''생산관리''라고 하면 보통 공장에서 생산에 종사하는 기술자로서 무엇인가 이질적인 것 같은 느낌이 없었는지, 생산기술에 대하여 이것은 사무계산에 불과하다든지 매일 변화하는 생산현장에 대하여 이것은 정형화된 사무처리에 불과하다든지 하는 극단적인 생각은 아닐지라도 ''생산관리가 공장의 생산성 향상에 기여하고 있는가''에 대해서는 별로 인식가치가 되고 있지 않는 것 같다. 생산관리란 ''생산이 과학적인 계획과 통제''이므로 그 목적은 생산성의 향상에 있는데 지금까지는 생산설비나 생산기술자, 워커 등과의 연결이 비교적 적었다. 컴퓨터가 대대량적인 수의를 아우트푸트하는데 이들과의 직접적인 연결은 별로 없다. 공장의 생산 시스템을 피라밋형으로 시행하면 생산관리는 상위에 있고 생산설비나 사람은 하위에 있으며 그 사이에는 왠지 갭이 있었다. 화학, 시멘트, 은, 지 등으로 대표되는 프로세스에서는 설비의 자동화가 ''프로세스오토메이션''으로서 일찍이 개발되어 이 갭이 서서히 메꾸어져 왔다. 한편 전기, 기계 등의 프로세스에서도 근년에 ''펙트리오트메이션''의 이름 아래 설비의 자동화, 라인화, 생산의 시스템화의 혁신이 이루어지고있으며 피라밋의 중앙에 가로 놓인 갭을 apRN는 요구가 강해지고 있다(그림1 참조) 여기서는 생산관리의 본체로서의 MRP는 간단하게 설명하고 이 갭을 메꾸는 시스템(여기서는 이것을 ‘생산관리’라고 한다.)를 중심으로 설명한다.
국내 플랜트 엔지니어링 및 건설 업체들의 수익성 악화가 지속됨에 따라 플랜트 원가 경쟁력 강화 및 생산성 향상에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 ISO 도면으로부터 용접 포인트의 번호를 부여 하는 용접커팅플랜 작업과 용접이력관리를 위한 용접검사보고서 작성에 대하여 현행 프로세스를 분석하고 문제점을 도출하였다. 현행 프로세스에서는 수작업에 따른 생산성 저하와 현장변경요청 발생에 대한 검증의 어려움이 발생하여 전산화를 통하여 석유화학 플랜트 배관공사용 용접관리 프로세스를 개선하였다. 개선 효과의 검증을 위해 국내 석유화학 플랜트 건설 프로젝트를 대상으로 현장변경요청 발생률과 업무 생산성 향상에 대하여 개선 전후를 비교하였다. 개선된 프로세스를 적용하여 현장변경요청 발생률은 개선프로세스 적용 이전 대비 4.3%p 감소하였고, 업무 생산성은 개선프로세스 적용 이전 대비 생산성이 한 장당 0.13 시간 향상이 있음을 확인할 수 있었다.
응용시스템 개발생산성에 대한 연구는 지금까지 프로그래머의 생산성이라는 미시적 수준에 그치는 경향을 보여왔으며 시스템개발 생명주기의 전반적 영향에 중점을 둔 거시적 수준의 생산성의 개념으로 확대되지 못해왔다. 본 연구에서는 거시적 수준의 응용시스템 개발생산성에 초점을 맞추어 생산성 측정치들을 검토하고 또 다양한 생산성 향상 방법을 비교하는데 그 목적이 있다. 응용시스뎀 개발 백로그가 Nolan의 정보시스템의 확장 단계에 구분없이, 또한 기타의 컴퓨팅 활동들로 특징지워지는 다양한 정보기술 환경을 가진 조직들 내에서 널리 퍼져 있는 것으로 본 연구결과에 나타났다. 또한 본 연구 결과는 '거시적/관리적 차원의 접근이 응용시스템 개발생산성 향상을 통한 개발 백로그의 감소에 긍정적인 영향을 미칠 것이다' 라는 일차적 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 오늘날의 정보시스템 관리자들은 생산성 향상을 위하여 미시적/기술적 차원의 접근방법에 주력하는 경향을 보이고 있으나, 본 연구를 통하여 거시적/관리적 차원의 접근방법과 도구의 사용에 더 많은 노력을 기울임으로써 균형잡힌 정보관리정책을 갖게 되기를 바란다.
오늘날 노사분규로 인한 인건비 상승, 무역마찰등의 경제환경이 변화하고 시장환경의 특성이 다품종소량생산, 시장다변화에 따른 생산계획의 빈번한 변화, Life Cycle의 단축, 단납기화, 품질의 고신뢰성 등의 추세를 따르고 있어 이에 대응하기 위해서는 생산기술과 관리기술면에서 일대 혁신이 필요합니다. 자재, 공정, 설비, 재고, 원가, 납기등을 유기적으로 연결하고 이를 하나의 체계로 관리함으로써 얻을 수 있는 생산성의 향상은 생산기술의 진보에 의하여 얻어지는 것에 비해 결코 적지않을 것입니다. 또한 생산자동화를 위한 선행조건 으로 제조관리 업무의 개선이 필요하므로 제조관리의 중요성은 아무리 강조하여도 지나침이 없다.
생산성 제고를 위하여 생산 현장에서 사용되는 여러 가지의 자료 즉, 다양한 형식의 화상(Image), CAD 자료, 도면, 표, 수식, 각종 문서 양식 및 문안들을 관리해주는 시스템이 필수적이다[1]. 그러나 다양한 종류의 자료들이 격리되어 관리되고 있는 상황에서는 원하는 정보를 찾거나, 자료간의 관련성을 알아내는데 많은 어려움을 겪지 않을 수 없다. 따라서 생산과정에서 필요한 여러 가지 자료들을 생성, 편집할 수 있는 도구와 각 자료들간의 관련성을 생성, 편집하는데 도움이 될 수 있는 방안, 마지막으로 생성된 여러 자료를 쉽게 찾도록 도와 주는 기능이 요구된다. 이와 같은 기술정보관리를 효율적이고 통합된 형태로 수행하기 위하여, 본연구에서는 기술정보관리시스템(TIMS : Technical Information Management System)을 구축하였다. 기술정보관리시스템은 개별 자료의 생성, 편집 및 개별 자료의 공유를 통한 복합문서 작성 부분, 개별 자료들 간의 관련성을 자동관리해 주는 부분 그리고 개별 자료들 간의 관련성을 통한 자료검색 부분으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 기술정보의 효율적인 작성, 사용 및 관리를 지원하기 위한 통합 시스템의 각 구성부분에 요구되는 기능들과 전체 시스템의 효율성을 증대시키기 위한 방안을 논하였다. 격리되고 인력에 의존에 온 기술정보의 효율적인 작성, 사용 및 관리를 방대한 양의 자료들 속에서 통합적이며, 적합한 형태로 자동관리해줌으로써 생산성 제고에 기여할 수 있는 시스템으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
생산성은 산업차원, 혹은 기업차원에서 경제성장과 각 관련 생산 활동의 효율성을 측정할 수 있는 지표로서 건설 산업에서도 매우 중요한 지표이다. 기술적인 요인이 생산성에 큰 영향을 미치는 것이 사실이지만, 실제적인 건설 산업의 생산성 향상을 위해서는 다양한 생산성 영향요인에 대한 분석이 선행되어야 하며, 거시적인 관점에서 다루어지는 건설 산업 차원에서의 생산성 향상 노력보다는 프로젝트 차원에서의 생산성 향상 노력이 더욱 중요한 의미를 갖는다. 생산성 향상의 효율성을 높이기 위해서는 우선적으로 생산성에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석 과정이 필요하며 개선효과가 큰 분야에 집중적으로 투자할 필요가 있다. 본 연구는 건설 산업의 질적 향상을 위해 건축공사 현장에서의 생산성 저하요인 도출 및 요인 간의 인과관계 구조분석을 통해 우선적 관리 요인을 선정함으로써 프로젝트의 효율적인 생산성 관리 활동을 위한 기초자료로 활용할 수 있도록 제공하고자 하였다.
최근 의사결정권자가 유사프로젝트 추진 시 발생하는 의사결정과정 상에서 신뢰성 있는 자료에 근거하여 의사결정을 할 수 있는 생산성 예측시스템 구축에 대한 연구가 진행 중에 있으나, 생산성 예측시스템에서 독립변수로 작용하는 생산성 영향요인에 대한 연구는 대부분이 생산성 분석을 위한 생산성 영향요인으로 생산성 예측에 대한고려 없이 생산성 영향요인을 분류하고 있다. 또한 예측에 대한 고려 없이 도출된 생산성 영향요인을 이용하여 생산성을 예측하면, 유의하지 못한 생산성 영향요인이 예측 모델의 독립변수로 사용되어 생산성 예측 값의 신뢰도와 적합성이 낮아지는 결과를 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 생산성 값에 영향을 미치는 주된 인자인 생산성 영향요인에 대한 상관분석을 이용한 생산성 예측을 위한 생산성 영향요인 선정 프로세스를 제안하였고, 제안된 프로세스는 영향요인 선정 과정을 체계적으로 정리하여 생산성예측을 위한 생산성 영향요인 선정에 효율적인 방법으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
국내 건설산업에서 생산성 정보는 중요성과 그 기능에도 불구하고 생산성 데이터의 수집 및 분석 방법이 체계화되어 있지 못하다. 또한 생산성 관리는 대부분 현장관리자의 경험과 직관에 의존하고 있으며 생산성 데이터를 공사계획 및 관리에 적극 활용하지 못하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 공동주택 마감공사의 생산성 예측 및 생산성 영향요인을 분석할 수 있는 기반을 마련하기 위해 단위작업별 생산성 관련 데이터를 수집하여 딥러닝 기반의 생산성 예측모델을 개발하고자 한다. 연구결과인 딥러닝 기반의 공동주택 단위작업별 생산성 예측모델은 신뢰할 수 있는 생산성 정보 데이터에 딥러닝을 적용하여 향후 데이터가 축적될수록 발전되는 기술로 공동주택 프로젝트 관리시스템의 기본 모듈이 될 수 있다. 또한 과거 유사한 프로젝트의 생산성 데이터를 통한 개산견적, 공정계획을 위한 작업일수 산정, 투입인원 산정 등과 같은 프로젝트 엔지니어링 과정에 활용 가능하며 공사 진행 중 예측과 다른 생산성 발견 시 원인 분석에 용이하여 신속한 대응 및 향후 예방이 가능할 것으로 기대된다.
서비스는 이질성, 생산과 소비의 비분리성, 개별성, 즉흥성, 소멸성 등의 속성 때문에 품질관리가 어렵고, 정량적인 관리가 쉽지 않던 연구 분야였지만, 최근 들어 서비스품질에 관한 연구는 과학적인 접근방법들을 통해 서비스사이언스로 거듭나고 있다. 서비스 분야 연구에 생산운영의 개념이 적용되면서 서비스전달시스템 분석과 같이 서비스 과정을 도식화하여 전체 흐름을 파악하여 실수 가능 위치를 발견하여 관리하는 서비스과정에 대한 품질관리가 체계적으로 진행되고 있음을 보여주는 사례들이 발견되고 있다. 본 연구에서는 서비스 생산운영에 대한 개념들 특히 서비스 생산시스템(공정관리)을 설명하고, 소비재를 생산하는 제조기업들의 서비스 센터를 중심으로 서비스 생산프로세스를 분석한 연구 사례를 소개함으로써 서비스 분야에서도 공정관리가 가능함을 서비스 실무자들에게 소개하고자 한다.
일반적인 건설 프로젝트에서는 계획 수립에 표준품셈 등 작업 물량-투입 품의 비율을 생산성의 기준으로 활용한다. 이러한 방식의 생산성 기준은 표준화된 반복작업이 많은 프로젝트에서 실효성이 높으나, 복잡성이 높은 대규모 프로젝트의 표준적인 생산성 관리 기준으로 활용하기에는 한계가 있다. 이는 기존 프로젝트의 실적 데이터로부터 추출한 평균적 작업생산성보다는 당해 프로젝트의 생산성에 복합적으로 작용하는 다양한 작업중단 요인으로 인해 발생하는 비작업시간의 영향성이 크기 때문이다. 본 연구에서는 세부작업 프로세스에 작용하는 비작업요인의 영향성 산출을 통해 생산성을 평가하고 관리 포인트의 우선순위를 도출할 수 있는 생산성 측정 기준을 수립한다. 이를 위해 먼저 세부작업 프로세스와 유형별 비작업요인을 정의한 후, 이를 정량적으로 측정하기 위한 기법을 제안한다. 그리고 획득가능 생산성 개념을 활용하여 개선 가능한 생산성 향상의 정도와 각 비작업요인별 생산성 저하 영향도를 평가하는 방법론을 수립한다. 마지막으로 실제 현장에서 수집한 생산성 데이터를 토대로 사례분석을 수행하여 본 연구결과가 건설관리자에게 주요 생산성 관리 포인트에 대한 의사결정을 지원할 수 있음을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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