엑셀 피벗으로 공정 지연 구간 발견
약 70초
인턴 ERP 추출 데이터 가공, 공정별 리드타임 집계
인턴 기간에 ERP에서 추출한 데이터를 엑셀로 받아 가공하는 업무를 맡았습니다. 피벗 테이블로 공정별 리드타임을 집계했는데, 특정 라인에서 평균 납기보다 1.3일 긴 구간을 발견했습니다. 원인을 파보니 원자재 입고와 생산 개시 사이에 데이터 입력 오류가 반복되고 있었습니다. 담당자에게 공유하자 입고 확인 즉시 ERP 등록 루틴이 생겼고, 그 구간 편차가 눈에 띄게 줄었습니다. 데이터 관리의 핵심은 도구보다 입력 시점의 일관성이라는 걸 직접 경험한 사례였습니다. 이후 저는 수치 이상치를 발견하면 먼저 데이터 수집 단계를 의심하는 습관을 들였습니다. 어떤 툴을 쓰든 중요한 건 어떤 질문을 가지고 데이터를 보느냐이고, 그게 분석의 품질을 결정한다는 걸 그 경험에서 알았습니다.
이 결의 특징
ERP 데이터의 이상을 발견하고 추적했을 때, 데이터 수집 단계의 입력 오류가 원인이었습니다. 수치 이상에서 도구 문제가 아닌 프로세스를 의심하는 습관입니다.
이 결이 통하는 자리
데이터 기반 의사결정을 중시하는 조직에서 통합니다. 도구 탓이 아닌 프로세스 탓을 먼저 보는 사고가 근본 개선으로 이어집니다.