Collect
최근 3-6개월 운영 데이터를 받아 사용 가능한 필드, 누락, 중복, 기준 불일치를 확인합니다.
제조 데이터 진단
운영 데이터를 다시 이어 붙이면,지연의 원인이 보입니다.
LaplaX는 생산계획, 실적, 작업일보, 불량, 재작업, 납기 데이터를 하나의 생산 흐름으로 재구성합니다. 시스템을 갈아엎기보다, 현재 데이터로 지연과 손실의 구조를 먼저 확인합니다.
진단 질문
- 이번 주 납기가 위험한 품목은 무엇인가?
- 계획 대비 실적 차이가 반복되는 공정은 어디인가?
- 불량과 재작업이 특정 품목, 설비, 작업 조건에 몰리는가?
- 엑셀, MES, ERP, 작업일보가 서로 다른 결론을 내고 있는가?
2-4주 진단 소요 기간
20-100인 권장 제조 규모
3-6개월 분석 기준 데이터
표준 진단
제조 데이터 진단 리포트
현재 보유한 데이터를 기준으로 운영 흐름을 복원하고, 경영진과 현장이 같이 볼 수 있는 주간 의사결정 자료로 정리합니다.
01
생산계획, 생산실적, 작업일보, 불량, 재작업, 납기 데이터 수집
02
품목, 공정, 작업 지시, 설비, 일정 기준의 데이터 정규화
03
납기 위험, 병목, 계획 대비 실적 차이, 반복 불량 구간 분석
04
자동화와 리플레이 확장을 위한 다음 데이터 구조 제안
Process
진단에서 리플레이까지 이어지는 작업 순서.
Reconstruct
품목과 공정 흐름을 기준으로 계획, 실적, 불량, 재작업, 납기를 하나의 흐름으로 연결합니다.
Explain
지연과 손실이 반복되는 구간을 찾아 현장 회의와 경영 보고에 쓸 수 있는 언어로 정리합니다.
Extend
주간 리포트 자동화, 운영 데이터 레이어, 생산 흐름 리플레이, 재현 가능한 시뮬레이션으로 확장합니다.
Outputs
경영진과 현장이 같은 화면에서 볼 수 있는 결과물.
납기 위험 리스트
이번 주와 다음 주 위험 품목, 위험 원인, 선행 지연 구간을 정리합니다.
계획 대비 실적 차이
계획 수량, 실제 수량, 리드타임 차이를 공정과 품목 단위로 비교합니다.
병목과 대기 구간
반복적으로 밀리는 공정, 설비, 작업 구간을 찾아 개선 우선순위를 만듭니다.
불량과 재작업 패턴
불량 상위 품목, 재작업 증가 구간, 반복 조건을 운영 데이터 기준으로 묶습니다.
데이터 품질 진단
자동 리포트와 리플레이를 막는 누락, 기준 불일치, 수작업 의존 지점을 드러냅니다.
다음 자동화 제안
현 시스템을 갈아엎지 않고 어떤 데이터 연결부터 자동화할지 단계별로 제안합니다.
Fit
이런 제조 현장에 적합합니다.
현장 데이터는 이미 쌓이고 있지만, 납기·불량·재작업·병목 원인을 매번 수작업으로 맞춰야 하는 제조 조직에 맞습니다.
- 금속 가공, 기계 부품, 전자 부품, 산업 부품 제조
- 소형 장비 조립 또는 다품종 소량 생산
- MES, ERP, 엑셀, 작업일보가 함께 쓰이는 현장
- 경영진은 숫자를 원하고 현장은 원인을 설명해야 하는 조직
Roadmap
진단 리포트에서 운영 시스템까지 이어집니다.
- 01 진단 리포트
- 02 주간 리포트 자동화
- 03 운영 데이터 레이어
- 04 생산 흐름 리플레이
- 05 재현 가능한 운영 시뮬레이션
Next
처음부터 모든 것을 바꾸지 않습니다.
지금 가진 데이터로 지연과 손실의 구조를 설명합니다. 그 다음 반복 보고를 자동화하고, 운영 리플레이와 시뮬레이션으로 확장합니다.