제조 현장에서 설비가 정상적으로 가동되고 있다고 해서 반드시 계획한 생산성과 효율을 달성하고 있는 것은 아닙니다.
설비 정지 시간, 운전 속도 저하, 불량품 발생 등 다양한 요인이 생산성에 영향을 미칩니다. 그러나 이러한 데이터가 종이 문서, 엑셀 파일, 개별 설비 모니터링 시스템에 분산되어 있다면 생산 손실의 주요 원인을 정확하게 파악하기 어렵습니다.
이러한 문제를 분석하기 위해 활용되는 핵심 지표가 바로 OEE(Overall Equipment Effectiveness, 설비종합효율)입니다.
OEE는 단순히 설비가 얼마나 오래 가동되었는지만 평가하는 것이 아니라, 생산 속도와 제품 품질까지 종합적으로 고려하는 지표입니다.
본 글에서는 OEE의 기본 개념과 계산 방법, 설비 가동률과의 차이, MES(제조실행시스템)를 활용한 설비 데이터 시각화 및 생산성 개선 방법을 살펴봅니다.
01. OEE(설비종합효율)란?
OEE는 계획된 생산 시간 동안 설비가 얼마나 효과적으로 활용되어 양품 생산에 기여했는지를 평가하는 제조 성과 지표입니다.
OEE는 일반적으로 다음 세 가지 요소로 구성됩니다.
- 시간가동률(Availability): 계획된 생산 시간 중 설비가 실제로 가동된 시간의 비율입니다.
- 성능가동률(Performance): 설비의 이상적인 생산 속도 대비 실제 생산 성능을 나타내는 비율입니다.
- 양품률(Quality): 전체 생산 수량 중 품질 기준을 충족한 양품의 비율입니다.
이 세 가지 요소를 종합하면 설비 정지, 생산 속도 저하, 품질 불량으로 발생하는 손실을 구분하여 파악할 수 있습니다.
설비 가동 시간만으로는 제조 효율을 충분히 평가하기 어렵습니다. OEE를 활용하면 시간 손실, 성능 손실, 품질 손실을 구분하고 우선적으로 개선해야 할 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.
02. OEE 계산 방법과 구체적인 예시
OEE는 시간가동률, 성능가동률, 양품률을 곱하여 계산합니다.
OEE = 시간가동률 × 성능가동률 × 양품률
각 비율을 소수로 변환하여 곱한 후 최종 결과를 백분율로 표시합니다.
① 시간가동률(Availability) 계산
시간가동률은 계획된 생산 시간 대비 설비가 실제로 가동된 시간의 비율입니다.
시간가동률 = 실제 가동 시간 ÷ 계획 생산 시간 × 100
예를 들어 계획 생산 시간이 480분이고 설비 정지 시간이 60분이라면 실제 가동 시간은 420분입니다.
시간가동률 = 420 ÷ 480 × 100 = 87.5%입니다.
② 성능가동률(Performance) 계산
성능가동률은 설비가 이상적인 생산 속도 대비 얼마나 효율적으로 작동했는지를 나타냅니다.
성능가동률 = 이상 사이클 타임 × 총생산 수량 ÷ 실제 가동 시간 × 100
이상 사이클 타임이 제품 1개당 1분이고, 총생산 수량이 378개, 실제 가동 시간이 420분이라고 가정하겠습니다.
성능가동률 = 1 × 378 ÷ 420 × 100 = 90.0%입니다.
③ 양품률(Quality) 계산
양품률은 전체 생산 수량 중 품질 기준을 충족한 제품의 비율입니다.
양품률 = 양품 수량 ÷ 총생산 수량 × 100
총 378개를 생산했고 이 중 359개가 품질 기준을 충족했다고 가정하겠습니다.
양품률 = 359 ÷ 378 × 100 = 약 95.0%입니다.
④ 최종 OEE 계산 결과
| 지표 | 계산 방법 | 결과 |
|---|---|---|
| 시간가동률 | 420분 ÷ 480분 | 87.5% |
| 성능가동률 | 378개 × 1분 ÷ 420분 | 90.0% |
| 양품률 | 359개 ÷ 378개 | 약 95.0% |
| OEE | 87.5% × 90.0% × 약 95.0% | 약 74.8% |
이 예시에서 설비의 시간가동률은 87.5%이지만 생산 속도 저하와 불량품으로 인한 손실까지 고려하면 OEE는 약 74.8%입니다.
OEE를 계산할 때는 계획 생산 시간의 범위와 설비 정지 시간의 분류 기준을 일관되게 적용해야 합니다. 서로 다른 계산 기준으로 설비나 생산라인을 비교하면 잘못된 판단으로 이어질 수 있습니다.
03. 설비 가동률·설비 가용률·OEE의 차이
제조 현장에서는 설비 가동률, 설비 가용률, OEE 등 다양한 지표를 활용하여 생산 운영 상태를 평가합니다.
그러나 각 지표가 평가하는 대상과 계산 기준은 서로 다릅니다.
| 지표 | 주요 평가 내용 | 유의사항 |
|---|---|---|
| 설비 가동률 | 일정 기간 동안 설비가 얼마나 활용되었는지 평가합니다. | 기준 시간의 정의가 기업마다 다를 수 있습니다. |
| 설비 가용률 | 필요한 시점에 설비가 정상적으로 가동 가능한 상태인지 평가합니다. | 정지 시간의 분류와 계산 방법을 명확히 해야 합니다. |
| OEE | 시간가동률, 성능가동률, 양품률을 종합한 설비 생산 효율을 평가합니다. | 일관된 지표 정의와 신뢰할 수 있는 생산 데이터가 필요합니다. |
예를 들어 설비가 계획된 시간의 대부분을 가동하더라도 생산 속도가 느리거나 불량품이 많이 발생하면 OEE는 낮아질 수 있습니다.
따라서 설비 가동 시간뿐 아니라 생산 속도와 품질까지 함께 분석하는 것이 중요합니다.
04. OEE가 낮아지는 주요 원인과 개선 방향
OEE를 개선하려면 단순히 수치를 확인하는 데 그치지 않고 생산 손실이 어디에서 발생하는지 파악하고 개선 우선순위를 결정해야 합니다.
① 설비 정지로 인한 손실
설비 고장, 제품 전환을 위한 교체 작업, 설비 조정 등으로 생산이 중단되면 시간가동률이 낮아집니다.
정지 시간과 원인, 발생 빈도를 기록하면 반복되는 문제를 파악하고 개선 활동의 우선순위를 정할 수 있습니다.
② 운전 속도 저하로 인한 손실
설비가 가동 중이더라도 실제 생산 속도가 이상적인 사이클 타임보다 느리면 성능가동률이 낮아집니다.
짧은 설비 정지, 원자재 공급 지연, 운전 조건의 변화 등이 성능 손실의 원인이 될 수 있습니다.
생산 속도와 설비 운전 조건을 분석하여 잠재적인 원인을 파악하는 것이 중요합니다.
③ 품질 불량으로 인한 손실
생산된 제품이 품질 기준을 충족하지 못하면 양품률이 낮아집니다.
불량 정보와 제조공정, 생산 로트, 설비 조건을 연결하면 품질 문제의 원인을 조사하는 데 도움이 됩니다.
또한 동일한 생산 손실을 중복 집계하지 않도록 일관된 손실 분류 기준을 수립해야 합니다.
05. MES를 활용한 OEE 모니터링과 설비 효율 개선
OEE를 지속적으로 관리하려면 설비 가동 시간, 생산 수량, 품질검사 결과 등 제조 데이터를 안정적으로 수집할 수 있는 환경이 필요합니다.
MES(Manufacturing Execution System, 제조실행시스템)는 설비 데이터와 생산 실적, 품질 정보를 연계하여 OEE 모니터링과 분석을 위한 데이터 기반을 구축하는 데 활용할 수 있습니다.
설비 및 PLC 데이터 수집
설비의 사양에 따라 기계나 PLC(Programmable Logic Controller)에서 가동 신호, 정지 신호, 생산 수량 등의 데이터를 수집할 수 있습니다.
다만 수집 가능한 데이터는 설비의 기술 사양과 통신 프로토콜에 따라 달라집니다.
일부 설비 정지 원인이나 품질검사 결과처럼 자동으로 수집하기 어려운 정보는 작업자 입력 방식과 결합하여 관리할 수 있습니다.
설비 가동 현황의 대시보드 시각화
수집한 데이터를 활용하여 설비별, 생산라인별, 시간대별 OEE와 정지 시간, 생산 수량, 설비 가동 상태를 대시보드로 표시할 수 있습니다.
이를 통해 생산관리자는 설비 성능을 확인하고 개선이 필요한 영역을 보다 쉽게 파악할 수 있습니다.
생산 실적 및 품질 데이터 연계
설비 가동 신호만으로는 OEE 계산에 필요한 모든 정보를 확보하기 어려울 수 있습니다.
MES에서 관리하는 생산지시, 실제 생산 수량, 품질검사 결과 등을 연계하면 시간가동률, 성능가동률, 양품률을 계산하는 데 필요한 데이터를 체계적으로 관리할 수 있습니다.
설비 정지 원인 분석과 지속적인 개선
설비 정지 원인을 분류하고 발생 빈도와 누적 정지 시간을 분석하면 개선 활동의 우선순위를 결정하는 데 도움이 됩니다.
또한 개선 활동 전후에 동일한 측정 기준을 적용하면 개선 효과를 보다 객관적으로 평가할 수 있습니다.
대시보드를 구축하는 것만으로 OEE가 자동으로 개선되는 것은 아닙니다. 설비 손실의 원인을 분석하고 개선 조치를 실행한 후, 신뢰할 수 있는 생산 데이터를 바탕으로 결과를 지속적으로 평가해야 합니다.
06. BAP의 MES 개발 및 제조업 DX 솔루션
BAP는 일본과 베트남의 제조기업을 대상으로 MES 개발, 제조업 디지털 전환(DX), 기존 업무 시스템 연계를 지원하고 있습니다.
베트남의 음료 제조공장 프로젝트에서는 MES, 실험실정보관리시스템(LIMS), 설비보전관리시스템(CMMS), ERP, 비즈니스 인텔리전스(BI)를 연계한 통합 제조관리 시스템을 구축했습니다.
또한 베트남에 위치한 일본계 강관 제조기업을 대상으로 제조공정, 재공품 재고, 설비 정보, 품질관리 등을 포함한 업무 현황 조사, 요구사항 분석 및 MES 시스템 설계를 수행했습니다.
설비 모니터링 시스템을 구축할 때는 기존 설비의 구성, 수집 가능한 데이터, 현재 사용 중인 관리 시스템을 먼저 검토하는 것이 중요합니다.
BAP는 기존 ERP, MES 및 설비 시스템과의 연계를 고려하여 제조 데이터 수집, 모니터링 대시보드, 맞춤형 업무 시스템의 설계와 개발을 지원합니다.
설비 가동 현황과 제조 데이터의 시각화를 검토하고 계신가요?
설비 정지 이력 관리, 생산 데이터 통합, MES 개발, 제조 대시보드 구축까지 BAP는 각 제조 현장의 운영 환경과 요구사항에 맞는 시스템 개발을 지원합니다.
결론
OEE(설비종합효율)는 시간가동률, 성능가동률, 양품률을 종합하여 설비의 생산 효율을 평가하는 지표입니다.
OEE를 활용하면 설비 정지, 생산 속도 저하, 품질 불량으로 인한 손실을 파악하고 개선 방향을 검토할 수 있습니다.
MES는 설비 가동 데이터와 생산 실적, 품질 정보를 연계하여 OEE를 지속적으로 모니터링하고 분석할 수 있도록 지원하는 방법 중 하나입니다.
중요한 것은 단순히 OEE 수치를 계산하는 것이 아니라, 신뢰할 수 있는 데이터 수집 체계와 일관된 측정 기준을 구축하고 지속적인 개선 활동으로 연결하는 것입니다.
