WIP 병목 시각화로 검사 스테이션 대기 30% 단축
약 70초
인턴 생산 라인 WIP 흐름 추적, 사이클타임 데이터 공정별 집계
인턴 기간에 생산 라인의 WIP 흐름을 추적하는 업무를 맡으면서, 병목이 어디서 생기는지를 처음 눈으로 봤습니다. 공정별 사이클타임 데이터를 정리했더니 특정 검사 스테이션에서 WIP가 2배 이상 쌓이는 패턴이 보였습니다. 담당자에게 공유하자 그 스테이션의 검사 기준이 다른 곳보다 과도하게 좁게 설정돼 있었다는 게 밝혀졌습니다. 검사 기준을 현실화한 뒤 그 구간 대기 시간이 30% 줄었습니다.
병목을 숫자로 확인하고 나서야 원인 찾기가 시작됐다는 걸 배웠습니다. 이후 저는 생산 이슈를 볼 때 공정별 사이클타임 비교를 먼저 꺼내는 습관이 생겼습니다. 생산 라인에서는 감으로 문제를 판단하기보다 측정값으로 먼저 확인하는 게 훨씬 정확하다는 걸 배웠습니다.
이 결의 특징
공정별 사이클타임 데이터를 정리해 특정 검사 스테이션에서 WIP가 2배 쌓이는 패턴을 발견하고, 검사 기준 현실화로 대기 시간을 30% 줄인 구체 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
병목을 숫자로 확인한 뒤 원인 찾기가 시작됐다는 관점이 구체 수치와 함께 제시될 때 통합니다. 감이 아니라 측정값으로 확인하는 습관이 있는 자리에서 면접관의 신뢰가 쌓이는 결이 보입니다.