AX 적용 DBR 생산관리시스템 구축 컨설팅

시스템을 만들기 전에 병목부터 진단한다

대상: 충남 지역의 주문형 금속가공·철구조물 제작 중소기업(이하 A사). 연 매출 100억 원 안팎, 임직원 20명 규모이다.

현재 상태: 프로젝트 착수 단계이다. 컨설팅 수행기간은 11월 첫째 주까지 약 4주이며, 현재 '진단계획'에 착수된 상태이다. (본문의 수치는 개념 설명용 가상 예시로 실제 데이터가 아님)

이제까지는 수작업, Excel 수식 등을 활용하여 DBR 시스템을 구축해왔으나, 구축이나 활용과정이 모두 쉽지는 않았다. 이제 DBR시스템 구축에도 AX/DX를 적용해보기로 하고, 이 과정을 공유하려고 한다.

1. DBR이란

DBR(Drum-Buffer-Rope)은 "공장 전체의 속도는 가장 느린 한 곳이 결정한다"는 제약이론(TOC)에 기반한 생산 관리 방식이다. 줄지어 걷는 소풍 행렬에서 가장 느린 아이가 전체 속도를 정하는 것과 같다.

병목이 아닌 곳을 빠르게 만들어도 전체 성과는 늘지 않는다. 그래서 첫 단계는 시스템이 아니라 병목이 어디인지 찾는 진단이다.

제약이론은 병목을 계속 줄여 나가는 방법도 함께 제시한다. 지속적 개선 5단계(POOGI, Process Of OnGoing Improvement)이다.

DBR은 이 중 2·3단계를 일상 운영으로 구현하는 방식이며, 4단계 투자는 앞 단계를 다 해 본 뒤에 판단한다.

2. 배경

A사는 철판을 소재로 레이저 절단, 절곡, 조립·용접, 검사, 납품까지 수행하는 주문형 중소제조기업이다. 이 규모의 기업은 전사 MES를 한 번에 도입하기에는 부담이 크고, 현장 경험에 의존해 운영하는 부분이 많다. 고가의 대형 설비를 갖췄고 수주도 늘었지만, 설비가 계속 돌아가는데도 납기를 맞추는데 애로를 겪고 있다. 설비를 더 사거나 MES부터 도입해도 풀리지 않는 문제다. 어디가 흐름을 막는지 모른 채 시스템을 만들면 엉뚱한 곳을 디지털화하게 된다.

3. 이번 주 과제: 병목자원 진단

찾을 것은 "바쁜 기계"가 아니라 "제품이 오래 서 있는 곳"

주문형 제작 공장에서 제품 한 건이 거치는 시간의 대부분은 가공이 아니라 대기다. 아래는 가상 예시다.

같은 20%를 개선하면 작업시간은 리드타임을 약 4%, 대기시간은 약 16% 줄인다. 그래서 주문부터 출하까지 제품이 가장 오래 서 있는 곳을 찾는다.

제약은 세 가지로 나누어 본다

병목 가설과 측정 항목

현장 데이터가 없으므로 설비 구성과 주문형 제작 특성만으로 가설을 세웠다. 결론이 아니라 측정 대상을 좁히기 위한 가설이다.

진단 방법

1. 전 공정을 거치는 대표 프로젝트 1건을 고른다. 범위를 좁혀야 4주 안에 끝낼 수 있다.

2. 자재 → 레이저 → 절곡 → 조립 → 용접 → 검사 → 출하 순서로 공정별 도착·착수·완료 시각과 대기 사유를 기록한다. 장치 없이 종이나 엑셀 양식으로 시작한다.

3. 대기가 가장 길고 후속공정을 굶기는 공정을 Drum 후보로 정하고, Buffer와 Rope 시스템 설계의 입력값으로 쓴다.

4. 목표 효과: KPI 관점

목표치는 현장 측정으로 기준선을 확인한 뒤 확정한다. 현재는 개선방향만 밝힐 수 있다.

종합 목표는 설비 증설 없이 같은 자원으로 더 빨리, 더 약속대로 출하하는 공장이다.

5. 4주 전체 계획: 진단에서 시스템 구축까지

진단은 1~2주차에 끝내고, 이어서 AX를 적용한 DBR 시스템을 구축한다. 진단결과로 "무엇을 먼저 데이터로 만들지"를 정할 수 있고, 여기에 AX/DX를 중점 적용할 것이다. 시스템은 병목 중심의 최소 범위로 만든다.

AI는 데이터가 쌓여야 쓸모가 있으므로, 4주 안에는 기록된 진척 데이터로 납기 위험을 알려 주는 수준부터 적용한다. 병목 예측과 스케줄 추천은 데이터 축적 후 확장 단계로 둔다.

프로젝트는 막 시작되었다. 진행 결과를 계속 공유할 예정이다.