APS를 통한 작업 준비의 장점과 한계

다른 프로세스는 이미 오래전에 자동화되었지만, 작업 준비 단계에서는 여전히 종이가 지배적이다. 생산 계획 자동화의 잠재력과 한계는 무엇이며 이와 관련하여 APS가 어떤 역할을 하는지 알아보자.

나디네 마이어(Nadine Maier): L-Mobile Solutions GmbH & Co. KG 제품 마케팅 매니저

핵심 내용

  • 한 스포츠 용품 제조업체는 생산을 시작하는 데 3~6주의 리드 타임이 필요했다. 이 기간은 너무 길고, 문제에 취약했다.
  • 이 업체는 일정 연기와 자재 납품 시 유연성을 높이기 위해 APS를 도입하였다.
  • APS는 작업 준비부터 계획 단계를 지원한다. 하지만 완전 자동화는 아니다.

제조기업들은 완전 자동화 생산을 달성하기 위해 노력하고 있다. MES(Manufacturing Execution Systems)는 개별 생산 프로세스에 대한 전문 노하우와 소프트웨어 솔루션 그리고 기술 등을 결합하여 가능한 한 프로세스 자동화를 형성한다. 하지만 완전 자동화는 작업 준비 지점에서 한 발짝도 나아가지 못했다.

방해 변수가 개입하기 좋은 시간

APS(Advanced Planning and Scheduling) 도입을 위한 프로젝트는 작업 준비 자동화의 가능성과 한계를 보여준다. 한 스포츠용품 제조업체가 이 디지털화 프로젝트를 시작하기 전에는 고객의 주문을 처리하는 데 보통 3주의 리드 타임이 필요했다. 따라서 생산 주문은 생산 시작 6~8주 전에 일정을 잡아야 했다. 이는 역동적인 산업 현장에서 계획에 차질을 주는 방해 요소로 많은 시간이 노출된다는 의미이다. 배송 조건 변경과 연기 그리고 예상치 못한 주문 등의 초기 상황이 조금만 변경되어도 계획이 취소될 수 있는 상황이다. 고객의 작업을 더욱 어렵게 만드는 또 다른 요인은 자재 납품이 ERP 시스템에 고려되지 않는 것이다. 이로 인해 생산 일정보다 빠르게 자재가 입고될 수도 있다.

이 스포츠용품 제조업체는 오류가 발생하기 쉬운 불투명성과 계획 과정에서 증가하는 비용 그리고 자재의 이른 배송으로 추가적인 보관 공간이 필요하게 되는 상황과 자주 맞닥트리게 되었다. 따라서 L-Mobile APS는 작업 준비를 원활하게 하고 보관 비용을 줄이기 위해 도입되었다. ERP 통합을 통한 계획과 스케줄링은 일정 연기에 유연하게 대응하고 생산 계획에 대한 현실적인 개요를 생성하는 것이 목적이다.

자동화를 통한 개선

예전에는 Excel을 이용하여 수동으로 계획을 수립하기 위해 작업 준비에 하루를 꼬박 투자했다. 그로 인해 프로세스 최적화라는 목표는 뒷전으로 밀려나는 경우도 많았지만, APS를 이용하면 자재 가용성을 포함한 주문과 인력 및 도구 사용 계획이 자동으로 이루어진다. 작업 계획자는 예외적 상황과 충돌하는(예: 인력 또는 기계 고장이나 자재 부족) 경우만 신경 쓰고, 반복적인 작업이 사라지면서 확보되는 시간에 프로세스 개선에 집중하고 전념할 수 있다.

APS는 특정 고객 프로젝트에서 자재 납품 프로세스 일정을 계획하고 효율성을 개선하여 자재가 조기 입고되어 보관 공간을 차지하는 일을 방지할 수 있다. 또한 병행 작업 프로세스를 동시에 계획하고 수행할 수 있으며, 생산 라인을 동시에 사용하여 해당 워크스테이션의 생산 프로세스를 최적화하고, 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 그리고 두 번째 프로젝트 단계의 목표는 APS를 통한 설정 최적화이다. 각각의 작업에 필요한 도구를 사전에 정의하여 유사한 재료를 그룹화하고 기계 활용을 최적화할 수 있다.

전자동으로 작업 준비를 할 수 있는가?

APS(Advanced Planning and Scheduling)을 사용하면 작업 준비 시 개별 작업 프로세스에 직원을 배치하기가 더 쉬워진다. APS가 작업 위치에 직원을 배치하지만, 여전히 작업 계획자가 작업 위치에 수동으로 인력을 재배치할 수 있다. 특수 자동화를 사용하여 이전에는 ‘사람의 머릿속에서’ 계획하던 프로세스를 지능형 APS가 맡아 진행할 수 있다. 이제 APS는 모든 데이터를 실시간으로 매핑하고 적시에 작업자와 기계 그리고 자재의 조화를 통해 생산의 흐름을 보장할 수 있다.

그렇다면 APS가 생산 계획자를 대체하고, 생산 계획을 완전히 자동화할 수 있을까? 꼭 그렇지는 않다! 이러한 사실은 위에서 언급한 스포츠용품 제조 업체에만 적용되는 것이 아니라, 일반적인 것이다. 인력 자격과 기계 자격 요건이 APS에서 생성된 경우, APS를 이용하여 자동으로 인력을 할당할 수 있다. 이는 개별 계획 프로세스를 단순화하고 가속화한다. 하지만 APS도 갑작스러운 상황 변화가 발생한 경우 한계가 있을 수 있다. 예를 들면, 작업자의 단기 결근, 고객의 납기 연기 또는 긴급 주문 등이다. 이러한 변화로 인해 사람 간의 의사소통이 필요하다. APS가 변경된 실제 상황을 기반으로 계획을 다시 계산하려면 이 정보를 생산 계획 도구에 신속하고 예외 없이 전달하는 사람도 필요하다. 궁극적으로 책임은 소프트웨어가 아닌 사용자에게 있으며 또 그렇게 하는 것이 좋다.

전자동 계획에는 지원이 필요하다

앞서 두 가지 사례에서, 작업자 없이 생산 계획을 완전히 자동화할 수 없음을 알 수 있었다. 시간이 경과하면서 인력이 새로운 자격을 획득하고 추가의 작업 프로세스를 지원할 수 있는지를 소프트웨어 프로그램이 평가할 수 없으며, 예상치 못한 인력 부족 또는 단기 고객 요건을 예측할 수도 없다. 이것이 단점은 아니지만 매우 중요하다. 우리는 기계가 프로세스 제어를 인수하는 것을 무력하게 보고 있지만은 않는다. 대신 실시간으로 최적화를 진행하고 제어할 수 있도록 새로운 기술을 사용해야 한다.