작업자에게 생산능력을 극대화하는데 필요한 역량 제공
많은 식품 가공업체들의 공통점은 작업자들이 자신의 일에 대해 제일 잘 안다고 생각하는 것입니다. 작업자들은 특정 가공 단계나 영역에서 다년간 근무를 해왔기 때문에 어떻게 공정을 관리해야 하는지 알고 있으며, 적절한 판단을 내릴 수 있는 재량이 있습니다. 그리고 맡은 역할을 훌륭하게 해내고 있습니다.
문제는 수동으로 조정을 하는데 한계가 있는 경우에 발생합니다. 적시적소에 적절한 작업자가 있다가 문제를 발견하고 수동으로 필요한 조정을 하고 성공을 확신할 수 있을 만큼 오랫동안 작업을 한다는 것은 확률적으로 결코 쉽지 않은 일이기 때문입니다. 또한 각 근무조의 작업자들이 동일한 장비를 다른 방식으로 작동하고 있을 수도 있습니다.
이와 관련된 문제는, 경험이 많아도 작업자들이 특정 공정 영역에서만 지식과 기술을 갖춘 경우가 많기 때문에, 조직에서 다른 직무를 가진 여러 그룹이 생겨난다는 것입니다. 튀김 공정 작업자는 냉동 공정 작업자와 성공을 가늠하는 지표가 다를 수 있습니다. 이렇게 다른 지표는 상충될 수 있습니다.
그러나 궁극적으로, 공정 작업자 모두가 협력하지 않으면, 전체적인 생산능력을 최적화할 수 없습니다. 규모가 커지면 문제도 커집니다. 대부분의 가공업체들은 하나 이상의 공정 라인을 보유하고 있으며, 각 공정 라인은 기능이 매우 유사한 듯 해도 다르게 가동될 수 있습니다.
MPC는 어떻게 각 영역이 이상적으로 가동될 수 있는지 파악할 수 있도록, 풍부한 공장 이력 데이터를 사용해 모든 작업자들을 한데 모아줍니다. 이를 ‘생산을 위한 표준 모델’이라 하며, 이러한 모델은 다양한 공정 지표를 모니터링하여 라인 전체와 상위 및 하위 공정에서 개선을 할 수 있는 기회를 지속적으로 모색합니다. 그리고 생산 용량이 늘어난 환경에서 작업자가 작업을 수행하는데 필요한 인텔리전스를 제공하여, 자재를 더 효율적으로 사용하고 더 높은 품질 지표를 달성할 수 있도록 보다 타깃화된 조정을 할 수 있도록 해줍니다.
이러한 모델들은 병목 현상이 발생하는 생산의 핵심 지점에서 더 큰 가치를 더해줍니다. 예를 들어, 냉동 튀김 감자를 생산하는 경우, 직접 분류, 하자 분류, 냉동 등의 공정에서 병목 현상이 가장 많이 발생합니다.
하자 분류의 경우, 원료인 감자에 멍 자국이 있으면 하자로 분류됩니다. 적절한 크기로 감자가 잘려지면, 스펙에 따라 다음 단계로 넘어갈 수 있는 하자 감자 수는 제한됩니다. 장비는 1분당 1천 개의 자른 감자를 분석해 분류하고 하자가 있는 감자를 라인에서 걸러냅니다. 그러나 하자가 모두 다 발견되지 않는 경우도 있습니다.
스펙에 따라, 한 패키지에 하자가 너무 많이 포함되지 않도록 하려면, 공정 속도가 감소될 필요가 생깁니다. MPC는 지나치게 많은 하자 제품이 통과하면 라인의 속도를 선제적으로 감소하여 효율성과 제품의 품질을 보호합니다.
MPC 같은 기술은 식음료 제조업체들이 기존 직원들의 강점과 경험을 토대로 고급 데이터 분석을 최대한 활용할 수 있도록 해줍니다. 직원과 기술은 함께, 조직 전체에서 효율성과 생산 용량을 향상시킬 수 있습니다.
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