[고객 사례] 이상징후 탐지로 앞서가는 품질 관리

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이번 콘텐츠는 HEARTCOUNT의 일본 기업 고객 사례를 번역한 글입니다. 일본어로 사례를 읽고 싶으신 분들은 이 링크에 방문해주세요 :)

제조, 물류, 소매 등 다양한 산업 현장에서는 매일 방대한 품질 관리 데이터가 축적되고 있습니다. 그 안에 숨어 있는 ‘품질 저하 신호’를 여러분은 얼마나 빠르고, 정확하게 포착하고 계신가요?

이번 사례에서는 일본 기업들의 실제 업무 환경을 기반으로, HEARTCOUNT의 AI 분석의 시계열 데이터 분석 특화 질문을 활용해 ‘조용히 시작된 이상 패턴’을 얼마나 조기에 감지했는지, 또 어떻게 실질적인 대응으로 이어졌는지를 살펴봅니다.

현장의 경험이나 감에만 의존하지 않고, 이상 탐지부터 개선 액션까지의 흐름을 데이터로 안정적으로 재현한 3가지 품질 관리 고객 사례를 소개합니다.

※ 본문에 소개된 분석은 실제 로직에 기반하고 있으나, 보안상의 이유로 일부 데이터와 분석 결과는 샘플로 구성하였습니다.

제조 : ‘조금 이상하다’는 직감에서 출발한 데이터 분석, 온도 이슈와 휴먼에러 발견

"다른 라인보다 불량이 많은 것 같아요.”

현장의 한 담당자의 작은 의견이었습니다. 특정 생산 라인에서 유난히 불량이 많다는 막연한 느낌이었죠. 하지만 데이터를 보면 불량률의 차이는 고작 1~2% 남짓으로, 통상적인 기준이라면 쉽게 지나칠 수 있는 정도였습니다.

▼ 분석에 활용된 Excel 데이터 형식 (샘플 데이터 사용):

이 Excel 파일을 HEARTCOUNT에 그대로 업로드한 후, 라인별, 담당자별, 실온 조건별로 나누어 가설을 기반으로 AI 분석을 수행했습니다.

그 결과, 예상보다 훨씬 명확한 추이가 드러났습니다. 라인 A에서 책임자가 ‘다카하시’일 때, 실온이 26.8℃를 넘으면 불량률이 뚜렷하게 증가하는 패턴이 보였습니다.

▼ AI 데이터 분석 결과 :

➡ 필요한 분석 설정은 데이터에 기반해 자동으로 제안되며, 사용자는 클릭만으로 조건을 선택할 수 있습니다.

이 분석을 통해, 불량 증가의 이면에는 다음과 같은 다양한 요인이 숨어 있음을 확인할 수 있었습니다.

예를 들어, 실온이 상승하면 기계의 컨디션이 나빠지고, 작업자의 집중력도 함께 저하되는 경향이 나타났습니다. 또한, 책임자가 교체된 직후에는 작업 지시나 대응 방식에 일관성이 떨어질 가능성이 높아지며, 이러한 변화가 불량률에 영향을 미쳤을 수 있습니다.

이러한 분석 결과를 바탕으로, 현장에서는 다음과 같은 대응 방안이 마련되었습니다:

실온이 일정 기준을 초과할 경우 자동으로 알림을 발송하는 시스템 도입
책임자 교체 시 표준 작업 절차(SOP)를 정비하고, 전파·정착을 강화
날짜 × 환경 조건별로 품질 변화를 지속적으로 모니터링하는 체계 구축

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사람과 환경에 기인한 문제는 감각이나 경험에만 의존하면 쉽게 놓치기 마련입니다. 언급하기도 조심스럽고, 개선을 추진하려면 많은 리소스가 필요하기 때문입니다. 이 경우 데이터 기반 의사결정이 더욱 중요합니다.
객관적인 데이터에 기반한 첫걸음이, 조직을 실질적으로 변화시키는 힘이 됩니다.

물류 : 월초에만 발생하는 배송 지연 패턴 발견

어느 순간부터, 배송 지연 관련 클레임이 조금씩 늘기 시작했습니다. 하지만 출하 데이터나 일일 보고서를 아무리 들여다봐도, 지연이 발생하는 시점이나 패턴은 뚜렷하게 드러나지 않았습니다.

그러던 중, HEARTCOUNT ABI의 시그널 기능에서 다음과 같은 알림이 자동으로 도착했습니다.

“이번 주, 배송 지연율이 높은 날이 3일 연속 발생했습니다.”

시계열 패턴을 자동으로 감지한 결과였습니다. 기존처럼 눈으로 보고 확인하거나 보고서를 훑어봤을 때는 놓칠 수밖에 없는 ‘작은 변화’가, 데이터 기반 이상탐지로 명확하게 드러난 것이죠.

▼ 분석에 사용된 Excel 데이터 포맷 (샘플 데이터 사용):

HEARTCOUNT ABI의 시그널은 주목해야 하는 데이터 패턴 변화를 자동으로 감지해 리포트합니다. 나아가, 구체적인 문제의 원인을 파악하기 위해서 HEARTCOUNT의 ‘AI 분석’ 기능을 사용했습니다.

샘플데이터를 기반으로 제작된 일본 기업 사례 대시보드에서 AI 분석으로 넘어가는 화면

대시보드의 그래프 화면에서 AI 분석 버튼을 클릭하면, 해당 데이터가 자동으로 분석에 연결되고, 곧바로 탐색을 시작할 수 있습니다.

주차별 지연율도 자동으로 계산되어 비교 그래프가 함께 생성되므로, 특정 시점이나 조건에 집중된 이상 현상을 빠르게 파악할 수 있습니다.

이번 분석에서는 ‘데이터 Q&A’ 기능을 활용해 다음과 같은 자연어 질문을 입력했습니다.

“주차별로 배송 상황이 ‘정상’과 ‘지연’인 건수를 각각 계산한 후, 지연 ÷ (정상 + 지연) 값으로 주차별 지연율을 구하고 소수점 둘째 자리까지 표시해 주세요.”

▼ 데이터 Q&A 분석 결과 화면:

이렇게 주차별로 비교해보니, 지연율이 점진적으로 증가하고 있는 추세가 확연히 드러났습니다.

지연의 근본적인 원인을 확인하기 위해, HEARTCOUNT의 비교 분석 기능을 활용해 ‘정상’과 ‘지연’ 데이터를 각각 그룹화하고, 시각적으로 비교했습니다.

▼ 비교 분석 결과 화면:

좌측(파란색)은 ‘정상’ 데이터, 우측(빨간색)은 ‘지연’ 데이터를 나타냅니다. 두 그룹을 나란히 시각화함으로써, 차이가 직관적으로 드러났습니다. 그 결과, 매월 1~3일에 지연이 집중되는 경향이 확인되었습니다.

더불어 다음과 같은 추가 패턴도 함께 파악되었습니다:

지연은 ‘업체 B × 출하 거점 A × 냉장 상품’의 조합에서 집중 발생
도착 시 기록된 온도 로그에 30℃ 초과 기록 다수 존재
월초 출하량이 몰리면서 냉장 설비 용량을 초과했을 가능성

이 분석을 바탕으로, 현장에서는 다음과 같은 대응 방안을 검토했습니다:

월초 출하량 분산 및 업체별 물류 부하 재조정
냉장 차량 점검의 정기화 및 운용 프로세스 재정비
고온 + 배송 지연이 동시에 발생했을 때 자동 알림이 발송되는 시스템 구축

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오랜 기간의 평균 데이터로는 발견하기 어려운 미세한 편차도, HEARTCOUNT ABI의 시그널 기능과 일별 데이터 연계를 통해 즉시 감지할 수 있습니다.
정확한 시점과 조건을 짚어내는 분석이, 실질적인 개선으로 연결됩니다.

소매 : 조용히 진행되는 클레임 증가 - 공장측 부하 변화

이번 고객은 지금까지 Excel에서 집계한 클레임 데이터를 바탕으로, 주간 건수 추이를 확인하고 어떤 상품에서 클레임이 증가하고 있는지 파악하고 있었습니다. 그러나 주간 리포트 확인은 "경향 파악"이 중심이 되어, 경향을 발생시킨 요인이나 구조적인 문제까지 파고드는 것은 쉽지 않았는데요.

이 때 HEARTCOUNT의 AI 분석 기능을 통해, 한 상품 카테고리에서 '주마다 클레임 건수가 약간 증가하고 있다'는 패턴을 확인할 수 있었습니다.

일시적인 변화에서는 간과되기 쉬운 부분도 지속적인 패턴이라는 것이 드러나고, 현장에서도 조기 대응의 계기로 삼을 수 있습니다.

▼ AI 데이터 분석 결과 :

➡ 필요한 설정은 모두 데이터에 근거해 자동 표시되므로, 유저의 조작은 클릭으로 선택하기만 하면 됩니다.

상품별·소재별로 분석을 심화한 결과, 우유를 사용하고 있는 상품군에서 클레임률의 상승 경향이 확인되었습니다. 또한 이 경향은 특정의 공장(이하, 공장 A)과도 관련되어 있을 가능성이 보이기 시작했습니다.

그래서 공장 A의 상황을 자세히 확인한 결과 다음과 같은 배경이 밝혀졌습니다.

생산량 증대를 위해 단기간에 인원을 대폭 늘렸던 시기에
한정 수량 신상품을 제조하고 있어 공정이 더욱 복잡해지고 있었다

이러한 상황을 바탕으로 아래와 같은 현장 대책이 수립될 수 있었습니다.

다품종 제조 시 소재 식별 흐름 정비
증원 대응 시 교육절차서 및 표준작업절차 명문화
클레임 건수의 주차 증가를 감지했을 때 자동 보고 규칙 설정

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"뭔가 이상하다"라고 느꼈을 때는, 이미 늦은 경우가 많습니다.
작은 이상 패턴도 놓치지 않고 탐지하여 이슈를 선제적으로 파악하는 구조는 앞으로의 현장에서는 필수 요소가 될 것입니다.

놓치기 쉬운 현장의 변화를 먼저 발견하는 AI 데이터 분석

이번 글을 통해 소개한 세 가지 고객 사례의 공통점은 모두 ‘아주 미세한 변화’에서 출발해, 데이터로 흐름을 포착했다는 점입니다.

HEARTCOUNT의 AI 분석은 이처럼 눈에 잘 띄지 않는 이상의 전조를 자동으로 감지하고, “뭔가 이상하다”라는 감각을, 구체적인 타이밍으로 시각화합니다.

물론 현장의 경험과 직감은 여전히 중요한 판단 기준입니다. 하지만 여기에 객관적인 데이터 근거가 더해지면, 현장의 판단은 더 빠르고 정확하게 이루어질 수 있습니다. 이상이 본격화되기 전에, 그 조짐을 놓치지 않고 먼저 움직일 수 있는 현장. 그런 체계를 만드는 것이 HEARTCOUNT의 역할입니다.

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HEARTCOUNT ABI는 이상탐지에 대한 자동 알림과, 대시보드에서 질문이 생겼을 때 실무자가 직접 답을 찾을 수 있는 AI 분석을 기능을 제공하고 있습니다. 지금 바로 HEARTCOUNT ABI를 통해 이상 패턴을 포착하고 선제 대응을 시작해보세요.

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아직 도입을 고민 중이라면, 무료 체험으로 가볍게 시작해보세요. 이미 HEARTCOUNT를 활용 중인 고객님께도 이번 사례가 새로운 시각과 아이디어의 단초가 되길 바랍니다.