전 세계 제조 공정에서 도입된 많은 지속적 개선 (continuous improvement, CI) 방법론이 있습니다. 린(Lean), 6시그마(Six Sigma), 카이젠 (Kaizen) 등의 모든 방법론들이 가진 하나의 공통점은 개선을 위한 실용 데이터 (actionable data)를 요구합니다. 이제 질문은 실용 데이터를 어떻게 획득할 수 있을까요?
모든 데이터는 변환 처리해야하는 원시 데이터(raw data)로부터 시작되어 수정 후에 실용 데이터가 됩니다. 다행히 이 과정을 자동화하는데 도움이 되는 장치가 있습니다. 바코드 및 RFID 기술을 포함한 자동 데이터 수집 기술 (Automatic data collection, ADC) 은 제조 공정에 가시성을 부여합니다. RFID는 바코드 기술과 달리 데이터 저장을 위한 중앙 데이터베이스가 필요하지 않기 때문에 보다 상위 단계의 데이터 수집 기술이라고 할 수 있습니다. RFID는 제조 공정의 제품 또는 팔레트 상에 데이터를 직접 저장하여 훨씬 심층적인 데이터 수집이 가능합니다.
RFID가 공정에 끼치는 가장 큰 효과는 전체 품질과 효율성을 향상시킨다는 점입니다. 예를 들어 X라는 특정부품을 생산하는 회사가 있는데 하나의 부품을 생산하기 위해서는 35개의 개별작업이 필요합니다. 모든 개별작업 사이에는 이전 단계에서 발생한 결함을 찾아내는 비전 시스템이 품질 확인을 합니다. 품질 문제가 발견되면 자동으로 태그에 기록이 됩니다. 다음 개별작업으로 RFID 태그가 투입되면 바로 리딩이 됩니다. 이 지점이 바로 원시 데이터(Raw data)가 실용 데이터(actionable data)로 바뀌는 지점입니다. 품질 문제를 인식하면 어떤 식이든 바로 행동을 취해야 합니다. 이 지점에서 데이터가 실용적인 것은 구체적인 내용이 있기 때문입니다. 태그에 기록된 오류 코드는 “10”일 수 있지만 실제 내용은 : 시스템이 5번과 6번 작업 사이에서 부품이 부적합하다는 것을 발견했다는 것입니다. 이제 어떻게 대응을 해야 할지 분명합니다. 품질 문제가 있는 부품이 제조될 때가지 기다리기 보다 5번 작업의 프로세스를 조사한 뒤 즉시 수리할 수 있습니다
궁극적으로 완벽한 실행은 조직에 성공을 가져옵니다. 그러나 효율성과 정확성을 실행하기 위해서는 실용 데이터를 획득할 수 있어야 합니다. 실용 데이터는 RFID 시스템이 자동으로 수집하는 원시 데이터(raw data)에서 파생됩니다.
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