MTTR과 MTBF 지표를 활용한 성과 관리 경험에 대해 설명해 주실 수 있나요?

인턴 때 설비 유지보수 데이터를 정리하는 작업을 맡으면서 MTBF(평균 고장 간격)와 MTTR(평균 복구 시간)을 처음 실무에서 다뤘습니다. 당시 한 라인의 MTTR이 다른 라인보다 2.3배 높았는데, 직관적으로는 노후 설비 문제로 보였습니다. 실제로 데이터를 파고드니 부품 교체 시간보다 원인 진단 시간이 전체의 60%를 차지하고 있었습니다. 진단 가이드가 없어서 작업자마다 절차가 달랐습니다. 저는 고장 유형별 초동 점검 체크리스트를 만들어 현장에 부착하는 방안을 제안했고, 적용 후 2주 만에 MTTR이 1.7배 수준으로 줄었습니다.

지표가 문제를 가리키고, 현장 관찰이 원인을 찾는다는 걸 그 경험으로 배웠습니다. 지금도 성과 분석에서 숫자 이면의 프로세스를 먼저 봅니다. 앞으로도 성과 지표를 분석할 때 숫자가 가리키는 곳에서 현장 관찰을 시작하는 방식을 유지하겠습니다. MTTR이 높은 이유가 항상 설비에 있지 않습니다. 프로세스와 정보 구조를 함께 봐야 진짜 병목이 보입니다.

지표는 문제를 가리키고, 현장이 원인을 알려줍니다.