운영 데이터를 더 잘 활용하는 12가지 방법

운영 데이터는 비즈니스 성과를 이해하고 개선하는 데 필수적입니다. 그러나 많은 조직에서 이 데이터를 효과적으로 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 기사에서는 운영 데이터를 더 잘 활용하기 위한 12가지 팁을 공유합니다.

장비 상태 파악

작업 데이터로 할 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나는 장비가 항상 제대로 작동하는지 확인하는 것입니다. 이는 유지 관리 일정, 수리 기록 및 성능 데이터와 같은 항목을 추적하는 것을 의미합니다.

장비 상태를 파악하여 가동 중지 시간을 최소화하고 장비가 항상 최고의 효율성으로 작동하도록 할 수 있습니다. 이를 도와줄 수 있는 다양한 장비 유지 관리 소프트웨어 응용 프로그램이 있으며 Excel 또는 다른 스프레드시트 응용 프로그램을 사용하여 자신만의 시스템을 만들 수도 있습니다.

고객을 염두에 두고 시작

운영 데이터를 더 잘 활용하려면 항상 고객을 염두에 두고 시작하십시오. 데이터를 수집, 관리 및 사용하는 방법에 대한 모든 결정은 고객에게 최상의 경험을 제공할 항목을 기반으로 해야 합니다. 결국, 그들은 궁극적으로 귀하의 제품이나 서비스를 사용할 사람들입니다.

올바른 것을 측정하고 고객 경험을 개선할 사항을 기반으로 결정을 내리도록 하는 몇 가지 고객 중심 KPI를 개발하고 싶을 것입니다. 여기에는 주문 정확도, 배송 시간 또는 고객 만족도 점수 등이 포함될 수 있습니다.

데이터 수집을 최우선으로 하세요

운영 데이터를 더 잘 활용하려면 처음부터 실제로 데이터를 수집하고 있는지 확인하고 중요한 것은 양질의 데이터인지 확인해야 합니다. 이것은 당연한 일처럼 보이지만 얼마나 많은 기업이 수집해야 하는 데이터와 수집해야 하는 이유를 제대로 파악하지 못하고 있다는 사실이 놀랍습니다.

팀과 함께 작업을 개선하는 데 유용할 수 있는 모든 다양한 유형의 데이터를 브레인스토밍하십시오. 좋은 목록이 있으면 가장 중요한 데이터 요소의 우선 순위를 지정하고 이를 수집할 시스템이 있는지 확인하십시오.

가능할 때마다 데이터 수집 자동화

수동으로 데이터를 수집하는 것은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 가능하면 바코드 스캐너, RFID 태그 또는 센서와 같은 기술을 사용하여 데이터 수집 프로세스를 자동화하십시오. 이렇게 하면 올바른 결정을 내리는 데 필수적인 데이터가 정확하고 최신 상태인지 확인하는 데 도움이 됩니다.

무엇을 자동화해야 하는지 알기 위해서는 먼저 병목이 어디에 있는지, 사람들이 하기 싫어하는 지루한 수동 작업이 무엇인지 알아야 합니다. 이러한 영역을 식별하기 위해 팀을 조사하거나 프로세스 매핑을 수행하는 것이 좋습니다.

데이터를 사용하여 예측 개선

운영 데이터의 가장 중요한 용도 중 하나는 예측입니다. 과거의 추세를 분석하면 미래에 어떤 종류의 수요가 나타날지 훨씬 더 잘 파악하고 그에 따라 계획을 세울 수 있습니다. 이는 계절성이 높거나 트렌드가 빠르게 변화하는 산업에서 특히 중요합니다.

예측에 접근하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 간단한 방법 중 하나는 Excel이나 다른 스프레드시트 응용 프로그램을 사용하여 예측 모델을 만드는 것입니다. 이것은 필요한 만큼 간단하거나 복잡할 수 있지만 기본 모델도 미래 수요에 대한 일반적인 아이디어를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터를 사용하여 재고 관리 개선

데이터를 사용하여 재고 관리를 개선할 수도 있습니다. 고객 수요, 판매 패턴, 공급업체 리드 타임 등을 추적하여 항상 적절한 수준의 재고를 보유하고 있는지 확인할 수 있습니다. 이것은 재고 부족을 최소화하고 판매를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

재고 관리에 도움이 될 수 있는 다양한 소프트웨어 응용 프로그램이 있지만 올바르게 사용하면 간단한 Excel 스프레드시트도 효과적일 수 있습니다. 중요한 것은 올바른 데이터 포인트를 추적하고 그에 따라 재고 수준을 업데이트하는 것입니다.

프로세스 데이터를 분석하여 병목 현상 찾기

작업을 개선하려는 경우 가장 좋은 방법 중 하나는 프로세스 데이터를 분석하여 병목 지점을 찾는 것입니다. 프로세스가 중단되는 위치를 이해함으로써 프로세스를 개선하기 위해 변경할 수 있습니다.

프로세스 데이터를 분석하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법 중 하나는 프로세스의 각 단계와 소요 시간을 보여주는 순서도를 만드는 것입니다. 이렇게 하면 병목 현상이 있는 위치를 식별하여 효율성을 개선하기 위해 변경할 수 있습니다.

데이터를 사용하여 일정 개선

데이터를 사용하여 일정을 개선할 수도 있습니다. 고객 수요, 생산 속도, 장비 가용성 등을 분석하여 효율성을 극대화하고 가동 중지 시간을 최소화하는 일정을 만들 수 있습니다.

병목 현상과 지연의 많은 이유는 일정이 사용 가능한 리소스에 최적화되어 있지 않기 때문입니다. 데이터를 사용하여 보다 현실적인 일정을 생성하면 이러한 문제를 방지하고 원활한 운영을 유지할 수 있습니다.

고객 주문 데이터 추적

운영 데이터의 또 다른 중요한 용도는 고객 주문을 추적하는 것입니다. 이 정보는 예측, 일정 및 재고 관리를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

채울 수 있는 고객 주문과 채울 수 없는 고객 주문을 모두 추적하는 것이 중요합니다. 이렇게 하면 작업이 중단되는 위치와 변경해야 할 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.

데이터를 사용하여 품질 관리 개선

운영 데이터는 품질 관리를 개선하는 데에도 사용할 수 있습니다. 고객 불만, 거부된 제품 및 프로세스 결함과 같은 항목을 추적하여 문제를 식별하여 수정할 수 있습니다.

품질 관리는 모든 작업의 ​​중요한 부분이며 고객이 제품에 만족하도록 하는 데 필수적입니다. 품질 관리에 도움을 줄 수 있는 다양한 소프트웨어 응용 프로그램이 있거나 단순히 자체 시스템을 만들 수 있습니다.

데이터를 분석하여 비용 절감 기회 찾기

운영 데이터로 할 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나는 이를 사용하여 비용 절감 기회를 찾는 것입니다. 돈이 어디에 사용되는지 이해함으로써 비용을 줄이기 위해 변경할 수 있습니다.

모든 종류의 비용 절감 정보는 일상적인 데이터 포인트에서 수집할 수 있습니다. 예를 들어, 에너지 사용 데이터를 분석하여 전력 소비를 줄이고 비용을 절약할 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다. 또는 유지 관리 기록을 살펴봄으로써 장비의 수명을 연장하고 수리 비용을 절감할 수 있는 기회를 식별할 수 있습니다.

데이터를 사용하여 작업의 안전성 향상

안전은 모든 작업에서 또 다른 중요한 고려 사항입니다. 사고, 부상 및 아차사고와 관련된 데이터를 분석하여 잠재적인 안전 위험을 식별하여 이를 완화하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

안전 기록은 회전율에서 보험료에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칩니다. 따라서 작업의 안전에 대한 데이터 기반 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다.

데이터를 사용하여 직원 생산성 향상

데이터는 직원 생산성을 향상시키는 데에도 사용할 수 있습니다. 직원의 성과를 이해함으로써 추가 교육이나 지원이 필요할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 직원의 기술을 제대로 활용하지 못하거나 프로세스가 너무 비효율적일 수 있습니다.

두 경우 모두 데이터는 직원 생산성을 개선하는 데 필요한 변경을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 직원 성과를 추적하거나 단순히 자신의 시스템을 만들 수 있는 다양한 소프트웨어 응용 프로그램이 있습니다.

결론

작업 데이터는 작업을 개선하기 위해 다양한 방법으로 사용할 수 있습니다. 데이터 기반 접근 방식을 사용하면 병목 현상을 식별하고 일정을 최적화하고 고객 주문을 추적하고 비용 절감 기회를 찾을 수 있습니다. 데이터를 사용하여 안전과 직원 생산성을 향상시킬 수도 있습니다. 요컨대, 데이터를 사용하여 작업을 개선하지 않으면 경쟁에서 불리하게 됩니다.