---
title: "OEE 데이터를 행동으로 전환: 측정 가능한 개선을 추진하기 위해 Minitab을 사용하는 방법 Turning OEE Data into Action: How to Use Minitab to Drive Measurable Improvement"
description: Scytec DataXchange와 Minitab Statistical Software를 결합하여 병목 현상, 근본 원인 및 처리량에서의 이득을 파악하여 OEE 데이터를 실제 개선으로 전환하는 방법을 알아보세요.
---

[Minitab 블로그](https://blog.minitab.com/ko/blog)

# [OEE 데이터를 행동으로 전환: 측정 가능한 개선을 추진하기 위해 Minitab을 사용하는 방법 Turning OEE Data into Action: How to Use Minitab to Drive Measurable Improvement](https://blog.minitab.com/ko/blog/turning-oee-data-into-action-how-to-use-minitab-to-drive-measurable-improvement)

 작성자: [Joshua Zable](https://blog.minitab.com/ko/blog/author/joshua-zable) | 2026. 1. 29 오전 1:51:45

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 센터](https://www.minitab.com/ko-kr/products/minitab-solution-center/?locale=ko-KR)로 원활하게 내보낼 수 있습니다.   

Minitab의  **시계열도** 부터 시작하여 OEE가 시간이 지남에 따라 어떤 추세를 보이는지 알아보세요. 

- 다음으로 이동: *그래프 → 시계열도 → 단순*

- 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: *통계분석 → 관리도 → 개별값 계량형 관리도 → I-MR 차트* 

- OEE를 변수로 선택

차트에 한한 관리 한계선 아래에 점이 나타나면 **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: *통계분석 → 기초 통계 → 상관 분석* 

- OEE와 다음 세 가지 구성 요소를 선택합니다. 가용성, 성능 및 품질

Minitab은 각 요인이 OEE와 얼마나 밀접한 관련이 있는지 보여주는  **상관 행렬**을 생성합니다.  다음은 DataXchange  샘플 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**](https://www.minitab.com/ko-kr/products/workspace/?locale=ko-KR))를 사용하여 가동 중단 가능성 요인을 브레인스토밍합니다. 

- 설정 및 전환 지연
- 재료 부족
- 작업자 가용성
- 예방적 유지보수 빈도

  DataXchange 의 실제 가동 중단 코드를  Minitab  Workspace의 브레인스토밍과 페어링하면 팀이 가장 중요한 원인의 우선순위를 체계적으로 정할 수 있습니다. 

## **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-검정**을 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](https://www.minitab.com/ko-kr/products/connect/?locale=ko-KR)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](https://www.minitab.com/ko-kr/?locale=ko-KR) 을 방문하여 OEE 데이터가 Scytec로 다음 혁신에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보세요. 

[전체 게시물 보기](https://blog.minitab.com/ko/blog/turning-oee-data-into-action-how-to-use-minitab-to-drive-measurable-improvement)

```json
{
  "@context" : "http://schema.org",
  "@type" : "BlogPosting",
  "author" : {
    "@type" : "Person",
    "name" : "Joshua Zable"
  },
  "dateModified" : "2026-01-30T03:57:21.875Z",
  "datePublished" : "2026-01-29T01:51:45Z",
  "headline" : "OEE 데이터를 행동으로 전환: 측정 가능한 개선을 추진하기 위해 Minitab을 사용하는 방법 Turning OEE Data into Action: How to Use Minitab to Drive Measurable Improvement",
  "image" : {
    "@type" : "ImageObject",
    "height" : 4000,
    "url" : "https://3447555.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/3447555/OEEImage.jpeg",
    "width" : 6000
  },
  "mainEntityOfPage" : "https://blog.minitab.com/ko/blog/turning-oee-data-into-action-how-to-use-minitab-to-drive-measurable-improvement",
  "publisher" : {
    "@type" : "Organization",
    "logo" : {
      "@type" : "ImageObject",
      "height" : 60,
      "url" : "/hs/hsstatic/content_shared_assets/static-1.4092/img/default-amp-logo.png",
      "width" : 60
    },
    "name" : "Minitab 블로그"
  }
}
```