모든 유형의 제조업체는 제품을 보다 신속하게 시장에 출시하고 혁신해야 한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 복잡한 제품을 만들 때 위험이 훨씬 더 높습니다.

미국에 기반을 둔 거대 칩 NVIDIA를 예로 들어 보겠습니다. PC 게임 산업의 주요 칩 공급업체로 시작하여 자율 주행 자동차를 포함한 의료 및 운송 분야로 확장했습니다. 이러한 움직임은 제품 실패 비용과 관련하여 판돈을 크게 높였습니다. 자율주행차의 칩 결함은 비디오 게임 컨트롤러의 칩 결함보다 훨씬 더 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

제품 고장을 방지하고 품질 관리를 보장하는 열쇠는 데이터에 있습니다. 오늘날 기업은 테스트 장비, 제품 샘플링, 품질 감사 및 고객 관계 관리 애플리케이션에서 고객 피드백, 콜 센터 및 근본 원인 분석에 이르기까지 그 어느 때보다 더 많은 소스에서 정보를 생성하고 있습니다. 문제는 이러한 엄청난 양의 데이터를 활용하고, 가장 관련성이 높은 것을 식별하고, 보다 효율적이고 정확하며 안전한 지식 기반 의사 결정 및 프로세스를 주도하는 통찰력으로 전환하는 데 있습니다.

하지만 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 오늘날의 경쟁 환경에서 성공하기를 원하는 조직은 문제가 발생하기 전에 작업을 분석하기 위한 도구와 통찰력도 필요합니다.

상당수의 회사가 이미 데이터 분석을 품질 이니셔티브에 통합했으며 더 많은 경영진이 데이터 기반 전략의 가치를 인식함에 따라 이러한 추세는 성장할 것으로 예상됩니다. 그렇다면 정보에 입각한 결정을 내리고 제품 라이프사이클 초기에 품질 문제를 해결하기 위해 보유한 데이터를 가장 잘 활용하는 방법은 무엇입니까?

핵심은 데이터를 사용하여 필수 정보를 발견하고 패턴과 추세를 식별하며 프로세스를 조정하여 해결책을 가속화하고 결과를 개선하는 것입니다. 혁신에는 기록 데이터를 활용하여 패턴을 식별하고 미래 결과를 예측하는 예측 분석과 식별된 문제에 대한 솔루션을 제공하는 규범적 분석이 포함됩니다. 각 유형의 분석을 통해 기업은 문제 발생을 방지하거나 발생 시 더 빨리 시정 조치를 취할 수 있는 귀중한 통찰력을 쉽게 얻을 수 있습니다.

기업이 답해야 할 첫 번째 질문은 데이터로 해결할 수 있는 문제는 무엇인가? 예를 들어 레거시 IT 인프라와 종이 기반 관행에 대한 의존은 고객과 공급망의 디지털 요구 사항을 따라갈 수 없을 뿐만 아니라 문제를 효과적으로 전달하는 데 필요한 투명성도 부족합니다. 데이터 분석을 생산 프로세스 전반에 적용할 수 있는 다음 방법을 고려하십시오.

처음부터 품질을 고려하여 설계합니다. 품질 프로세스는 제품 설계 단계에서 시작됩니다. 데이터 분석에서 수집한 정보를 통해 이해관계자 및 최종 사용자 피드백을 기반으로 최고 품질의 원자재를 조달할 올바른 공급업체를 선택하고 각 설계 반복에서 잠재적인 제품 결함을 식별할 수 있습니다. 이전 제품 및 설계의 데이터 분석은 시스템 요구 사항의 복잡성에서 설계 변경의 영향에 이르기까지 설계 프로세스의 여러 측면에 더 높은 수준의 명확성을 제공하여 새로운 설계 결정을 안내하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 단일 소스 생성. 테스트, 감사, 조사 등에서 품질 데이터의 많은 소스를 캡처하여 중앙 집중식 진실의 단일 소스를 생성할 수 있습니다. 이를 위해서는 재무, HR 및 엔지니어링과 같은 서로 다른 부서 간의 사일로를 제거하고 모든 이해 관계자가 분석 및 즉각적인 의사 결정을 위해 데이터를 사용할 수 있도록 데이터를 민주화해야 합니다.

편차를 분석하여 근본 원인을 식별합니다. 여러 소스에서 실시간 데이터를 캡처하고 분석하여 프로세스에 대한 360도 보기를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 편차를 격리하고 일회성 부적합이든 시스템 문제이든 문제의 근본 원인을 해결하기 위한 시정 조치 계획을 세울 수 있습니다. 모든 이해 관계자는 실시간으로 정보를 파악하고 협업하여 문제를 신속하게 해결하고 지속적인 개선을 보장할 수 있습니다.

통계적 프로세스 제어 사용.  데이터 분석은 프로세스를 모니터링, 측정, 제어 및 개선하는 데 필수적인 역할을 하여 효율성을 높이고 낭비를 줄이면서 사양을 준수하는 제품을 보장합니다. 프로세스에는 항상 변화가 있지만 데이터 분석을 통해 추세를 실시간으로 추적할 수 있으므로 변화가 미리 정의된 한계를 벗어나기 전에 품질을 제어하고 능동적으로 대응할 수 있습니다.

문서 관리를 수행합니다. 분석을 기반으로 결정이 내려지면 문서를 업데이트하여 새로운 프로세스 및 기술 사양을 반영할 수 있습니다. 조직 전체에서 최신 버전의 승인된 문서를 사용하여 오래된 프로세스 또는 절차를 부주의하게 사용하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 수정된 프로세스 및 절차를 기반으로 직원을 교육하는 동시에 새로운 문서, 프로세스 및 절차의 채택을 추적할 수 있습니다.

Gartner는 분석을 정의합니다. "더 깊은 통찰력을 발견하고, 예측하거나, 권장 사항을 생성하기 위해 정교한 기술과 도구를 사용하여 데이터 및 콘텐츠를 자율적으로 또는 반자율적으로 검사하는 것"으로 정의됩니다. 기업은 적절한 분석 도구를 사용하여 풍부한 데이터를 활용하여 백만 달러짜리 질문에 답하는 데 도움이 되는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 비즈니스에서 무슨 일이 일어나고 있습니까? 어떻게 해야 합니까? 어떻게 하죠? 그리고 우리는 다음에 무엇을 할 수 있습니까?

데이비드 아이작슨 부사장 ETQ.