첫 번째 생산 현장 대시보드를 만들어 보세요

첫 번째 생산 현장 대시보드를 만드는 방법

Tulip의 앱 편집기(App Editor)에서 대화형 대시보드를 구축하는 방법을 알아보세요

Tulip을 사용하면 생산 목표 달성 진행 상황을 시각화할 수 있는 두 가지 유형의 대시보드를 구축할 수 있습니다:

이메일이나 라이브 스트리밍 링크를 통해 튤립 관리자 및 경영진 간에 공유하도록 설계된데스크톱 대시보드
생산 현장의 TV 및 터치스크린에서 접근할 수 있도록 설계된 현장 대시보드

현장 대시보드는 생산 현장의 종이 차트와 화이트보드를 대체하는 데 널리 사용됩니다. 이를 통해 모든 팀원이 당일 업무 현황을 한눈에 파악할 수 있습니다.

대략 다음과 같은 모습입니다:

하지만 대시보드를 만들기 전에, 먼저 모든 데이터를 수집할 일련의 제조용 앱을 계획해야 합니다. 이는 생산 현장의 여러 역할을 동시에 고려해야 하므로 정신적으로 상당히 힘든 작업이 될 수 있습니다.

그래서 여기, 한 기업이 Tulip을 사용하여 생산 현장 KPI를 종합적으로 측정할 수 있는 여러 유형의 앱을 어떻게 구축했는지 보여주는 예시가 있습니다.

이 과정에 대한 간략한 요약은 다음과 같습니다:

개선하고자 하는 KPI를 결정합니다.
성공 여부를 결정할 모든 주요 지표를 포괄하는 대시보드를 하나 만듭니다.
해당 KPI 중 하나와 관련된 작업이 이루어지는 생산 현장의 각 작업 스테이션마다 앱을 하나씩 만듭니다.
해당 앱 내에서 집계해야 할 개별 데이터 포인트를 추적할 변수를 생성합니다.
앱에서 생성된 변수를 활용하여 각 KPI를 심층적으로 분석할 수 있는 개별 분석 항목을 만듭니다.
각 KPI를 심층적으로 분석할 수 있는 단계별로, 해당 분석들을 상위 수준 대시보드와 동일한 앱에 포함시키십시오.

다음은 이 프로세스를 간략히 보여주는 다이어그램입니다:

Tulip에서는 앱 편집기(App Editor)를 통해 생산 현장 대시보드를 구축하여 앱의 모든 대화형 기능을 활용할 수 있습니다. 그런 다음, 현장의 터치스크린에서 Tulip Player를 실행하여 모든 팀원이 지표를 심층적으로 분석할 수 있도록 할 수 있습니다.

다음은 해당 프로세스의 다이어그램입니다:

참고: 이 튜토리얼을 활용하려면 Tulip의 앱 편집기 (App Editor)와 분석 빌더(Analytics Builder)에 대한 기본 지식을 숙지해야 합니다.

KPI 선정

대시보드와 제조용 앱을 제작하기 전에, 해결해야 할 문제점을 선정하십시오.

이 가이드에서는 다음과 같은 문제점을 가진 자전거 공장을 예로 들어 설명하겠습니다:

높은 불량률: 1차 수율(first pass yield)이 너무 낮으며, 회사는 근본 원인을 파악하지 못하고 있습니다.
생산 현황 파악 불가: 생산 데이터가 종이 문서에 기록되거나 아예 기록되지 않아 쉽게 접근할 수 없기 때문에, 개별 공정의 사이클 타임이 불분명합니다.
기계 가동 시간/정지 시간: 가동 시간 비율이 어디에도 기록되어 있지 않아, 팀이 벤치마크나 목표를 설정할 수 없습니다.

이러한 문제점을 해결하기 위해, 해당 자전거 공장은 다음 사항에 집중하기로 결정했습니다:

재작업/불량률: 어떤 제품과 작업 스테이션에서 재작업이나 불량이 발생하는지 파악
제품별 사이클 타임: 각 SKU 또는 작업 지시가 각 작업 스테이션에서 소요되는 시간을 파악
기계/작업대별 가동률: 어떤 기계/작업대가 병목 현상을 유발하거나 활용도가 낮은지 파악

문제는 다음과 같습니다. 이러한 KPI는 현장의 여러 작업 스테이션의 영향을 받기 때문입니다. 따라서 공정 엔지니어들은 여러 앱의 데이터를 통합하여 다양한 데이터 소스(현장의 작업자 스테이션이나 기계)에서 근본 원인을 파악해야 합니다.

고수준 대시보드 구축

다음은 앞서 언급한 KPI를 추적하기 위해 생산 현장의 터치스크린에 표시될 대시보드의 예시입니다:

이 대시보드는 자전거 공장에서 개선해야 할 각 KPI를 모두 포함하고 있습니다:

“생산 수량”은 하루 동안 생산된 자전거의 수를 추적합니다.
“재작업률”은 재작업이 필요한 부품을 추적합니다.
“불량률”은 폐기해야 하는 부품의 비율을 추적합니다.
“유지보수(주간)”는 유지보수 점검 중 발견된 문제를 추적합니다.
“기계 가동률”은 생산 현장에서 가장 중요한 기계의 가동 시간과 가동 중지 시간을 추적합니다.

이 생산 현장 대시보드를 통해 작업자와 공정 엔지니어는 다음을 수행할 수 있습니다:

여러 기간(오늘/어제/지난주 등)에 걸친 지표를 확인합니다.
실시간 생산 데이터를 목표치와 비교
“상세 정보” 버튼을 통해 개별 KPI를 심층 분석하고 더 세분화된 지표를 확인
“사이클 타임” 버튼을 사용하여 현장의 병목 현상 확인

이 경우, 자전거 조립 생산 라인에는 5개의 별도 스테이션이 있으므로, “사이클 타임”에는 5개 스테이션 각각의 사이클 타임을 비교하여 표시됩니다.

여기서부터가 까다로운 부분입니다. 이 대시보드는 실제로 10개의 별도 제조 앱에서 데이터를 가져오고 있습니다.

이제 각 개별 앱을 차례로 살펴보며, 해당 앱이 이 대시보드를 위해 데이터를 수집하는 방식을 보여드리겠습니다. 앱의 종류는 다음과 같습니다:

작업 지침 앱은 작업자가 작업을 완료할 수 있도록 일련의 작업 지침을 제공합니다. 이 앱은 작업자가 작업을 완료하고 “완료” 버튼을 누를 때마다 택트 타임을 추적합니다. 이러한 택트 타임은 개별 SKU별로 구분되며, 작업자는 각 제품의 바코드를 스캔하여 해당 SKU 정보를 입력합니다. 해당 SKU 데이터는 앱이 완료될 때마다 변수를 통해 저장됩니다.
포장 스테이션에서는 헤드리스 앱을 사용합니다. 즉, 작업자가 튤립 엣지 디바이스(Tulip Edge Device)에 연결된 생산 라인의 버튼을 누를 때 앱이 데이터를 추적합니다. 작업자는 앱 자체와 직접 상호작용하지 않습니다.
각 품질 관리 앱은 품질 관리 전문가가 휴대하는 태블릿에서 지속적으로 실행됩니다. 부품을 검사할 때마다 태블릿에 작업 내역을 기록합니다.
유지보수 앱은 유지보수 기술자가 휴대하는 태블릿에서 실행됩니다. 유지보수 기술자가 주간 순찰을 수행할 때 앱을 통해 문제를 기록합니다. 문제는 양식 필드에 기록됩니다. 이 앱은 순찰이 완료되었는지 여부만 표시합니다. 세부 정보를 클릭하면 주간 순찰 중 어떤 부분이 완료되었고 어떤 부분이 완료되지 않았는지 확인할 수 있습니다.
기계 모니터링 앱 역시 헤드리스 앱입니다. 이 앱은 최대 30초로 사전 설정된 사이클 타임을 가진 기계에 연결되어 있습니다. 근무 시간 중 30초 동안 기계가 작동하지 않으면 앱은 가동 중지 시간을 기록하고, 작동하면 가동 시간을 기록합니다. 운영자를 위한 인터페이스는 없습니다. 기계는 OPC UA 커넥터를 통해 Tulip에 연결됩니다.

이 현장 대시보드를 구축하는 데 필요한 Tulip의 다양한 기능은 다음과 같습니다:

“목표(Goals)” 열의 각 숫자는 정적 텍스트입니다.

“실적(Actual)” 열의 각 숫자는 “단일 숫자(Single Number)” 템플릿을 사용하는 내장된 분석 ( Analysis )입니다. 따라서 이러한 분석은 애널리틱스 빌더(Analytics Builder)에서 생성된 후 대시보드에 추가되었습니다.

대시보드 하단에 있는 버튼을 누르면 운영자가 앱 내의 다른 단계로 이동합니다. 각 날짜 범위에 맞는 분석을 생성하려면 분석을 복사한 후, ‘날짜 범위’ 필드를 사용하여 기간을 변경해야 합니다.

앱 오른쪽의 버튼들은 운영자가 각 KPI에 대한 보다 상세한 분석이 포함된 앱 내의 다른 단계로 이동할 수 있도록 안내합니다. 이 예시에는 재작업률을 조사하기 위한 4개의 분석이 포함되어 있습니다:

작업 지침 앱

각 자전거의 사이클 시간을 파악하려면, 먼저 (이 예시에서) 현장의 4개 조립 스테이션과 포장 스테이션 각각의 택트 타임을 합산해야 합니다.

공장에서 여러 종류의 자전거를 생산하고 있으므로, 데이터를 SKU별로 세분화해야 합니다. 즉, 추후 분석을 위해 타크트 시간과 함께 SKU를 추적할 수 있는 변수를 앱에 포함시켜야 합니다.

작업 지침 앱은 다음과 같이 보일 수 있습니다:

이 앱에는 일관된 디자인의 일련의 작업 지침 단계와 각 단계별 SKU에 대한 관련 데이터가 포함되어 있습니다. 작업자는 언제든지 앱을 “완료”할 수 있으며, “다음” 및 “뒤로” 화살표를 눌러 지침을 진행할 수 있습니다.

각 작업 스테이션에서 이 앱의 변형 버전을 사용한다면, 앱 완료 데이터를 통해 사이클 시간을 확인하기 위해 데이터를 통합하는 것이 쉬워집니다.

앱 시작 시, 작업자가 다음 단계로 진행하기 전에 작업장 태블릿에 연결된 바코드 스캐너를 사용하여 바코드를 스캔하도록 요구할 수 있습니다:

이 바코드 데이터를 활용하는 방법에는 두 가지가 있습니다:

바코드 번호만 필요한 경우, 이를 변수에 저장할 수 있습니다.
커넥터 함수를 사용하여 SQL 데이터베이스에서 SKU에 대한 추가 데이터를 가져오거나, MES 또는 데이터 기록 시스템에 대한 API를 활용할 수 있습니다. 그런 다음 해당 데이터를 변수에 저장할 수 있습니다.

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

“Then” 문에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다:

작업 지침 앱에서 발생하는 이벤트 순서는 다음과 같습니다:

앱 시작
작업자가 바코드를 스캔합니다
바코드가 스캔되면 커넥터 함수가 실행되어 해당 SKU와 관련된 데이터를 가져옵니다
작업자가 앱을 완료하면 바코드 데이터가 해당 앱 완료 내역과 연동됩니다

다음은 모든 앱이 연동되어 작동하는 방식에 대한 다이어그램입니다.

그런 다음, 5개 스테이션 모두를 동일한 분석에 추가하고, 각 스테이션의 결과를 SKU별로 분류하여 어떤 스테이션이 라인 속도를 저하시키고 있는지 확인할 수 있습니다. 이는 “심층 분석”이므로, 작업자가 “사이클 타임” 버튼을 누르면 표시되는 대시보드에 나타납니다.

추가 자료

출하 스테이션 앱

자전거 공장에서는 컨테이너당 자전거 6대를 담아 출하합니다. 상자 포장을 전담하는 스테이션이 하나 있습니다.

이 경우 작업자들은 업무를 수행하는 데 별도의 지침이 필요하지 않습니다. 하지만 각 상자가 공장을 떠나는 시점을 추적하고 싶습니다.

따라서 “헤드리스 앱”을 만들어야 합니다. 즉, 사용자 인터페이스가 없다는 뜻입니다. 대신, 이 앱은 상자가 포장되면 작업자가 누르는 버튼에 연결됩니다. 이 버튼은 Tulip Edge Device에 연결되어 있으며, 버튼이 눌릴 때마다 Tulip에 해당 정보를 전송합니다.

버튼이 눌릴 때마다 생산 수치를 6씩 증가시킬 수 있습니다.

다음은 출하 스테이션의 디스플레이에서 실행될 이 단일 단계 앱의 예시입니다:

물론, 작업자는 기술적으로는 “수동 증가(Manual Increments)” 버튼을 통해 앱을 사용할 수 있습니다. 하지만 이는 물리적 버튼이 어떤 이유로든 고장 났을 때에만 필요한 조치입니다.

데이터가 앱으로 유입되는 방식은 다음과 같습니다.

앱 개발이 완료되면 이 데이터를 MES 또는 ERP에 연동할 수 있습니다.

분석

이 앱에는 변수가 없으므로, 앱 실행 완료 시 수집되는 두 가지 데이터 항목은 다음과 같습니다:

업데이트된 생산 수량
작업 스테이션의 택트 타임

이 과정은 꽤 간단하므로, 여러 날짜 범위에 걸쳐 이 데이터를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.

자전거 공장이 평일에만 가동된다고 가정해 봅시다. 그리고 월요일 아침에 출근했을 때, “오늘” 데이터 외에는 빈 대시보드가 표시되는 것을 원치 않을 것입니다. 대신, “어제” 데이터를 보고 싶다면 실제로는 금요일의 데이터를 보고 싶은 것이겠죠.

애널리틱스 빌더에서 이를 구현하는 방법은 다음과 같습니다. 먼저, 날짜 범위를 “7일 전 이후”에서 “1일 전 이전”으로 설정하세요. 그러면 오늘을 기준으로 지난 6일간의 데이터가 표시됩니다.

그런 다음 ‘필터’ 필드를 사용하여 ‘지난 2 영업일’을 선택하세요. 이렇게 하면 오늘과 오늘 바로 전 영업일이 포함됩니다.

이 두 필드의 교집합이 바로 “어제”에 해당합니다.

애널리틱스 빌더에서 보이는 모습은 다음과 같습니다:

다음은 타임라인 보기입니다.

추가 자료

Tulip에서 가장 흔히 사용되는 10가지 트리거

품질 관리 앱

이 공장에는 두 개의 생산 라인 끝에 품질 검사 스테이션이 있어, 완제품이 포장될 준비가 되기 전에 검사를 수행합니다. 이곳에서는 태블릿에서 실행되는 동일한 앱을 사용합니다.

이 과정은 4개의 조립 스테이션 이후에 이루어지지만, 앱 사용 시간은 제품의 총 사이클 타임에 포함되지 않습니다. 이것이 바로 “작업 지침” 섹션에서 이 과정이 언급되지 않은 이유입니다.

또한, 작업자는 다른 SKU로 넘어가기 전에 동일한 SKU의 제품을 연속으로 여러 개 조립하기 때문에, 앱은 기본적으로 해당 제품의 SKU가 이전 제품과 동일하다고 가정합니다.

앱의 첫 번째 단계는 다음과 같습니다:

SKU가 이전 제품과 다른 경우, 작업자는 “새 작업표 ID 스캔” 버튼을 누릅니다. 그러면 바코드 스캐너로 제품을 스캔하라는 메시지가 표시되는 화면으로 이동합니다. 스캔하면 앱은 커넥터 기능을 사용하여 MES 시스템에 연결하고 관련 데이터를 불러옵니다. 그런 다음 작업자는 해당 제품이 “양품”인지 “불량”인지 표시할 수 있습니다.

작업자가 “양품”을 선택하면 앱 처리가 완료되며, 해당 단계 왼쪽에 있는 변수 값들이 완료 기록과 함께 저장됩니다. 이를 통해 나중에 SKU별로 분석할 수 있습니다.

작업자가 “불량”을 선택하면, 결함 유형을 선택할 수 있는 양식 단계로 이동합니다. 결함 유형을 선택한 후 앱을 완료할 수 있습니다.

다음은 앱 로직의 다이어그램입니다:

커넥터

이 시나리오에서는 품질 담당자가 특정 제품을 검사하고 있음을 확인할 수 있도록 바코드 스캔 시 SKU에 대한 구체적인 정보가 반환되어야 합니다.

이를 위해 위의 “작업 지침” 사례와 마찬가지로 바코드 스캔 시 커넥터 함수를 호출해야 합니다.

분석

이 앱은 결함으로 인해 출하가 허용되지 않는 제품의 비율인 재작업률을 제공합니다. 이를 다음과 같이 간단히 계산할 수 있습니다:

“양호(Good)”를 누른 앱 완료 건수의 총계를 기록합니다
“불합격(Reject)”을 누른 앱 완료 건수의 총계를 기록합니다

그런 다음, 이 앱의 데이터를 활용하여 어떤 SKU가 가장 자주 불량 판정을 받는지, 그리고 흔한 결함 유형이 무엇인지 분석할 수 있습니다.

“필터” 필드를 사용하여 특정 제품을 확인하고, “숫자” 필드를 활용하여 “단일 숫자” 템플릿에서 합격/불합격 비율을 생성할 수 있습니다.

추가 자료

분석 수정 방법

유지보수 앱

공장에서는 매주, 매월, 분기별, 6개월마다 각기 다른 유형의 유지보수 점검이 이루어집니다. 유지보수 기술자는 앱이 설치된 태블릿을 휴대하고, 순찰을 돌며 발견한 문제를 기록해야 합니다.

검사 유형별로 별도의 단계가 포함된 하나의 앱을 만들 수 있습니다. 앱의 첫 번째 단계에서 기술자는 검사 유형을 선택할 수 있습니다.

그런 다음, 기술자가 점검해야 하는 개별 기계에 대응하는 일련의 양식 단계를 생성합니다.

이 앱은 매우 간단합니다: 초기 경로 설정 단계 하나와, 각 점검 항목에 대한 양식 단계로 구성됩니다.

분석

작업 현장 대시보드에서 하나의 숫자는 주간 점검이 완료되었는지 여부를 나타냅니다.

주간 점검에서 대부분의 점검은 추가 작업으로 이어지지 않아야 합니다. 하지만 시간 경과에 따른 추세를 파악하기 위해 어떤 테스트가 실패했는지 확인하고 싶을 것입니다.

표 템플릿을 사용하여 각 장비 점검의 코멘트 필드만 포함된 표를 만들 수 있습니다. 이렇게 하면 매주 어떤 수리가 필요했는지 확인할 수 있습니다.

다음은 모든 장비 점검의 ‘비고’ 필드 예시입니다. ‘작업’ 필드를 사용하여 앱의 각 양식 단계에서 ‘비고’ 필드를 선택하십시오.

추가 자료

분석 템플릿 설명

작업 현장 대시보드에 기계 모니터링 데이터 추가하기

'기계 속성 위젯'을 사용하면 개별 기계의 실시간 데이터를 현장 대시보드에 추가할 수 있습니다.

첫 번째 현장 대시보드 만들기

현장 대시보드에 어떤 지표를 표시할지 상상하며 계획을 시작할 수도 있겠지만, 실제로는 현장 대시보드를 구축하기 전에 반드시 생성해야 할 일련의 자산들이 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다:

현장의 각 작업 스테이션 또는 역할별 앱
중요한 세부 정보를 추적하기 위한 해당 앱 내의 변수
각 개별 변수를 심층적으로 분석하는 분석 결과
다양한 시간대에 맞춰 조정된 해당 분석 결과
단일 앱 내의 일련의 대시보드

작업 현장 대시보드를 더 빠르게 출시하려면, 우선 앱 완성 데이터에 집중하여 첫 번째 개요 수준의 대시보드를 구축하는 것이 좋습니다. 그런 다음 내부적으로 추진력이 생기기 시작하면, 심층 분석 기능과 다양한 기간 범위를 추가해 나갈 수 있습니다.

원하시는 정보를 찾으셨나요?

community.tulip.co에 방문하여 질문을 게시하거나, 다른 분들이 비슷한 질문을 한 적이 있는지 확인해 보세요!