OEE를 제대로 쓰는 공장, 숫자로 끝내는 공장

OEE 공식은 알지만, 해석이 비어 있다

OEE = 가동률 × 성능률 × 양품률. 공식은 누구나 압니다. 문제는 "그래서 이 85%라는 숫자를 어떻게 개선할 것인가"에서 대부분 멈춘다는 점입니다. OEE가 쌓이기만 하고 개선으로 이어지지 않는 공장은 세 요소 중 어느 쪽이 발목을 잡는지 분리해서 보지 않기 때문입니다.

먼저 할 일 — 3요소 분리 진단

• 가동률이 낮다 → 비계획 정지, 준비·교체 시간, 자재 대기가 원인. 설비·공정 문제.
• 성능률이 낮다 → 사이클 타임 지연, 마이너 스톱(단축 정지) 누적. 작업 표준화 문제.
• 양품률이 낮다 → 초기 세팅 불량, 공정 편차. 품질관리 문제.

세 중 어느 쪽이 가장 먼저 개선 대상인지는 공장마다 다릅니다. OEE 85%인 두 공장이 각각 가동률 95%·성능률 90%·양품률 99%일 수도, 가동률 85%·성능률 100%·양품률 100%일 수도 있습니다. 합계는 같아도 처방은 완전히 다릅니다.

목표 OEE에 속지 말 것

"월드클래스 OEE 85%" 같은 기준은 흔히 인용되지만, 업종마다 기준이 다릅니다. 연속공정 화학공장은 85% 이상이 정상이지만, 다품종 소량 기계가공은 60%만 나와도 우수한 편입니다. 자기 공장의 전년 동월 대비, 같은 라인 타 공정 대비로 보는 것이 훨씬 의미 있습니다. 절대값 집착은 숫자만 올리는 조작을 부릅니다.

데이터 소스가 반드시 자동이어야 하는 이유

작업자가 수기로 "정지 20분"이라고 적으면 그 OEE는 믿을 수 없습니다. 사람은 5분짜리 마이너 스톱을 기록하지 않기 때문입니다. 자동 수집(PLC · IoT 센서 직접 연동) 기반 OEE가 아니면 성능률 항목이 심하게 과대평가됩니다. 많은 공장이 "우리 가동률은 92%"라고 주장하다가 센서를 붙인 순간 73%로 떨어지는 경험을 합니다.

주간 OEE 회의, 이렇게 돌립니다

• 지난주 OEE 3요소 각각의 Top 3 손실 항목 도출 (Pareto 80:20)
• 가장 큰 손실 1개만 골라 "이번 주 개선 타깃"으로 지정
• 담당자 1명, 검증 지표 1개, 기한 1주로 과제 좁히기
• 다음 주 같은 회의에서 해당 지표만 집중 리뷰 — 달성 여부 판단
• 달성 시 다음 Top 3 중 하나로 이동, 미달 시 원인 재진단

숫자는 회의를 바꾸기 위한 도구다

OEE가 개선되는 공장은 공통적으로 "숫자로 회의를 한다". 감으로 주장하는 것이 어색해지고, 근거가 없으면 말을 꺼내지 않게 됩니다. OEE는 목표가 아니라 대화의 공용 언어입니다. 이 언어가 정착되면 굳이 OEE를 목표로 삼지 않아도 개선이 따라옵니다.