□ 기업 개황

 

  거리(格力)는 중국을 대표하는 에어컨 제조업체, 2017년 기준 거리사의 에어컨 중국 국내 시장 점유율은 50%에 달함. 2011년 3월 29일 설립되었고 현재 4,500명의 직원을 두고 있음. 하루 2만대의 에어컨을 생산, 거리전자의 세계 9개의 생산 기지 중 제품 해외 수출을 담당하고 있음.

 

  동밍주(董明珠) 거리그룹 이사장은 거리는 에어컨만 생산하는 전통적인 제조사 같이 보이지만 실제로 빅데이터를 이용한 스마트 생산 기술을 보유하고 있다고 밝힘.

 

□ 빅데이터를 통한 스마트제조

 

  2012년부터 ERP, MES 시스템을 도입해 스마트제조를 시도, 관련 데이터 플랫폼은 모두 회사 IT 부서에서 직접 개발. 3년 동안 데이터를 축적하며 크리스탈 리포트 등 분석도구를 이용해 데이터를 분석했지만 복잡한 과정으로 인해 실효성이 떨어져 더욱 편리한 종합 데이터 처리 소프트웨어가 필요하게 됨. 그래서 빅데이터 분석 소프트웨어를 도입하게 됨.

 

1. 거리 생산기획부

 

  생산기획부는 거리사의 IT 정보화 담당 부서, 구체적인 업무는 기존에 개발한 데이터 분석 플랫폼을 이용해 회사의 생산과정, 품질개선, 월별실적, 제품관리, 생산주기 관리 등 데이터 분석이 필요한 모든 분야에서의 요구를 만족하는 것임.

 

2. 빅데이터 플랫폼 도입 배경

 

  2015년 거리 물류관리부서는 각 공장 간의 물자배송 통합관리를 추진, 이를 실현하기 위해서는 물자배송의 정보화를 통해 배송 전 과정을 추적해야 함.

 

  기존의 물자배송 방식은 각 공장의 물자배송 업무와 담당직원을 물류관리부에서 관리, 배송 방식은 물자가 공장에서 물류관리부를 거쳐서 다른 공장에게 전달되는 구조. 하지만 중간 과정이 많다보니 배송 과정에서 예측 불가능한 문제점이 빈발하고 생산 계획에 차질이 생김.

 

  제품 생산 과정에서는 생산 개시 전에 물자가 완비됐는지는 자재검수원만이 알 수 있고, 이 과정에서 휴먼에러가 발생할 가능성이 큼. 또 검수원은 작업 중 많은 양의 자료를 가지고 다녀 보관도 불편하고 안전상 문제가 있음. 제품 생산 중 이상 상황 발생시 생산관리원에게 보고하면 먼저 이상점을 발견한 뒤 해당 문제점과 관련된 직원을 찾는 과정을 거쳐야 하는 번거로움이 따름.

 

  이를 개선하기 위해 용홍테크놀로지(永洪科技)의 빅데이터 분석 플랫폼을 도입. 이를 통해 물류 배송 과정의 페이퍼리스, 물자 비축 과정 모니터링, 생산 돌발 상황 처리 시간 감축, 물자배송 오류로 인한 생산에러 감소 등을 실현함.

 

3. 생산 과정에서의 빅데이터 활용

 

  동사의 정보화 시스템 발전은 2단계로 나눔. 공정관리와 데이터 수집. 제조업은 공정이 복잡해 이전에는 직원이 일일이 컴퓨터 EXCEL파일로 모니터링 했음. MES 시스템 도입 후 물류 배송 과정에서의 재고 데이터와 피킹 데이터, 배송 데이터와 분공장의 데이터 수집이 가능하게 됨. 아직 수집하지 못한 데이터는 점검 데이터임. 2단계로 나눠서 데이터를 수집할 계획, 1단계는 PDA 점검을 통해 물자 점검의 정보화와 수집된 주문 데이터를 보완, 2단계는 주문 도착부터 시작해 제품 생산 과정에서 발생하는 데이터를 수집해 완전한 정보화시스템을 구축하여 공정 실시간 모니터링과 조기경보를 실현.

 

  동사의 빅데이터 분석은 3가지 분야에서 활용 됨.

 

(1) 물류분석

  CCTV 모니터를 통해 실시간으로 작업 진행 과정을 관리해 이상 상황 발생 시 모니터에 바로 표시되게 하고, 물자 재고량을 효율적으로 관리할 수 있음.

 

(2) 품질관리

  주문 완성율과 피킹진도, 작업장 각 생산 라인의 생산률 등을 모니터링. 기존의 생산과정과 품질 관리는 수동으로 데이터를 입력해 EXCEL 차트로 분석했음. 빅데이터 분석 플랫폼을 도입해 생산라인, 생산팀, 공장 등 여러 층면에서 회사의 포괄적인 생산 운영 데이터를 표현할 수 있게 됨. 이를 통해 생산 과정의 핵심 경쟁력을 재고할 수 있었고, 생산 과정의 모니터링을 통해 업무 효율성 향상과 제품 불량률 감소를 실현.

 

(3)생산라인 관리

  생산 물자 부족은 기존에는 직원이 일일이 점검함. 비록 MRP 시스템을 가동시켰지만 데이터 규모가 워낙 크고 항목이 복잡해서 작업자가 데이터를 분석할 때 IT부서 직원이 옆에서 모델 구축과 계산을 도와줘야 해서 한건의 리포트를 분석하는데 많은 시간이 걸림. 현재는 MES, MRP 시스템이 수집한 데이터를 기반으로 빅데이터 분석 플랫폼에서 분석 작업을 진행함. 예를 들어 물자 점검 작업은 현재 점검 결과가 분석 플랫폼에서 실시간으로 표현이 가능하고 지표 설정도 훨씬 유연하게 조절할 수 있음. 이를 통해 업무 효율성이 30% 이상 증가함.

 

4. 빅데이터 분석의 가치

 

  플랫폼 도입 이전에 회사 생산 관리, KPI 평가는 직원이 매주 EXCEL 파일을 정리해 결과를 IT 부서에 맡겨 도형 디자인을 진행해서 업무 효율성이 떨어지고 데이터의 정확성을 보장할 수 없는 문제가 있음.

 

  데이터 분석 플랫폼을 구축해 데이터 사일로를 없앴고, 각 부서가 직접 데이터를 분석해 일반적인 보고 분석 작업을 할 수 있게 함. 기업 관리 측면에서는 물류 분석, 품질 관리를 통해 주문, 점검, 집행, 배송, 단가 등 여러 단계에서 생산을 관리하고, 데이터 분석을 통해 업무 효율성을 향상할 수 있음. 플랫폼 구축 후 객관적인 데이터를 이용해 수동 점검을 대체해 업무의 자동화, 자동 스케줄링, 자동 효율성 분석 등을 실현해 IT 부서의 업무량이 40% 이상 줄었음.

 

 

(출처: 중국비트망)