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.
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?
DataXchange 데이터를 Minitab 솔루션 센터로 원활하게 내보낼 수 있습니다.
Minitab의 시계열도 부터 시작하여 OEE가 시간이 지남에 따라 어떤 추세를 보이는지 알아보세요.
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.
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.
OEE의 어떤 구성 요소 가 부족을 유발하는지 확인하려면 Minitab에서 상관관계 를 사용해 보세요.
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.
Minitab의 피쉬본 다이어그램(원인 및 효과 다이어그램) 또는 FMEA ( Minitab Workspace에서 사용 가능)를 사용하여 가동 중단 가능성 요인을 브레인스토밍합니다.
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.
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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.
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.
Minitab Statistical Software 와 Scytec DataXchange 가 함께 작동하여 데이터 기반 제조 의사결정을 내리는 방법을 알아보세요.