충분히 빨리 볼 수 없는 것은 개선이 불가능합니다.
어쩌면 공정이 안정적인지 확인하기 위해 1차 검사 보고서나 최종 공정 능력 연구를 몇 시간 또는 며칠 동안 기다리고 있을 수 있기 때문입니다. 작업장 게이지의 치수 측정, 토크 값 또는 표면 마감 데이터를 스프레드시트에 수동으로 입력할 수도 있습니다. 또는 배치가 이미 다운스트림으로 이동한 후에만 Cp 및 Cpk의 이동을 발견할 수도 있고, 아니면 더 나쁘게는 시설에서 나와 고객에게 도달한 후에 발견할 수도 있습니다.
익숙한 이야기처럼 들린다면, 나만 그런 것은 아닙니다. 느리고 오래된 데이터는 단순히 좌절감만 주는 것이 아닙니다. 낭비, 위험, 비용이 많이 드는 실수를 초래합니다.
품질 데이터가 생산 속도에 미치지 못하면 비용이 빠르게 증가합니다.
데이터가 느리게 이동하면 전체 운영이 느려집니다.
대부분의 제조업체는 여전히 스프레드시트, 종이 로그 및 단절된 소프트웨어를 혼합하여 품질을 모니터링합니다. 작업자는 측정값을 수동으로 수집하고 나중에 누군가가 보고서에 편집합니다. 때로는 교대 근무가 끝날 때나 심지어 한 주가 끝날 때 그렇게 합니다.
문제는 그때쯤이면 데이터가 이미 오래되었다는 것입니다.
작은 공정 편차도 즉시 포착되지 않으면 큰 결함으로 이어질 수 있습니다. 그리고 팀이 생산 후에만 데이터를 볼 수 있는 경우 사후적으로 대응할 수밖에 없게 됩니다. 한편, 품질 저하로 인한 비용은 계속 증가하고 있습니다.
문제와 솔루션의 격차를 해소하는 가장 빠른 방법은 품질 데이터가 생성되는 순간에 표시하는 것입니다.
지금 당장 작업 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 즉시 보여주는 대시보드에 로그인하는 것을 상상해 보세요. 스프레드시트를 기다릴 필요도, 수동 조정을 할 필요도, 프로세스가 제대로 관리되고 있는지 걱정할 필요도 없습니다.
이것이 바로 문제에 대응하는 것과 문제를 완전히 예방하는 것의 차이입니다. 통계적 공정 관리(SPC)가 자동화되고 실시간으로 이루어지면, 더 이상 따라잡으려고 애쓰지 않고 앞서 나갈 수 있습니다.
느린 데이터는 오히려 걸림돌이 됩니다. 실시간 SPC로 전환하는 기업은 경쟁력을 유지하는 데 필요한 속도와 가시성을 확보할 수 있습니다.