이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
생산 실습에서 도구 가동률 데이터를 보고 병목을 찾는 역할을 맡은 적이 있습니다. 처음에는 가동률이 낮은 설비를 병목으로 지목했는데, 가동률이 낮아도 후공정 버퍼가 충분하면 병목이 아닐 수 있다는 것을 선임에게 배웠습니다. 사이클 타임 분석으로 전체 흐름을 보니, 실제 병목은 가동률은 높지만 정지 빈도가 잦은 설비였습니다.
단기 정지 데이터를 정리해보니 오전 특정 시간에 집중되어 있었고, 그 시간에 투입되는 원재료 특성이 달라진다는 사실을 작업 일지에서 확인했습니다. 원인을 데이터만으로 확정하지 못했지만, 추가 조사 포인트를 구체적으로 좁힐 수 있었습니다. 메트릭 하나만으로 판단하면 놓친다는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 여러 지표를 함께 보는 습관이 그때 생겼고, 복합 지표를 조합해 볼수록 원인을 더 빠르게 좁힐 수 있었습니다.
도구 성능 메트릭을 분석해 병목을 개선한 뒤 효과를 수치로 확인하는 단계가 중요하다고 생각합니다. 수업 프로젝트에서 사이클 타임 병목을 발견하고 원인을 조치했는데, 조치 이후에 '실제로 얼마나 개선됐는가'를 수치로 확인하지 않았습니다. 담당 교수님이 효과를 어떻게 측정할 것인지 묻자, 측정 계획 없이 조치했다는 것을 그때 알았습니다. 이후에는 병목 조치 전후의 사이클 타임과 가동률을 비교해 효과를 수치로 남기는 방식을 도입했습니다.
조치의 효과를 측정하지 않으면 개선이 실제로 이루어졌는지 알 수 없다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 병목 개선 후 효과를 정량으로 확인하는 단계를 빠뜨리지 않겠습니다.
병목 설비를 식별한 뒤 원인이 설비 자체가 아닌 운영 방식에 있었던 경우를 경험했습니다. 사이클 타임 분해를 통해 특정 설비가 병목처럼 보였는데, 더 들여다보니 작업자가 다음 투입 전에 불필요한 대기를 하고 있는 것이 원인이었습니다. 설비 성능 문제가 아니라 작업 순서 문제였습니다. 설비를 교체하거나 개조하는 방향으로 갔다면 비용을 쓰고도 병목이 해결되지 않았을 것입니다. 표면적인 지표가 가리키는 곳이 아니라 그 아래에 있는 실제 원인을 확인하는 것이 중요하다는 인식이 생겼습니다. 입사 후에도 병목 설비를 식별한 뒤 설비 원인과 운영 원인을 구분해서 확인하는 방식을 유지하겠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 생산관리 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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