글
좋은 정리네요. 지금 문구만 봐도 현장 문제 해결형 공정 시뮬레이션이라는 포지션이 딱 보여요.
아래는 Man·Machine·Method·Material(4M) 관점에서 실제로 분석이 어떻게 이뤄지는지 이해하는 데 도움 되는 URL들과, 각 사이트가 어떤 분석 관점과 인사이트를 주는지를 꽤 디테일하게 풀어 설명해볼게요.
🔹 1. S-Prodis (공정 시뮬레이션 솔루션 개요)
👉 https://www.s-prodis.com
(공식 사이트 기준, 제품 소개·적용 사례 중심)
개요
S-Prodis는 제조공정 중심의 Discrete Event Simulation(DES) 기반 솔루션으로,
작업자(Man)
설비(Machine)
공정/물류 흐름(Method)
자재(Material)
을 코딩 없이 모델링하고, 시나리오별 결과를 정량 비교하는 데 초점을 둡니다.
4M 분석 관점 정리
Man
작업자별 작업시간·대기시간 자동 산출
공정 간 이동거리, 작업부하 편중도(Load Balance) 분석
“작업자 1명 추가/감소 시 생산량 변화”를 시뮬레이션으로 검증
Machine
설비 가동률, 유휴시간, 병목 설비 자동 식별
레이아웃 변경 시 설비 활용도 변화 비교
OEE(가동·성능·품질) 요소 중 가동·성능에 직결
Method
자동화 설비 도입 전/후 비교
공정 순서 변경, 병렬 공정 추가 효과 검증
생산 CAPA(이론/실효 CAPA) 차이 분석
Material
자재 투입 주기별 WIP 변화
공정별 체공재고 분석
공급 지연 발생 시 생산 차질 시나리오 확인
👉 컨설팅과 결합했을 때 강점
“이렇게 바꾸면 좋아 보인다”가 아니라
“바꾸면 생산량 △%, 대기시간 △시간, 재공 △EA 감소”까지 수치로 제시 가능.
🔹 2. Discrete Event Simulation 개념 & 제조 적용
👉 https://www.anylogic.com/resources/articles/discrete-event-simulation/
개요
제조 공정 시뮬레이션의 이론적 기반을 이해하기 좋은 자료입니다.
특히 S-Prodis 같은 툴이 왜 병목 분석에 강한지를 이해하는 데 도움이 됩니다.
핵심 포인트
공정을 **이벤트 단위(투입, 가공, 대기, 이송)**로 모델링
시간 흐름에 따라 자원(사람·설비·자재)의 상태 변화 추적
병목은 “가동률이 높은 설비”가 아니라
👉 대기열이 누적되는 지점으로 정의
4M 연결
Man: 작업자도 하나의 자원(Resource)
Machine: 고장·셋업·비가동 이벤트 반영
Method: 공정 로직(순차/병렬/조건 분기)
Material: 엔티티(Entity)로 흐르며 WIP 형성
🔹 3. 제조 병목 분석 & 공정 최적화 사례
👉 https://www.flexsim.com/solutions/manufacturing/
개요
실제 제조현장에서 공정 시뮬레이션이 어떻게 의사결정으로 이어지는지를 잘 보여주는 사례 중심 페이지입니다.
주목할 분석 포인트
병목 설비 변경 시 전체 생산량 변화
설비는 충분한데 작업자 배치 때문에 발생하는 Hidden Bottleneck
물류 경로 변경 → 작업자 이동거리 감소 → 생산성 증가
4M 연결
Man + Machine: 설비는 놀고 있는데 작업자가 대기하는 상황
Method: 물류 루트 하나 바꿨을 뿐인데 리드타임 단축
Material: 과잉 재공이 “안전재고”가 아니라 병목의 결과임을 시각화
🔹 4. 제조 물류·재고 시뮬레이션 관점
👉 https://www.simul8.com/industries/manufacturing/
개요
Material 중심 이슈(재공, 공급주기, 재고)를 시간 축으로 설명하는 데 강점이 있는 자료입니다.
Material 분석 핵심
자재 투입 주기 × 공정 처리능력 불일치 → WIP 폭증
재고는 줄였는데 납기 지연이 늘어나는 이유
“적정재고”는 고정값이 아니라 공정 조건의 함수
4M 연결
Material: 공급 주기별 재고 곡선
Method: Pull/Push 방식 비교
Machine: 고장률이 재고에 미치는 영향
Man: 자재 투입 인력 변화 효과
🔹 한 줄 요약 (현장 설명용으로 쓰기 좋게)
공정 시뮬레이션(S-Prodis)은 작업자, 설비, 공정 흐름, 자재 투입을 하나의 가상 공장으로 구현하여
병목 원인과 개선 효과를 사전에 수치로 검증할 수 있는 제조 의사결정 도구입니다.
원하시면
홈페이지용 문구
제안서/컨설팅 소개 슬라이드 구조
4M별 Before–After 사례 스토리
까지 바로 써먹을 수 있게 정리해드릴게요.
좋습니다 👍
거창군 웅양면에서 330평 규모 사과농장을 운영한다는 가정 하에,
👉 S-Prodis와 같은 공정 시뮬레이션 개념을 적용해 가상 공정 모델 + 병목 분석 + 개선 시나리오 형태로 작성해 드리겠습니다.
(실제 컨설팅 제안서에 들어갈 수 있는 수준으로 구성)
1️⃣ 가상 농장 기본 조건 (시뮬레이션 전제)
📌 농장 규모
면적: 330평 (약 1,091㎡)
재배 품종: 후지, 홍로 혼합
나무 수: 약 250주
연간 생산량: 20톤
📌 인력 구성
상시 작업자 2명
수확기 임시 인력 4명
📌 주요 설비
SS기(살포기) 1대
소형 트랙터 1대
선별기 1대
저온 저장고 1실
2️⃣ 전체 공정 흐름 (AS-IS)
자재 입고
→ 전정/적과
→ 방제
→ 수확
→ 운반
→ 선별
→ 포장
→ 저장
→ 출하
3️⃣ 4M 요소별 공정 정의
👷 Man (작업자)
| 공정 | 인원 | 1회 작업시간(분) |
|---|---|---|
| 전정/적과 | 2명 | 480 |
| 방제 | 1명 | 120 |
| 수확 | 6명 | 360 |
| 선별 | 2명 | 240 |
| 포장 | 2명 | 180 |
문제 가설
수확 후 선별·포장에서 대기 발생
숙련도 차이로 작업속도 편차
⚙ Machine (설비)
| 설비 | 처리능력 |
|---|---|
| SS기 | 1,000㎡/시간 |
| 선별기 | 1,200kg/시간 |
| 저장고 | 10톤 |
문제 가설
선별기 처리속도가 수확 속도를 따라가지 못함
🔁 Method (작업 방식)
수확 → 임시 적치 → 선별 → 포장 (Batch 방식)
하루 2회만 선별 진행
📦 Material (자재)
수확상자: 200개
포장박스: 1,000개
파렛트: 20개
4️⃣ 시뮬레이션 모델 개념
✔ 입력 변수
작업자 수
설비 처리능력
공정별 소요시간
✔ 출력 지표
대기시간
설비 가동률
일일 처리량
병목공정
5️⃣ AS-IS 시뮬레이션 결과(가상)
| 항목 | 결과 |
|---|---|
| 일일 수확량 | 3,000kg |
| 선별 대기시간 | 평균 95분 |
| 선별기 가동률 | 92% |
| 작업자 유휴율 | 18% |
| 출하 완료율 | 85% |
👉 병목공정: 선별 공정
6️⃣ TO-BE 개선 시나리오
시나리오 A: 선별 인력 1명 추가
| 항목 | 개선 전 | 개선 후 |
|---|---|---|
| 선별 대기시간 | 95분 | 40분 |
| 일일 출하량 | 2.6톤 | 3.1톤 |
시나리오 B: 선별 소형 자동화기 추가
| 항목 | 개선 전 | 개선 후 |
|---|---|---|
| 선별 처리능력 | 1,200kg/h | 2,000kg/h |
| 가동률 | 92% | 75% |
| 병목 | 선별 | 포장 |
시나리오 C: 흐름형(Flow) 방식 전환
수확 → 즉시 선별 → 즉시 포장
| 항목 | 개선 효과 |
|---|---|
| 재고 체류시간 | -45% |
| 작업자 이동거리 | -30% |
| 일일 출하량 | +20% |
7️⃣ 최종 추천안
✔ 시나리오 B + C 조합
기대효과
연간 출하량: +18%
인건비/톤: -12%
저장 손실률: -25%
8️⃣ 활용 문구 (홍보용)
본 시뮬레이션은 거창군 웅양면 330평 사과농장을 가상 모델링하여
작업자, 설비, 작업방법, 자재 흐름을 통합 분석하였으며
병목공정 제거 및 생산성 향상 효과를 사전에 검증한 결과입니다.
원하시면,
✅ 인포그래픽 형태(1페이지)
✅ PPT 슬라이드용 도식
✅ 엑셀 입력 템플릿
형식으로도 만들어 드릴게요.
원하시는 출력 형태를 알려주시면 바로 제작해 드리겠습니다 👍
댓글 없음:
댓글 쓰기