GM은 처리량 최적화를 위해 공장에 계측 시스템을 도입하여 21억 달러 이상을 절감했습니다

1980년대 후반 제너럴 모터스(GM)는 생산 라인의 처리량을 예측하고 개선하는 데 나섰으며, 생산성을 공장 차원의 골칫거리가 아닌 전략적 우위의 원천으로 다루었습니다. 그때까지 버퍼, 병목 현상, 라인 속도에 관한 결정은 경험적 규칙과 현장 경험에 의존했습니다.

GM은 세 가지 조율된 활동을 통해 처리량 성과를 정량화하고 제조 시스템의 설계와 운영에 개선을 집중했습니다. 즉, 처리량 추정, 병목 현상 파악, 버퍼 할당 최적화를 위한 알고리즘, 이러한 알고리즘을 지원하기 위한 실시간 공장 현장 데이터 수집, 그리고 기회를 식별하고 성과 개선을 실행하기 위한 공통 프로세스입니다.

이러한 결합을 통해 GM은 라인에서 어떤 제약이 실제로 생산량을 제한하는지, 그리고 버퍼나 속도 변경이 어디에서 효과를 낼지 파악할 수 있었습니다. 10개국 30개 이상의 차량 공장에서 이 프로그램은 수익을 증가시키고 21억 달러 이상을 절감했으며, GM이 라인을 설계하고 운영하는 표준 방식이 되었습니다.

공장 처리량을 알고리즘적 설계 변수로 다루기

처리량 손실은 직렬로 누적됩니다. 라인의 생산량은 단일 스테이션이 아니라 스테이션, 버퍼, 변동성의 공동 설계에 의해 결정됩니다.

실시간 공장 현장 데이터가 모델의 정확성을 유지했기 때문에 추정치가 라인의 실제 작동을 반영했습니다.

공통 개선 프로세스가 일회성 분석을 공장별, 국가별로 반복 가능한 롤아웃으로 전환했습니다.

측정 결과: 10개국 30개 이상의 차량 공장에서 21억 달러 이상 절감 및 수익 증가

직렬 라인의 처리량은 어느 한 스테이션이 아니라 전체 설계의 속성입니다. 모델과 실시간 데이터, 그리고 반복 가능한 롤아웃 프로세스가 수십 개 공장에 걸쳐 절감 효과를 확장하는 방법입니다.

이 프로그램으로 GM은 2005년 프란츠 에델만 상(Franz Edelman Award)을 수상했으며, 팀은 2006년 Interfaces 36(1)에 방법론을 'General Motors Increases Its Production Throughput'이라는 제목으로 발표했습니다. GM이 산업화한 병목 현상 탐지 및 버퍼 할당 도구는 현재 제조 과학의 표준 관행입니다.