효과적인 부품 및 데이터 분류 프로그램을 개발하기 위한 5가지 주요 단계

작성자: Nick Samardzija
  • 11/8/2021
  • 실시간 : 5분
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(컨버전스 데이터 서비스(Convergence Data Services)의 리처드 터너(Richard Turner) 사장과 함께 공동 집필한 블로그입니다.)

종종 조직은 PLM 시스템 내에서 중복된 데이터의 영향을 간과하는 경향이 있습니다. 한 설문 조사에 따르면 엔지니어는 주어진 작업 시간의 36%를 부가 가치가 전혀 없는 단순한 작업에 사용하고 있으며, 그중 절반 가량을 정보 검색에 사용합니다. 따라서 효과적인 데이터 분류 체계가 마련되어 있지 않으면 엔지니어는 부품을 찾고, 부품을 중복적으로 생성하고, 부서 간 협업 및 보고를 위한 공통 언어를 찾는 데 상당한 시간과 노력을 낭비하게 됩니다. 분류의 우선 순위를 지정하는 전략을 사용하면 비효율성을 최소화하고, 팀워크와 생산성을 향상하며, 궁극적으로 팀이 혁신에 집중할 수 있는 여력을 마련할 수 있습니다.

효과적인 부품 및 데이터 분류 전략을 개발하는 것 또한 공급망 중단, 예상 자재비 초과, 인력 부족, 제품 복잡성 등을 고려해 보았을 때 매우 중요합니다. 부품 및 데이터 분류를 제품 개발 프로세스에 도입하면 운영 부서에서 비용 및 부품 가용성을 최적화하고 제조 및 서비스를 위한 설계를 단순화할 수 있습니다. 

데이터 분류 유형과 시작 방법 이해하기

부품 및 데이터 분류란 검색과 생산성 측면에서 효율성을 개선하기 위해 제품, 부품, 문서를 체계화하는 프로세스를 말합니다. 효과적인 분류 전략에는 다음 사항이 포함됩니다.

  • 각 부품의 설명을 작성합니다. 
  • 부품을 카테고리별로 보다 쉽게 세분화할 수 있도록 설명에 상세 속성을 추가합니다.
  • 엔지니어가 대안 부품을 공급받을 수 있는 위치를 신속하게 파악하고 지역, 가용성, 비용, 규정 준수, 선호도 수준과 같은 중요한 문제에 대한 인사이트를 제공할 수 있도록 공급업체 관리 정보에 각 부품을 연결합니다.

부품 분류 전략을 통해 창출되는 가치에도 불구하고 잠재적으로 수백만 개의 부품을 분류하고 프로세스 중 조직의 이해 관계자를 통합하는 것은 결코 만만한 작업이 아닙니다. 이때 단계적 접근 방식이 효과적인 솔루션일 수 있습니다. 당사의 경험에 따르면 성공한 기업은 처음에는 상용 부품으로 부품 및 데이터 분류를 시작했다가 서서히 엔지니어링된 부품을 포함하는 방식을 채택합니다. 

부품 및 데이터 분류 구현을 위한 모범 사례

모범 사례를 따르고 최신의 고급 PLM 솔루션을 활용하여 분류 전략 개발의 어려움을 다소 해소해 보십시오. 먼저 이를 시작하는 방법부터 살펴보겠습니다.

1. 부품 거버넌스 전략 수립

시작 단계부터 거버넌스 전략을 수립하여 부품 분류 이니셔티브의 장기적인 성공을 지원하십시오. 거버넌스 전략은 시간의 경과에 따라 발전하는 NPI(신제품 도입) 프로세스를 진행하는 동안 새 부품 생성을 관리하는 방법에 대한 프레임워크를 제공합니다. 공식적인 부품 거버넌스 전략을 설정하면 중복 부품을 줄이고 기업에서 부품 재사용 이니셔티브를 효과적으로 시작할 수 있도록 하는 프레임워크를 구축할 수 있습니다. 거버넌스 전략의 첫 번째 목표는 분류 관리자를 지정하는 것입니다.

2. 새 부품 생성을 담당하는 새로운 분류 관리자 역할 지정

새 부품 생성을 담당하는 새로운 분류 관리자 또는 사서 역할을 개발하는 것을 고려하십시오. 이렇게 하면 무엇보다도 시스템을 완전히 이해하는 사람이 기업에 대한 중앙 집중식 리소스 역할을 할 수 있게 됩니다. 뛰어난 부품 재사용 프로그램을 보유한 수많은 성공 기업들은 엔지니어를 이 역할에 배정하고 있습니다. 이들은 검색 및 보고에 있어 탁월한 SME 역할을 수행할 뿐만 아니라 산업, 고객 및 광범위한 비즈니스 환경에서 변화하는 요구 사항에 따라 전략을 개선하는 중요한 역할을 수행합니다.

3. 지원 속성을 통해 분류 체계 수립

이 여정의 다음 단계는 데이터의 조직 구조인 분류 체계를 정의하는 것입니다. 체계적인 분류 체계가 수립되면 보다 손쉽게 부품을 찾고 엔지니어가 설계 솔루션 작업에 복귀하도록 할 수 있습니다. 가장 효과적인 정보 구조는 최대한 간소화된 것입니다. 조직 구조가 너무 복잡하면 최종 사용자가 데이터를 제대로 활용하지 못할 수 있기 때문입니다. 시작하기 전에 조직의 보고 및 검색 요구 사항을 명확하게 정의하여 목표를 염두에 두고 시작하십시오. 종종 기업들은 처음에는 상용 부품에 집중하여 이 프로세스를 시작한 다음, 사내 및 아웃소싱 엔지니어링 부품을 서서히 도입하는 방식으로 프로세스를 진행합니다.

기업이 분류 체계를 수립하기 위해서는 어떤 단계를 거쳐야 할까요? 무엇보다 합의를 도출하는 것이 중요합니다. 기업이 직면하는 문제 중 하나는 바로 산업 표준에 대한 합의가 이루어지지 않았다는 점입니다. 이러한 합의 없이, 기업들은 파스너나 전자 기기 같은 상용 부품에 대한 일부 솔루션을 찾은 다음, 해당 솔루션을 자체 분류 구조를 개발하기 위한 기반으로 사용합니다. 예를 들어 HomeDepot.com에서 윈도 스크린을 찾는 경우, 이 업체에서 만든 구조의 하위 분류(하드웨어 ->윈도우 하드웨어 -> 스크린)를 검색한 다음, 치수와 소재 등을 추가하여 상세 항목을 검색할 수 있습니다. 이 방식은 Home Depot 고객에게 효과적입니다. 또한 엔지니어링/공급망 커뮤니티의 요구사항을 이해하는 분야별 전문가 그룹을 조직해야 합니다. 이러한 전문가들은 함께 모여 제안된 분류 구조를 검토하고 모든 사람들에게 효과적이도록 발전시켜 나갑니다.

기본 분류 구조를 식별한 후에는 세부적인 속성 정보로 데이터를 보완해야 합니다. 예를 들어, 기계에 사용되는 나사는 PLM 시스템에서 나사로 단순 분류되지는 않습니다. 재고로 등록된 각각의 고유 부품에는 나사산, 헤드 유형, 길이, 소재, 마감 및 특정 제품에 대한 선호 부품 상태 등 속성 정보가 포함될 수 있습니다. 엔지니어는 이러한 세부 속성 정보를 통해 필요한 부품을 더욱 손쉽게 찾을 수 있으며, 이미 사용하고 있는 부품을 중복적으로 설계할 가능성을 최소화할 수 있습니다. 분류 구조와 검색/보고 요구사항을 간략히 설명하려면 데이터 추출에 핵심인 속성을 파악해야 합니다. 

이 프로세스를 진행하는 동안 준비 환경을 기술 작업 환경으로 사용할 수 있습니다. 준비 영역에서는 검색 및 분석이 가능하므로 해당 구조 내에서 정보 검색에 대한 상세 테스트를 수행하고 점차적으로 발전시켜 나갈 수 있습니다. 또한 준비 영역은 두 조직의 분류 시스템을 병합하는 등의 복잡한 프로젝트를 보다 손쉽게 완료하는 데에도 도움이 될 수 있습니다.

4. 구매 및 공급망에 대한 중요한 속성으로 분류 체계 정렬

데이터 분류 전략은 기본 부품 속성을 뛰어넘어 핵심 비즈니스 의사 결정을 도출하는 추가 세부 정보를 캡처할 수 있습니다. 구매 및 공급망에 대한 중요한 속성으로 분류 체계를 정렬하면 엔지니어에게 보다 유의미한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 포함된 속성 데이터는 사용된 소재, 소재의 가용성 및 공급업체 분류 등의 영역을 포함할 수 있습니다. 예를 들어, 엔지니어가 특정 지속 가능성 요구 사항을 준수해야 하는 제품의 대안 부품을 찾고 있는 경우 공급업체 분류를 사용하면 이러한 기준에 맞는 부품 교체를 수행할 수 있습니다.

5. 데이터 정규화, 검증 및 내보내기

구조를 구축하고 속성을 추가한 후에는 이러한 데이터를 더욱 광범위하게 사용할 수 있도록 간소화하고 준비하는 작업이 꼭 필요합니다. 

  • 정규화 - 속성에 대해 데이터를 검토하고 표준 명명 규칙에 맞게 정규화했는지 확인합니다. 정규화가 제대로 이루어지지 않으면 데이터가 보고서에 정확하게 표시되지 않거나 관련 검색에서 반환되지 않습니다.
  • 검증 - 데이터 품질을 검토하고 측정 단위와 속성 필드의 필드 길이를 검토하여 사용할 준비가 되었는지 확인합니다. 특히 이 단계는 PTC Windchill과 같은 PLM 시스템에서 제한된 필드에 나타날 수 있습니다.
  • 중복 제거 - 재고에는 중복 부품이 쉽게 발생할 수 있습니다. 그러나 이 단계에서 부품이 정리되고 속성이 채워집니다. 따라서 이러한 중복 부품을 파악하고 부품 재사용을 위한 실행 가능한 계획을 세우는 것이 훨씬 쉬워집니다.

재사용을 극대화하여 비용을 절감하는 것부터 팀의 동시 협업을 강화하는 것에 이르기까지 주된 목표가 무엇이든, 부품 및 데이터 분류 전략은 효율적인 부품 관리를 위한 중앙 집중식 정보 소스를 제공합니다. 전략 개발이 힘든 작업일 필요는 없습니다. 모범 사례를 따르고 전문 서비스 공급업체와 협력하며 현재 최고의 PLM 솔루션에서 제공하는 툴을 활용하면 직면한 어려움을 줄이면서 중요한 인사이트를 신속하게 캡처할 수 있습니다.

부품을 분류하고 더욱 체계적으로 관리하는 방법에 관한 자세한 내용은 부품 분류 및 중복 부품 회피를 참조하시기 바랍니다.

 

컨버전스 데이터 소개
컨버전스 데이터(Convergence Data)는 PTC의 파트너사입니다. 컨버전스 데이터는 복잡하거나 불완전한 데이터를 보유한 제조업체 고객들에게 체계적이고 효율적인 구조 체계에 따라 이러한 데이터를 정리하는 믿을 수 있는 서비스를 제공하고 있습니다. 이 기업의 전문 분야와 특징은 다음과 같습니다. 

  • 부품 중복 최소화
  • 부품 표준화 및 재사용 문화 조성
  • 산업 표준 분류 체계
  • 인도에 데이터 서비스 팀 보유
  • 클러스터링 기반의 DVA(데이터 가치 분석)
  • PLM/ERP 마이그레이션

컨버전스 데이터는 고객이 항공 우주 및 방위 산업, 가전 제품, HVAC, 자동차 산업, 전자 산업, 제조업, 유전 서비스 등 다양한 산업의 데이터를 관리할 수 있도록 지원하고 있습니다. 컨버전스 데이터에 대해 자세히 알아보고 DVA(데이터 가치 분석)를 받으려면 www.convergencedata.com을 방문하십시오.

 

 

 

 

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  • PLM

작성자 소개

Nick Samardzija

Nick is a Product Manager for PTC's core Windchill solution. His areas of management span from search, project management, document management, collaboration packages, parts classification, integration of embedded software, & supplier management. He is extremely passionate in home improvement, interior design, simulation racing, skiing, & Formula 1.