첫 번째 매장 대시보드 만드는 방법

첫 번째 상점 대시보드 만드는 방법

Tulip의 앱 편집기에서 대화형 대시보드를 구축하는 방법을 알아보세요.

Tulip에서는 두 가지 유형의 대시보드를 구축하여 생산 목표 달성을 향한 진행 상황을 시각화할 수 있습니다:

1. 이메일 또는 라이브 스트리밍 링크를 통해 Tulip 관리자와 경영진이 공유할 수 있는데스크톱 대시보드.
2. 생산 현장의 TV 및 터치 스크린에서 액세스할 수 있는 작업 현장 대시보드.

작업 현장 대시보드는 현장의 종이 차트와 화이트보드를 대체하는 데 널리 사용됩니다. 모든 팀원이 그날의 업무를 시각화할 수 있습니다.

대시보드는 다음과 같이 생겼습니다:

하지만 대시보드를 만들기 전에 먼저 모든 데이터를 수집할 제조 앱 그룹을 계획해야 합니다. 생산 현장에서 여러 역할을 담당하는 앱을 한 번에 생각해야 하기 때문에 정신적으로 지칠 수 있는 작업입니다.

다음은 한 회사가 Tulip을 사용하여 작업 현장의 KPI를 종합적으로 측정할 수 있는 여러 유형의 앱을 만든 예입니다.

프로세스를 간략하게 요약하면 다음과 같습니다:

1. 개선하고자 하는 KPI를 결정합니다.
2. 성공을 결정할 모든 상위 수준의 지표를 포괄하는 하나의 대시보드를 만듭니다.
3. KPI 중 하나와 관련된 작업이 수행되는 작업 현장의 각 스테이션에 대한 앱을 만듭니다.
4. 이러한 앱에서 집계해야 하는 개별 데이터 포인트를 추적할 변수를 만듭니다.
5. 앱에서 해당 변수를 사용하여 각 KPI를 더 자세히 살펴볼 수 있는 개별 분석을 만듭니다.
6. 이러한 분석을 상위 수준 대시보드와 동일한 앱에 포함시켜 각 KPI를 심층적으로 살펴볼 수 있는 단계로 만듭니다.

다음은 프로세스에 대한 간단한 다이어그램입니다:

Tulip에서는 앱 편집기에서 작업 현장 대시보드를 구축하여 앱의 모든 대화형 기능을 활용할 수 있습니다. 그런 다음 현장의 터치스크린에서 Tulip 플레이어를 실행하여 모든 팀원이 메트릭을 자세히 살펴볼 수 있습니다.

다음은 프로세스의 다이어그램입니다:

참고: 이 튜토리얼을 사용하려면 Tulip의 앱 편집기 및 애널리틱스 빌더의 기본 사항을 이해해야 합니다.

KPI 선택하기

대시보드 구축 및 앱 제작에 들어가기 전에 해결해야 할 문제점을 선택하세요.

이 가이드에서는 다음과 같은 문제점이 있는 자전거 공장을 예로 들어 보겠습니다:

• 높은 불량률: 첫 번째 통과 수율이 너무 낮고 회사는 근본 원인을 알지 못합니다.
• 생산 가시성이 없음: 생산 데이터가 종이 시트에 기록되거나 기록되지 않아 쉽게 액세스할 수 없으므로 개별 공정의 사이클 타임이 불분명합니다.
• 기계 가동 시간/다운타임: 가동 시간 비율이 어디에도 기록되지 않아 벤치마크나 목표를 설정할 수 없습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 자전거 공장은 다음 사항에 집중하기로 결정했습니다:

• 재작업/폐기율: 재작업 또는 폐품으로 이어지는 제품 및 스테이션 파악
• 제품별 사이클 시간: 각 SKU 또는 작업 주문이 각 스테이션에서 소요되는 시간 파악
• 기계/스테이션별 가동 시간 비율: 병목 현상을 일으키거나 활용도가 낮은 기계/스테이션 파악

문제는 이러한 KPI가 작업 현장의 여러 스테이션에 영향을 받는다는 점입니다. 따라서 프로세스 엔지니어는 여러 데이터 소스(작업자 스테이션 또는 현장의 기계)에서 근본 원인을 파악하기 위해 여러 앱의 데이터를 결합해야 합니다.

높은 수준의 대시보드 구축

다음은 앞서 언급한 KPI를 추적하기 위해 작업 현장의 터치스크린에 표시되는 대시보드의 예입니다:

자전거 공장에서 개선해야 하는 각 KPI를 다룹니다:

• '생산 수'는 하루 동안 제조된 자전거의 수를 추적합니다.
• '재작업률'은 재작업이 필요한 부품을 추적합니다.
• "폐기율"은 폐기해야 하는 부품의 비율을 추적합니다.
• "유지보수(주간)"는 유지보수 검사 중에 발견된 문제를 추적합니다.
• "기계 %"는 작업 현장에서 가장 중요한 기계의 가동 시간 및 가동 중지 시간을 추적합니다.

이 작업 현장 대시보드를 통해 운영자와 프로세스 엔지니어는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 여러 날짜 범위에 걸쳐 메트릭을 확인합니다: 오늘/어제/지난주 등 다양한 날짜 범위의 메트릭을 확인합니다.
• 실시간 생산 데이터를 목표와 비교
• '세부 정보' 버튼을 통해 개별 KPI를 더 자세히 살펴보고 더 세분화된 메트릭을 확인합니다.
• "주기 시간" 버튼을 사용하여 작업 현장의 병목 현상을 확인하세요.

이 경우 자전거 제작 제조 라인에는 5개의 개별 스테이션이 있으므로 "사이클 시간"에는 5개의 스테이션 각각에 대한 사이클 시간 비교가 표시됩니다.

이 대시보드가 실제로는 10개의 개별 제조 앱에서 데이터를 가져오고 있다는 점이 문제입니다.

각 개별 앱을 살펴보고 이 대시보드의 데이터를 수집하는 방법을 보여드리겠습니다. 다음은 다양한 유형의 앱입니다:

1. 작업 지침 앱은 작업자가 작업을 완료할 수 있도록 일련의 작업 지침을 제공합니다. 이 앱은 작업자가 작업을 완료하고 '완료' 버튼을 누를 때마다 소요 시간을 추적합니다. 이러한 소요 시간은 각 제품의 바코드를 스캔하여 작업자가 포함하는 개별 SKU로 나뉩니다. 해당 SKU 데이터는 앱이 완료될 때마다 변수를 통해 저장됩니다.
2. 패킹 스테이션은 헤드리스 앱을 사용합니다. 즉, 작업자가 생산 라인에서 Tulip Edge 디바이스에 연결된 버튼을 누르면 앱이 데이터를 추적합니다. 작업자는 앱 자체와 상호 작용하지 않습니다.
3. 각 품질 앱은 품질 전문가가 휴대하는 태블릿에서 지속적으로 실행됩니다. 작업자는 부품을 검사할 때마다 태블릿에 작업을 기록합니다.
4. 유지보수 앱은 유지보수 기술자가 휴대하는 태블릿에서 실행됩니다. 유지보수 기술자는 매주 순회 점검을 할 때 앱을 통해 모든 문제를 기록합니다. 문제는 양식 필드에 기록됩니다. 이 앱은 순회 점검이 완료되었는지 여부만 표시합니다. 세부 정보를 클릭하면 주간 라운드의 어떤 부분이 완료되었는지 또는 완료되지 않았는지 확인할 수 있습니다.
5. 머신 모니터링 앱은 헤드리스 앱이기도 합니다. 최대 30초의 사전 설정된 주기 시간을 가진 기계에 연결됩니다. 근무 시간 중 30초 동안 실행되지 않으면 앱은 다운타임을 기록합니다. 실행되면 앱은 가동 시간을 기록합니다. 운영자를 위한 인터페이스가 없습니다. 장비는 OPC UA 커넥터를 통해 Tulip에 연결됩니다.

다음은 이 작업 현장 대시보드를 구축하는 데 필요한 Tulip의 다양한 기능입니다:

"목표" 열의 각 숫자는 정적 텍스트입니다.

"실제" 열의 각 숫자는 "단일 숫자" 템플릿을 사용하는 임베디드 분석 입니다. 따라서 이러한 분석은 분석 빌더에서 만든 다음 대시보드에 추가되었습니다.

대시보드 하단의 버튼은 운영자를 앱의 다른 단계로 이동시킵니다. 각 날짜 범위와 관련된 분석을 만들려면 분석을 복사하고 날짜 범위 필드를 사용하여 시간 프레임을 변경해야 합니다.

앱 오른쪽에 있는 버튼은 운영자를 각 KPI에 대한 더 자세한 분석이 있는 앱 내의 다른 단계로 안내합니다. 이 예에는 재작업률을 조사하기 위한 4개의 분석이 있습니다:

작업 지침 앱

각 자전거의 사이클 시간을 알고 싶다면 먼저 4개의 조립 스테이션과 바닥에 있는 포장 스테이션(이 예에서는)의 소요 시간을 합산해야 합니다.

공장에서 여러 유형의 자전거를 생산하고 있으므로 SKU별로 데이터를 세분화해야 합니다. 즉, 나중에 분석할 수 있도록 앱에 소요 시간과 함께 SKU를 추적하는 변수가 있어야 합니다.

작업 지침 앱은 튤립 터미널과 비슷하게 보일 수 있습니다:

이 앱에는 일관된 디자인의 일련의 작업 지침 단계와 각 단계의 SKU에 대한 관련 데이터가 있습니다. 운영자는 언제든지 앱을 "완료"하거나 "다음" 및 "뒤로" 화살표를 눌러 지침을 진행할 수 있습니다.

각 스테이션에서 이 앱의 변형을 사용하는 경우 데이터를 결합하여 앱 완료 데이터를 통해 사이클 시간을 쉽게 확인할 수 있습니다.

앱을 시작할 때 역무원에게 스테이션 태블릿에 연결된 바코드 스캐너를 사용하여 진행하기 전에 바코드를 스캔하도록 요청할 수 있습니다:

이 바코드 데이터를 사용할 수 있는 방법은 두 가지가 있습니다:

1. 바코드 번호만 필요한 경우 변수에 저장할 수 있습니다.
2. 커넥터 기능을 사용하여 SQL 데이터베이스 또는 API를 사용하여 MES 또는 데이터 기록 시스템으로 SKU에 대한 추가 데이터를 가져올 수 있습니다. 그런 다음 해당 데이터를 변수에 저장할 수 있습니다.

다음은 트리거 편집기를 사용하여 바코드 스캔 후 커넥터 함수를 호출하는 방법의 예시입니다:

"그런 다음" 문에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요:

작업 지침 앱의 이벤트 순서는 다음과 같습니다:

1. 앱 시작
2. 작업자가 바코드 스캔
3. 바코드 스캔 시 커넥터 기능이 실행되어 SKU와 관련된 데이터를 검색합니다.
4. 작업자가 앱을 완료하면 바코드 데이터가 해당 앱 완료에 연결됩니다.

다음은 모든 앱이 함께 작동하는 다이어그램입니다.

그런 다음 5개의 스테이션을 모두 동일한 분석에 추가하고 각 스테이션의 결과를 SKU별로 분할하여 어떤 스테이션이 라인 속도를 늦추는지 확인할 수 있습니다. 이것은 "심층 분석"이므로 운영자가 "주기 시간" 버튼을 누르면 대시보드에 표시되는 대시보드에 나타납니다.

더 읽어보기

• 분석에서 실시간 사이클 데이터를 보는 방법
• 커넥터 함수를 작성하는 방법

배송 스테이션 앱

자전거 공장에서 각각 6대의 자전거가 들어 있는 컨테이너를 배송한다고 가정해 보겠습니다. 상자 포장 전용 스테이션이 하나 있습니다.

이 경우 작업자는 작업을 수행하기 위해 별도의 지시가 필요하지 않습니다. 하지만 각 상자가 언제 공장을 떠나는지 추적하고 싶을 것입니다.

따라서 "헤드리스 앱"을 만들어야 합니다. 즉, 인간 인터페이스가 없다는 뜻입니다. 대신 앱은 케이스가 포장되었을 때 작업자가 누르는 버튼에 연결됩니다. 이 버튼은 툴립 엣지 디바이스에 연결되며, 모든 버튼 누름을 툴립에 전달합니다.

버튼을 누를 때마다 생산 횟수를 6씩 늘릴 수 있습니다.

다음은 배송 스테이션의 디스플레이에서 실행되는 이 원스텝 앱의 예시입니다:

작업자는 기술적으로 '수동 증분' 버튼을 통해 앱을 사용할 수 있습니다. 하지만 어떤 이유로 물리적 버튼이 고장난 경우에만 그렇게 하면 됩니다.

데이터가 앱으로 유입되는 방식은 다음과 같습니다.

앱이 완료되면 이 데이터를 MES 또는 ERP에 연결할 수 있습니다.

분석

이 앱에는 변수가 없으므로 앱 완료 시 수집되는 두 가지 데이터 포인트는 다음과 같습니다:

1. 업데이트된 생산 수
2. 스테이션의 소요 시간

이것은 매우 간단하므로 여러 날짜 범위에서 이 데이터를 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.

자전거 공장이 평일에만 운영된다고 가정해 보겠습니다. 월요일 아침에 출근할 때 '오늘' 이외의 데이터에 대해 빈 대시보드가 표시되는 것을 원치 않을 것입니다. 대신, '어제'의 데이터를 보고 싶다면 금요일의 데이터를 보고 싶을 것입니다.

분석 빌더에서 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저 날짜 범위를 "7일 전 이후"에서 "1일 전 이전"으로 설정합니다. 그러면 오늘까지 최근 6일간의 데이터가 표시됩니다.

그런 다음 필터 필드를 사용하여 "최근 2일(근무일 기준)"을 선택합니다. 그러면 오늘과 오늘 전의 마지막 근무일이 포함됩니다.

이 두 필드가 교차하면 "어제"가 표시됩니다.

다음은 애널리틱스 빌더의 모습입니다:

다음은 타임라인 보기입니다.

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• Tulip의 가장 일반적인 트리거 10가지

품질 앱

이 공장에는 두 개의 생산 라인 끝에 최종 제품을 포장할 준비가 되기 전에 검사하는 품질 스테이션이 있습니다. 이들은 태블릿에서 실행되는 동일한 앱을 사용합니다.

이 작업은 4개의 조립 스테이션 이후에 이루어지지만 앱 완료 시간은 제품의 총 사이클 시간에 포함되지 않습니다. 그렇기 때문에 '작업 지침' 섹션에 언급되지 않았습니다.

또한 작업자는 다른 SKU로 이동하기 전에 동일한 SKU로 여러 제품을 연속으로 빌드하므로 앱은 기본적으로 제품의 SKU가 이전 제품과 동일하다고 가정합니다.

앱의 첫 번째 단계는 다음과 같습니다:

SKU가 이전 제품과 다른 경우, 작업자는 "새 일일 시트 ID 스캔"을 누릅니다. 그러면 바코드 스캐너로 제품을 스캔하라는 메시지가 표시되는 화면이 나타납니다. 스캔하면 앱은 커넥터 기능을 사용하여 MES 시스템에 연결하고 관련 데이터를 가져옵니다. 그런 다음 작업자는 "양호" 또는 "거부" 여부를 표시할 수 있습니다.

작업자가 "양호"를 선택하면 앱이 완료되고 단계 왼쪽에 있는 변수 값이 완료와 함께 저장됩니다. 이렇게 하면 나중에 SKU별로 분석할 수 있습니다.

작업자가 "거부됨"을 선택하면 결함을 선택할 수 있는 양식 단계로 이동합니다. 결함을 선택하면 앱을 완료할 수 있습니다.

다음은 앱 로직의 다이어그램입니다:

커넥터

이 시나리오에서 바코드 스캔은 품질 전문가가 특정 제품을 검사하고 있음을 확인할 수 있도록 SKU에 대한 특정 정보를 반환해야 합니다.

이를 위해서는 위의 "작업 지침" 사례와 유사하게 바코드 스캔 시 커넥터 함수를 호출해야 합니다.

분석

이 앱은 결함으로 인해 배송이 허용되지 않는 제품의 비율인 재작업률을 제공합니다. 이를 간단하게 계산할 수 있습니다:

1. "양호"가 눌려진 총 앱 완료 횟수를 기록합니다.
2. "거부"를 누른 총 앱 완료 횟수를 기록합니다.

그런 다음 이 앱의 데이터를 사용하여 가장 일반적으로 거부되는 SKU와 일반적인 결함 유형을 조사할 수 있습니다.

'필터' 필드를 사용하여 특정 제품을 살펴보고, 숫자 필드를 사용하여 단일 숫자 템플릿에서 합격/불합격 비율을 생성할 수 있습니다.

추가 자료

• 분석을 수정하는 방법

유지 관리 앱

공장에서는 매주, 매월, 분기, 6개월마다 별도의 유지보수 검사 유형이 있습니다. 유지보수 기술자는 앱이 설치된 태블릿을 가지고 다니며 순회하면서 발견한 모든 문제를 기록해야 합니다.

각 점검 유형에 대해 별도의 단계가 포함된 하나의 앱을 만들 수 있습니다. 앱의 첫 번째 단계에서는 기술자가 검사 유형을 선택할 수 있습니다.

그런 다음 기술자가 검사해야 하는 개별 기계와 연관된 일련의 양식 단계를 만듭니다.

이 앱은 매우 간단합니다. 하나의 초기 라우팅 단계와 각 검사에 대한 양식 단계가 있습니다.

분석

작업 현장 대시보드에서 단일 숫자는 주간 검사가 완료되었는지 여부를 나타냅니다.

주간 검사에서 대부분의 검사는 추가 작업으로 이어지지 않아야 합니다. 하지만 시간 경과에 따른 추세를 파악하기 위해 어떤 테스트가 실패했는지 알고 싶을 것입니다.

표 템플릿을 사용하여 각 장비 검사의 코멘트 필드만 있는 표를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 주별로 어떤 수정이 필요한지 확인할 수 있습니다.

다음은 모든 장비 검사의 댓글 필드 예시입니다. 작업 필드를 사용하여 앱의 각 양식 단계에서 댓글 필드를 선택합니다.

더 읽어보기

• 분석 템플릿, 설명

작업 현장 대시보드에 장비 모니터링 데이터 추가하기

장비 속성 위젯을 사용하여 개별 장비의 실시간 데이터 피드를 작업 현장 대시보드에 추가할 수 있습니다.

첫 번째 작업 현장 대시보드 만들기

작업 현장 대시보드에 표시할 메트릭을 상상하는 것으로 계획을 시작할 수 있지만, 실제로 작업 현장 대시보드를 구축하기 전에 만들어야 하는 일련의 자산이 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:

1. 작업 현장의 각 스테이션 또는 역할에 맞는 앱
2. 중요한 세부 정보를 추적하기 위한 해당 앱의 변수
3. 각 개별 변수를 심층 분석하는 분석
4. 여러 기간에 맞게 이러한 분석의 복사본
5. 단일 앱 내의 일련의 대시보드

작업 현장 대시보드를 더 빨리 시작하려면 앱 완료 데이터에 집중하여 첫 번째 상위 수준의 대시보드를 구축하는 것이 좋습니다. 그런 다음 내부적으로 어느 정도 모멘텀을 구축하기 시작한 후에 심층 분석 및 여러 날짜 범위를 구축할 수 있습니다.

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