충분히 작동하지 않습니다. 이것은 새로운 장비에 투자하기 전에 예기치 않은 가동 중단 시간을 줄이고, 일정을 개선하거나 , 설정 시간 을 최적화할 수 있는 기회를 의미합니다.
개선 사항 브레인스토밍
Minitab의 피쉬본 다이어그램(원인 및 효과 다이어그램) 또는 FMEA ( Minitab Workspace에서 사용 가능)를 사용하여 가동 중단 가능성 요인을 브레인스토밍합니다.
- 설정 및 전환 지연
- 재료 부족
- 작업자 가용성
- 예방적 유지보수 빈도
조치에 대한 테스트, 검증 및 모니터링
개선 사항을 구현 하면(즉, 설정 시간을 15% 단축) Minitab을 사용하여 통계로 결과를 검증할 수 있습니다.
변경 전후 OEE를 비교하는 2-Sample t-검정을 실행합니다.
|
기간 |
평균 OEE(%) |
표준 편차 |
|
이전 |
78.0 |
2.4 |
|
이후 |
83.5 |
1.8 |
P-값 = 0.004 → 통계적으로 유의미한 개선 ✅
분석 결과 공정 변경이 측정 가능한 실질적인 이득을 창출한 것으로 확인되었습니다.
DataXchange를 활용하여 기계 및 OEE 데이터의 현재활용도를 지속적으로 모니터링하고, Minitab Connect 의 강력한 기능을 활용하여 OEE의 실시간 관리도를 확보하여 변경 사항을 모니터링 하고 잠재적인 변경 사항이 발생하기 전에 파악합니다.
데이터 + 분석의 힘
DataXchange의 실시간 가시성 과 Minitab의 분석 정밀도를 결합하여 제조업체는 단순히 '무슨 일이 발생했는지’를 아는 것을 뛰어넘어 '이런 일이 왜 일어났는가?'로 이동하고, 궁극적으로는 '어떻게 하면 개선할 수 있을까?'라는 의문으로 이동할 수 있습니다.
이러한 접근 방식을 통해 다음을 이룰 수 있습니다.
- DataXchange는 기계에서 일어나고 있는 일의 사실 을 캡처합니다.
- Minitab은 이러한 문제가 발생하는 이유 와 먼저 해결해야 할 사항을 파악합니다.
- 함께, 지속 가능한 처리량을 증대하고 더 강력하고 지속적인 개선 환경을 제공합니다.
OEE 데이터를 실행에 옮길 준비가 되셨나요?
Minitab Statistical Software 와 Scytec DataXchange 가 함께 작동하여 데이터 기반 제조 의사결정을 내리는 방법을 알아보세요.
Minitab 을 방문하여 OEE 데이터가 Scytec로 다음 혁신에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요.
