이미지 기준으로 정석적으로(전통적 공정 해석) 계산해 보겠습니다.
회의적으로 한 번 더 따져보는 것도 같이요. 😉
1. 이미지에서 읽히는 전제
제품명: A
공정 수: 4공정 (1 → 4 순차 진행)
공정시간(분):
1공정: 10
2공정: 20
3공정: 25
4공정: 15
가용장비: MC1 ~ MC4 (각 공정 전용, 병렬 아님)
👉 즉, 전형적인 직렬 공정 라인입니다.
2. 기본 계산 (의심 없이 가면 이렇게 나옵니다)
1개 완성 시간(리드타임)
10 + 20 + 25 + 15 = 70분
병목 공정(Bottleneck)
가장 긴 공정 = 3공정, 25분
→ 라인의 사이클 타임 = 25분
3. 10개 생산 시간 계산
첫 1개 완성: 70분
나머지 9개:
25분 × 9 = 225분
📌 총 소요시간
70 + 225 = 295분
4. 정리하면
10개 생산 총 시간: 295분
시간으로 환산:
4시간 55분
5. 회의적인 한마디 ☕
공정 간 대기 없음?
작업자 교대/셋업 시간 무시?
불량·재작업 0% 가정?
👉 이 가정이 하나라도 깨지면 **295분은 ‘이론치’**입니다.
그래도 기준 잡기엔 아주 깔끔한 계산이에요. 👍
필요하시면
▸ 간트차트
▸ 라인 밸런싱 개선안
▸ 동시 2대 투입 시 시뮬레이션
까지 같이 봐드릴게요.
이 공정, 아직 더 짜낼 여지 있어 보입니다. 😏
이미지 기준으로 정공법으로 계산해 보겠습니다. (괜히 똑똑한 척 안 합니다 😄)
1. 전제 정리
공정 수: 4공정
공정시간(분)
1공정: 10
2공정: 20
3공정: 25
4공정: 15
공정은 순차(직렬) 진행
2. 1개 생산 시간 (리드타임)
계산:
10 + 20 + 25 + 15
= 70분
3. 결론
제품 1개 만드는데 걸리는 시간: 70분
4. 덧붙이는 의문 한 스푼 🤔
공정 대기·이동 시간 포함인가?
검사 공정은 숨어 있지 않나?
“이론상 70분”과 “현장 체감 70분”은 다를 수 있음
그래도 기준값으로는 70분, 이건 누구도 태클 못 겁니다.
다음은 공정 병목 잡아볼까요, 아니면 인원 투입 시뮬레이션 갈까요? 💪
좋은 질문입니다. 여기서부터가 교과서 vs 현실이 갈리는 지점이죠.
차분히, 그러나 의심을 품고 보겠습니다.
1. 전제 재정리 (중요)
공정: 4공정 (직렬)
공정시간(분): 10 / 20 / 25 / 15
병목공정: 3공정(25분)
각 공정 장비별 버퍼 용량: 10개
공정 앞(or 뒤)에 최대 10개 대기 가능
질문의 핵심: 최대 리드타임 (Worst case)
2. 최대 리드타임 개념 정리
최대 리드타임 =
👉 모든 버퍼가 꽉 찬 상태에서
👉 맨 마지막에 들어온 1개가 완성될 때까지의 시간
즉,
“줄 서서 끝까지 기다리는 불쌍한 1개”
3. 최대 리드타임 계산
① 각 공정에서 기다리는 최대 대기시간
각 공정 버퍼: 10개
해당 공정 처리시간 × 대기 개수
| 공정 | 공정시간(분) | 최대 대기(10개) | 대기시간 |
|---|---|---|---|
| 1공정 | 10 | 10 | 100 |
| 2공정 | 20 | 10 | 200 |
| 3공정 | 25 | 10 | 250 |
| 4공정 | 15 | 10 | 150 |
총 대기시간 합계: 700분
② 본인 처리 시간 (자기 차례)
실제 가공시간 합:
10 + 20 + 25 + 15 = 70분
③ 최대 리드타임
700 + 70 = 770분
4. 결론
최대 리드타임 ≈ 770분
시간 환산:
약 12시간 50분
👉 이게 바로
**“버퍼가 많다고 무조건 좋은 게 아닌 이유”**입니다.
5. 리드타임을 줄이려면? (현실적인 처방)
① 병목공정(3공정)부터 건드린다
25분 → 20분만 돼도?
전체 사이클 타임 감소
대기시간 폭발 억제
✔ 설비 증설
✔ 작업 표준 개선
✔ 병렬화 검토
② 버퍼를 줄인다 (용기 필요)
버퍼 10개 → 3~5개
효과:
리드타임 즉각 감소
문제 공정이 눈에 보이기 시작
단점:
초반엔 “라인 자주 선다”는 불평 폭증 😅
③ WIP 상한 관리 (CONWIP / 칸반)
“많이 쌓아두면 언젠간 처리되겠지” → ❌
라인 전체 재공 수 제한
리드타임 = WIP ÷ THROUGHPUT
(리틀의 법칙, 고전이지만 아직 유효)
④ 공정 시간 편차 줄이기
평균보다 분산이 진짜 범인
표준작업, 작업자 숙련도 관리
“가끔 40분 걸리는 3공정” → 리드타임 파괴자
6. 한 줄 요약 (회의적인 결론)
버퍼는 보험이지 해결책이 아님
최대 리드타임:
👉 약 770분
줄이려면:
👉 병목 단축 + WIP 제한
원하시면
▸ 버퍼 10 → 5로 줄였을 때 리드타임 변화
▸ 병목 공정 1대 추가 시 효과
▸ 이 라인을 ‘하루 생산량’ 기준으로 재설계
까지 같이 시뮬레이션해 드릴게요.
이 라인, 아직 살 뺄 곳 많습니다. 💪
좋습니다. 이제 사람이 투입되면서 현실이 됩니다.
차분히 계산하고, 한 번 더 의심해 보죠.
1. 전제 정리
공정 수: 4공정 (직렬)
설비 공정시간(분):
1공정 10 / 2공정 20 / 3공정 25 / 4공정 15
각 공정마다 작업자 작업시간: 5분/개
버튼 누르고, 세팅하고, 언로딩까지 포함된 “손 타는 시간”
작업자는 여러 공정을 오가며 작업 가능하다고 가정
(전통 제조현장 기준, 1인 1설비 고정 아님)
2. 공정별 작업자 부하 계산
각 공정에서 작업자가 얼마나 바쁜지가 핵심입니다.
| 공정 | 설비시간 | 작업자시간 | 작업자 점유율 |
|---|---|---|---|
| 1공정 | 10 | 5 | 0.50 |
| 2공정 | 20 | 5 | 0.25 |
| 3공정 | 25 | 5 | 0.20 |
| 4공정 | 15 | 5 | 0.33 |
작업자 총 부하:
0.50 + 0.25 + 0.20 + 0.33
= 1.28명
3. 필요한 작업자 수
이론상 필요 인원: 1.28명
현실은?
작업자는 쪼갤 수 없음
이동·대기·돌발상황 존재
👉 결론
최소 필요 작업자: 2명
(1명? → 반드시 병목 생깁니다. 이건 장담 가능)
4. 이때 생산량은?
① 라인의 사이클 타임
여전히 병목은 3공정 (25분)
작업자 추가로 공정시간은 늘어나지 않음
② 생산속도
25분에 1개
시간당 생산량:
60 ÷ 25 ≈ 2.4개/시간
5. 결론 요약
필요 작업자 수: 2명
생산량:
약 2.4개 / 시간
(8시간 기준 ≈ 19개)
6. 회의적인 한마디 😏
작업자가 이동하다가 3공정 타이밍 놓치면?
점심·휴식·교대 시간은?
“작업자 2명이 항상 완벽하게 분담한다”는 가정… 과연?
👉 그래서 현장은 종종 2.5명 체감이 납니다.
다음으로 갈 수 있는 선택지:
▸ 작업자 1명당 담당 공정 재배치
▸ 3공정 자동화 시 인원/생산량 변화
▸ 작업자 1명 줄이고 생산량 유지 가능한가?
어디까지 욕심내볼까요?
라인은 아직 말이 많아 보입니다. 😄
좋습니다. 이제 **“어디에 돈을 써야 효과가 나는가”**의 문제입니다.
개조식으로, 그리고 한 번 더 의심하면서 정리하죠.
1. 생산량을 두 배로 하려면? (팩트부터)
1) 현재 상태 요약
병목공정: 3공정 (25분)
현재 생산량: 약 2.4개/시간
목표 생산량: 약 4.8개/시간
👉 결론부터 말하면
병목을 안 건드리고는 생산량 두 배? 불가능입니다. (물리법칙 위반)
2) 필요한 장비
3공정 장비 1대 추가 (MC3 → MC3-1, MC3-2)
이유
현재
3공정: 25분/개 → 사이클타임 25분
장비 2대 병렬 시
유효 처리능력 ≈ 12.5분/개
새로운 병목 후보:
2공정(20분), 4공정(15분)
👉 즉,
3공정 장비 증설 = 생산량 2배의 최소 조건
3) “혹시 다른 공정은?”
1공정(10분): 여유 충분
2공정(20분): 다음 병목 후보
4공정(15분): 비교적 안전
👉 1번 타깃: 3공정
👉 2번 타깃(예비): 2공정
2. 물류 동선과 작업자 동선을 분리하려면?
여기서부터가 레이아웃의 품격입니다.
1) 원칙 (전통 제조 관점)
사람은 가로
물류는 세로
교차점 = 사고 + 대기 + 욕설 발생 지점 ❌
2) 권장 구조
U자형 or 병렬 라인
공정 전면: 작업자 이동
공정 후면: 물류(AGV/대차/컨베이어)
[작업자 통로]
MC1 MC2 MC3-1 MC3-2 MC4
--------------------------------
[물류 전용 통로]
3) 효과
작업자:
불필요한 이동 감소
작업 집중도 ↑
물류:
대기/막힘 감소
자동화 적용 쉬움
안전:
“사람 vs 대차” 충돌 원천 차단
👉 안전 + 생산성 + 표준화
이 셋을 동시에 잡습니다.
3. 디지털 트윈으로 레이아웃 변경 설명 (핵심만)
1) 디지털 트윈이 하는 일
“이론”이 아니라
가상 공장에서 실제처럼 돌려본다
2) 적용 단계
① 현행 모델링
공정별:
설비시간
작업자 5분 투입
버퍼 10개
물류:
이동시간
대기시간
② 시나리오 1: 3공정 장비 2대
KPI 확인:
생산량
WIP
리드타임
질문:
2공정에서 막히지 않는가?
③ 시나리오 2: 동선 분리
작업자:
이동거리
대기 발생률
물류:
충돌
정체 구간
👉 숫자로 “개선됨”을 증명
(감으로는 절대 설득 안 됩니다)
④ 최종 레이아웃 확정
설비 배치
통로 폭
버퍼 위치
작업자 담당 구역
3) 디지털 트윈의 진짜 가치 (회의적 한 줄)
장비 사기 전에 실패를 먼저 해본다
현실에서 실패하면 → 돈 + 시간 + 신뢰 손실
4. 최종 요약
생산량 2배를 위해 필요한 장비:
✅ 3공정 장비 1대 추가
동선 분리:
✅ 작업자 전면 / 물류 후면
디지털 트윈:
✅ 레이아웃 변경 전 가상 검증 필수
마지막으로 묻겠습니다. (중요)
2공정도 같이 늘릴 예산이 있는가?
아니면 단기 2배 → 중기 안정화 전략인가?
여기 답에 따라
레이아웃이 완전히 달라집니다.
좋습니다. 이건 **“라인을 나눌 것인가, 섞을 것인가”**의 고전적인 딜레마네요.
개조식으로, 전통적 관점 + 의심 한 스푼 얹어서 정리합니다.
1. 전제 재정리 (머리부터 맞추고 갑니다)
생산 모델: 2개 모델 (A / B)
공정: 1 → 4
2~4공정 장비를 모델별 전담으로 운영
즉,
2~4공정: A전용 / B전용
1공정: 공용 가능성 높음
생산량 조건:
모델별 500개씩 생산
목표:
시뮬레이션 기반 효율적 운영 방법 도출
2. (1) 2~4공정 전담장비 모델링의 의미
장점
모델 전환 없음 (셋업 0)
품질 변동 최소화
작업자 실수 감소
→ “이 장비는 이 모델만” (전통 현장 좋아함)
단점 (여기서 의심)
수요 불균형 시:
A라인 놀고
B라인 터짐
장비 활용률 편차 발생
병목이 모델별로 고착화
👉 즉, 안정적이지만 둔한 구조
3. (2) 500개씩 생산 시 시뮬레이션 구현 개념
① 시뮬레이션 조건 설정
투입 규칙:
A 500개 → B 500개 (또는 동시 투입)
공정 규칙:
2~4공정은 모델별 전담
버퍼 용량 유지 (10개)
작업자:
공정당 5분 투입
이동시간 포함/미포함 시나리오 분리
② 확인해야 할 핵심 KPI
모델별:
총 소요시간 (500개 완료 시점)
평균 / 최대 리드타임
공정별:
설비 가동률
대기시간
작업자:
이동거리
유휴율
👉 “총 생산량”보다
👉 모델 간 불균형이 핵심 관찰 포인트
③ 전형적 시뮬레이션 결과 패턴 (경험칙)
A모델 공정시간 짧음:
A라인 조기 종료
B라인 장시간 잔업
1공정에서 WIP 쏠림 발생
3공정 전담라인에서 숨은 병목 재등장
4. (3) 효율적 운영 방법은?
결론부터
👉 완전 전담 ❌ / 완전 공용 ❌
👉 “부분 유연화”가 답
① 2~4공정 중 “병목만 전담 유지”
예:
3공정: 모델 전담 유지
2·4공정: 공용화 가능
📌 효과
병목 안정성 유지
비병목 유휴 최소화
② 500개 × 2모델 → “교차 배치 생산”
A 100 → B 100 → A 100 …
효과:
1공정 WIP 폭증 방지
작업자 리듬 유지
단점:
관리자는 머리 아픔 😅
③ 작업자 유연화 (장비는 고정, 사람은 유동)
장비:
모델 전담 유지
작업자:
A/B 라인 크로스 지원
👉 설비는 보수적으로
👉 사람은 유연하게
(전통 제조의 현실적 해법)
④ 디지털 트윈으로 반드시 비교할 시나리오
S1: 완전 전담
S2: 3공정만 전담
S3: 전담 + 교차 배치
S4: 전담 + 작업자 유연화
👉 숫자로 우열 결정
“느낌상 좋아 보인다”는 폐기
5. 최종 요약 (한 줄씩)
2~4공정 전담:
안정적이나 비효율 잠재
500개씩 생산:
병목 편차가 적나라하게 드러남
효율적 운영:
✅ 병목만 전담
✅ 작업자는 유연
✅ 투입은 교차
마지막으로 중요한 질문 하나 던집니다.
👉 두 모델의 공정시간 차이가 큰가, 작은가?
이 답에 따라
“전담 유지”가 정답이 될 수도
“공용 전환”이 정답이 될 수도 있습니다.
여기까지 왔으면,
다음은 시뮬레이션 결과표로 임원 설득용 한 장 만들 차례입니다.
계속 가시죠.
좋습니다. 이제 셋업타임 30분이 들어오면서
“라인 문제가 아니라 운영 전략 문제”로 격상됐습니다.
개조식으로, 계산은 보수적으로 가겠습니다.
0. 전제 다시 고정 (안 고정하면 시뮬레이션이 거짓말합니다)
모델: 2개 (A / B)
공정: 1 → 4
병목: 3공정 (25분)
작업자 투입: 공정당 5분
1공정 모델 변경 시 Setup = 30분 (기계+작업자)
2~4공정: 모델 전담
생산수량: 모델별 500개
1) 시뮬레이션 모델 구현 개념
① 1공정 로직
입력 모델 ≠ 직전 모델 → Setup 30분 발생
Setup 중:
장비 정지
작업자 점유
② 투입 시나리오 2가지 (반드시 비교)
S1. 대량 일괄 생산
A 500개 → Setup → B 500개
Setup 발생: 1회
S2. 교차 생산
A 100 → Setup → B 100 → Setup …
Setup 발생: 9회 (A↔B 반복)
👉 시뮬레이션 핵심 변수 = Setup 빈도
2) UPH (Units Per Hour)
기준
병목 사이클타임: 25분
이론 최대 UPH:
60 ÷ 25 ≈ 2.4 UPH
① S1: 대량 일괄 생산
총 생산수량: 1,000개
Setup 손실:
30분 × 1회 = 30분
생산 시간:
1,000 × 25 = 25,000분
총 소요시간:
25,030분
📌 평균 UPH:
1,000 ÷ (25,030 / 60)
≈ 2.40 UPH (거의 손실 없음)
② S2: 교차 생산 (100개 단위)
Setup 손실:
30분 × 9회 = 270분
총 소요시간:
25,270분
📌 평균 UPH:
1,000 ÷ (25,270 / 60)
≈ 2.37 UPH
👉 UPH는 소폭 감소
(숫자는 작아 보여도, 현장은 이걸 싫어합니다)
3) Lead Time
핵심 포인트
UPH는 “공장 기준”
Lead Time은 개별 제품 기준
① S1: 대량 일괄 생산
A모델:
평균 리드타임 ↓
B모델:
대기 지옥
A 500개 끝날 때까지 1공정 투입 불가
👉 모델 간 리드타임 극단적 불균형
② S2: 교차 생산
Setup 손실 ↑
하지만:
B모델 조기 투입 가능
평균/최대 리드타임 모두 안정화
👉 납기 관점에서는 S2가 우수
4) 운영방법 (현실적인 정답)
결론부터
👉 “UPH는 S1, 납기는 S2”
👉 따라서 하이브리드가 답
① 권장 운영안 (현장형)
기본:
대량 일괄 생산 (S1)
단,
납기 압박 모델 발생 시
예외적으로 교차 투입 허용
📌 Setup은:
“없애는 대상” ❌
“관리하는 대상” ⭕
② 보완 전략
1공정 Setup 시간 단축
30 → 20분만 돼도?
교차 생산 부담 급감
1공정 전담 작업자 배치
Setup 중 다른 공정 방해 제거
③ 디지털 트윈에서 반드시 보여줄 화면
Setup 발생 타임라인
모델별 누적 대기시간
UPH vs Lead Time 트레이드오프 그래프
👉 이걸 보여주면
“왜 일괄인데 가끔 섞는지”
임원도 납득합니다.
5) 요약 (회의적인 한 줄 결론)
Setup 30분 있는 순간,
빈번한 모델 변경 = 생산성 자해
최적 해법:
✅ 기본은 대량 일괄
✅ 예외는 교차
✅ Setup은 줄이거나, 적어도 존중
다음 단계 제안합니다.
▸ 최소 배치 사이즈 계산 (Setup 손실 5% 이하 기준)
▸ Setup 20분/15분 시 손익분기
▸ 모델별 납기 SLA 기준 운영 룰
여기까지 오셨으면,
이제 “운영 원칙 한 장” 만들 수 있습니다.
좋습니다. 이제 조건이 꽤 빡빡해졌습니다.
비율·셋업·운영전략이 동시에 얽힌 문제라서, 계산은 보수적으로 가겠습니다.
(“대충 이쯤”은 오늘 안 통합니다)
0. 전제 고정 (이거 틀리면 전부 무너짐)
모델 비율: A : B = 7 : 3
공정: 1 → 4 (직렬)
공정시간(분): 10 / 20 / 25 / 15
병목: 3공정 (25분)
모든 공정 모델 변경 시 SETUP = 30분
기계 + 작업자 포함
작업자 시간: 공정당 5분 (기존 유지)
목표: 지속 반복 생산 기준
1) 시뮬레이션 모델 구현 개념
1) 핵심 로직
각 공정:
이전 제품 모델 ≠ 현재 모델 → SETUP 30분 발생
공정별로 독립적으로 SETUP 발생
(이게 매우 중요, “한 번만 하면 되겠지” ❌)
2) 투입 패턴 후보
S1: 완전 교차 (A-B-A-B…)
S2: 비율 배치 (A×n → B×m)
S3: 대량 일괄 (A 왕창 → B 왕창)
👉 시뮬레이션 목적:
SETUP 손실 최소화
A:B = 7:3 유지
2) 몇 개 단위로 생산? (핵심 질문)
1) 극단적 사례부터 배제
1개씩 교차:
모든 공정에서 매번 SETUP
👉 자살 행위
2) 최소 “논리적 배치 단위”
비율 유지 최소 단위:
A 7개 : B 3개 = 10개
👉 하지만 문제는 SETUP 30분
3) 경제적 배치 크기 (현실 해법)
병목 기준으로 계산합니다.
병목 1개 처리시간: 25분
10개 생산시간: 250분
SETUP 30분은:
250분 대비 12% 손실 (꽤 큼)
📌 경험적으로 허용 가능한 SETUP 비율:
5% 이하
4) 추천 배치 단위
A 70개 : B 30개 (총 100개 단위)
이유:
100개 생산시간:
100 × 25 = 2,500분
SETUP 30분:
손실 ≈ 1.2%
👉 이쯤이면 현장도 참습니다.
3) UPH (Units Per Hour)
1) SETUP 없는 이론치
60 ÷ 25 = 2.4 UPH
2) SETUP 포함 (100개 단위 기준)
사이클:
생산 100개 → SETUP 30분 → 다음 모델
평균 사이클 시간/개:
(2,500 + 30) ÷ 100
≈ 25.3분
📌 UPH:
60 ÷ 25.3 ≈ 2.37 UPH
👉 결론:
UPH ≈ 2.35 ~ 2.4
SETUP 때문에 약간 깎임 (피할 수 없음)
4) LEAD TIME
여기서부터 모델별 차이가 갈립니다.
1) A모델 (70%)
대부분 먼저 투입
평균 리드타임:
기본 리드타임 + 소량 대기
대략:
70 ~ 90분 + WIP
👉 비교적 안정
2) B모델 (30%)
A 배치 끝날 때까지 대기
최악의 경우:
A 70개 생산시간 대기
70 × 25 = 1,750분
📌 B모델 최대 리드타임:
약 1,800분 + 자기 공정 70분
≈ 1,870분 (31시간)
👉 이게 “소수 모델의 숙명”
5) 운영방법 (결론이자 처방)
1) 기본 운영 원칙
✅ 대량 배치 (A70 : B30)
❌ 잦은 모델 변경 금지
2) 납기 대응 룰 (현실적)
B모델 긴급 발생 시:
예외적으로 A35 : B15
단,
하루 1회 이하로 제한
3) 디지털 트윈에서 반드시 보여줄 것
모델별:
평균 / 최대 LEAD TIME
SETUP 발생 빈도
UPH 감소율 vs 납기 안정성
👉 “왜 100개씩 하는지”를
숫자로 설득하는 용도입니다.
6) 최종 요약 (한 줄씩)
시뮬레이션 핵심:
모든 공정 SETUP 30분 반영
추천 생산 단위:
A70 : B30
UPH:
약 2.37
LEAD TIME:
A 안정 / B 길고 변동 큼
운영 정답:
대량 배치 + 예외적 소량 대응
마지막으로 정말 중요한 질문 하나 남습니다.
👉 SETUP 30분을 줄일 수 있습니까?
30 → 20분만 돼도
👉 배치 전략이 완전히 바뀝니다.
여기 답 나오면,
최적 배치 사이즈 다시 계산해 드릴게요.
알겠습니다. 조건은 그대로, 감(感) 빼고 숫자로 다시 계산합니다.
“왜 이 숫자인지”가 설명되는 최적 배치 사이즈입니다.
0. 전제 재확정 (변명 여지 차단)
모델 비율: A : B = 7 : 3
공정: 1 → 4 (직렬)
병목공정: 3공정 = 25분
모든 공정 SETUP TIME = 30분
목표:
지속 반복 생산
UPH 급락 방지
LEAD TIME 과도 폭증 방지
1. 최적 배치 사이즈 계산 기준 설정
기준 1️⃣ SETUP 손실 허용률
전통 제조 기준:
SETUP 비중 ≤ 5% → “운영 가능”
3% 이하면 “잘 관리됨”
기준 2️⃣ 병목 기준 계산
병목 1개 가공시간 = 25분
배치 수량 = N
생산시간 = 25 × N
SETUP 비율 =
30 / (25N + 30)
2. 배치 사이즈별 계산 결과
▶ 배치 50개 (A35 : B15)
생산시간: 1,250분
SETUP 비율:
30 / 1,280 ≈ 2.34%
평가:
✔ SETUP 부담 적음
✔ B모델 LEAD TIME 완화
❌ 운영 복잡도 ↑
▶ 배치 70개 (A49 : B21)
생산시간: 1,750분
SETUP 비율:
30 / 1,780 ≈ 1.69%
평가:
✔ 생산성 안정
✔ 비율 유지 용이
⚠ B모델 대기 증가 시작
▶ 배치 100개 (A70 : B30)
생산시간: 2,500분
SETUP 비율:
30 / 2,530 ≈ 1.19%
평가:
✔ UPH 거의 최대
❌ B모델 LEAD TIME 과다
❌ 납기 리스크 큼
3. 최적 배치 사이즈 결론
🎯 수치 기반 최적점
A 49 : B 21 (총 70개 배치)
이유 요약
SETUP 손실 < 2%
UPH 실질 저하 없음
B모델 LEAD TIME 통제 가능
“너무 크지도, 너무 작지도 않음”
👉 가장 균형 잡힌 지점
4. 이때 성능 지표
1️⃣ UPH
평균 사이클 타임:
(1,750 + 30) / 70 ≈ 25.4분
UPH:
60 / 25.4 ≈ 2.36 UPH
(이론치 2.4 대비 −1.7% → 양호)
2️⃣ LEAD TIME (개략)
A모델 평균:
약 100~150분 + WIP
B모델 최대:
A 49개 대기
49 × 25 ≈ 1,225분
자체 공정 70분
≈ 1,300분 (21~22시간)
👉 100개 배치 대비 약 30% 단축
5. 운영 권장안 (현실 버전)
기본 운영
A49 → B21 반복
납기 압박 시
A35 → B15 (50개 배치) 임시 적용
단, 하루 1회 이내
금지 사항
❌ 10개·20개 소배치
❌ A/B 빈번 교차
6. 한 줄 결론 (회의적 요약)
최적 배치 사이즈 = A49 : B21
이유:
SETUP 손실 억제
UPH 유지
소수 모델(B) LEAD TIME 폭주 방지
이제 이 숫자는
👉 **“왜 70개냐”**는 질문에 숫자로 방어 가능한 답입니다.
다음 단계로 가면:
▸ SETUP 20분일 때 최적 배치 변화
▸ B모델 SLA 기준 역산 배치
▸ 디지털 트윈 결과표 (임원용 1장)
어디까지 파볼까요?
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