공정관리 10

제조 공정관리와 건설·플랜트 현장 공정관리의 차이점

제조 공정관리와 건설·플랜트 현장 공정관리의 차이점제조업과 건설·플랜트 산업에서의 공정관리는 모두 일정, 자원, 품질, 비용을 효율적으로 관리하는 것이 목적이지만, 산업 특성에 따라 관리 방식과 중점이 크게 다릅니다.1. 생산 방식과 프로젝트 구조의 차이제조업 공정관리 • 연속적, 표준화된 생산: 공장 내에서 동일한 제품을 대량으로 반복 생산합니다. • 공정 표준화 및 자동화: 생산 라인과 작업 절차가 표준화되어 있어 자동화 및 기계화가 용이합니다. • 자본 집약적: 설비와 자동화 시스템에 대한 투자가 크며, 인력 투입은 상대적으로 적습니다. • 지속적 운영: 생산이 중단 없이 지속적으로 이루어지며, 일정한 품질과 수량, 가격을 맞추는 것이 핵심입니다.건설·플랜트 공정관리 • 프로젝트 기반, 맞춤형 생산..

Schedule analyst 2025.05.16

S-curve 분석법

1. S-curve 분석법1.1 S-curve란?프로젝트 전체 공정률을 누적 그래프로 나타낸 곡선일반적으로 초기에는 완만, 중간에 급상승, 후반에 다시 완만해지는 S자 곡선1.2 구성 요소축d" style="width: 33.2558%;">의미X축d" style="width: 33.2558%;">시간 (날짜, 주, 월)Y축d" style="width: 33.2558%;">누적 공정률 또는 누적 비용 (%) 1.3 분석 유형계획 S-curve: 원래 계획한 진도실적 S-curve: 실제 수행한 진도비교 분석: 계획 대비 얼마나 지연 또는 초과됐는지 확인 가능1.4 현장 활용 예월별 공정 회의 시 “계획 대비 진척 현황” 시각화발주처에 보고할 때 가장 자주 쓰이는 그래프1.5 Primavera에서 S-cur..

Schedule analyst 2025.04.12

프리마베라(Primavera) P6

1. Primavera P6란?Primavera P6는 Oracle에서 개발한 프로젝트 일정관리(스케줄링) 소프트웨어입니다.처음 버전3일때는 서버가 별도로 없는 로컬 버전이였습니다. 말하자면 서버체계(데이터베이스)가 아닌 컴퓨터에 자료를 저장하는 방식이였으나 나중에 MySQL, 오라클DB로 바뀌었습니다.  대형 건설, 플랜트, 인프라 프로젝트의 계획 수립부터 실행, 통제, 완료까지의 전 과정을 관리할 수 있게 도와주는 도구Primavera 버전 종류와 구분Primavera는 크게 두 가지 계열로 나뉩니다.계열설명형태P6 Professional데스크탑 설치형 (주로 현장 실무자 사용)Stand-alone 또는 NetworkP6 EPPM (Enterprise Project Portfolio Managemen..

Schedule analyst 2025.04.12

공정관리와 IT직군 연관성

플랜트 분야의 공정관리팀에서 일정 관리 전문가라면, 프로젝트 일정 계획, 리소스 관리, 공정 최적화 등의 업무를 수행할 가능성이 높다. 이러한 역할에 적합한 IT 직군을 고려할 때, 데이터 엔지니어와 데이터 애널리스트 직군이 가장 적합할 수 있다1. 데이터 엔지니어 (Data Engineer) - 데이터 기반 일정 최적화추천 이유플랜트 프로젝트에서 발생하는 대량의 일정 및 운영 데이터를 효율적으로 수집, 저장, 분석하는 역할일정 데이터, 장비 가동 데이터, 인력 배치 데이터를 처리하여 자동화된 리포팅 및 최적화 가능실시간 데이터 파이프라인을 구축해 프로젝트 일정 변동을 빠르게 감지하고 대응할 수 있음필요한 기술SQL, Python: 데이터 저장 및 분석ETL 프로세스 구축: 일정 및 공정 데이터를 변환 ..

Schedule analyst 2025.02.28

공정관리 vs 생산관리

공정관리(Construction/Project Scheduling)와 생산관리(Production Management)는 개념적으로 비슷해 보일 수 있지만, 적용되는 산업과 목적이 다릅니다.공정관리 전문가로써 아직 국내에서는 이둘을 혼용해서 사용하는 경우가 많습니다.공정이라는 단어때문에 그런거 같습니다.공정(工程)의 뜻"공정(工程)"은 두 개의 한자로 이루어진 단어로공(工, 장인 공)‘일하다, 만들다, 기술’ 등의 의미를 가짐.예: 공업(工業, 제조업), 공장(工場, 생산하는 장소), 기술공(技術工, 기술자)정(程, 한도 정)‘과정, 단계, 정도, 계획된 길이’ 등의 의미를 가짐.예: 과정(過程, 지나가는 단계), 정도(程度, 일정한 수준)공정(工程)의 의미일정한 순서에 따라 작업이 진행되는 과정제품을 ..

Schedule analyst 2025.02.20

공정관리를 생각나게 하는 영화

시간을 다룬 기계 어떻게보면 패러독스 이지만 자신의 과거에대한 후회를 고치고싶은 인간의 욕망을 시간을 다룬다는 관점에서 전개한 영화~주어진시간안에 모든것이 돌아가는 제약이론에 기반한 참신한 영화 시간을 가장잘 시각적으로 표현한 영화가 아닌가.치밀한 설계와 그것을 실행하는 자 그리고 주변에서 이들을 지켜보는자 어쩌면 우리가 공동의 목표아래 설계하고 계획해서 실행하며 그것을 관찰하고 비교분석하는것 이런일이 공정관리라는 것이다.주어진 장소에 따라 시간의 흐름이 다르다는것이 나온다 중력과 연관하여 시간의 흐름이 다른다는 내용인데 공정관리에선 이를 가중치라고 한다. 모든 resorce들의 중요도가 다르다는것이다. 이 중 선택한다면 당연 가장중요한것을 선택하고 관리하는것이 공정관리인 샘이다.공정관리와 가장 연관이 ..

Schedule analyst 2025.02.19

MCX기법에 의한 공기단축 공정관리/사업관리 / 건축

MCX는 ① MCX는 각 요소작업의 공기 대 비용의 관계를 조사하여 최소의 비용으로 공기를 단축기 위한 기법으로 CPM(Critical Path Method)의 핵심이론이다. ② 각 단위작업의 공기 대 비용의 관계를 조사하여 최소의 비용으로 공기를 단축하는 것이다. 구체적인 절차는 우선 주공정(CP, Critical Path)상의 단위작업 중 비용구배(cost slope)가 가장 작은 단위작업부터 단축해 가며 이로 인해 변경되는 주공정 경로를 따라 단축할 단위작업을 결정한다. [출처] MCX는|작성자 승현재현 이방법외에 대표적인 공정관리에서 공기단축을 하는 방법으로는 두가지 가 있으며 1st. Crashing(공정압축법) 단축 일부일정에 리소스(비용, 인력, 장비 외 자원)을 투입하여 공정을 단축하는 기..

Schedule analyst 2025.02.19

C.P.M vs C.C.M

CPM(Critical Path Method)과 CCM(Critical Chain Method)은 프로젝트 일정 관리에서 중요한 두 가지 기법입니다. CPM (Critical Path Method)CPM은 프로젝트의 가장 긴 경로, 즉 ‘크리티컬 패스’를 찾아 관리하는 방법입니다.주요 특징:• 모든 자원이 가용하다고 가정• 작업 간의 논리적 순서와 의존성에 초점• 여유 시간(float)을 각 작업에 분산쉬운 비유:CPM은 마치 도로 여행을 계획하는 것과 같습니다. 목적지까지 가는 여러 경로 중 가장 오래 걸리는 경로(크리티컬 패스)를 찾아 관리합니다. 이 경로에서 지연이 발생하면 전체 여행 일정이 늦어집니다.CCM (Critical Chain Method)CCM은 자원의 제약을 고려하여 일정을 관리하는 ..

Schedule analyst 2025.02.15

WBS 와 MECE

공정관리 일정관리에서 작업분류체계인 WBS(Work Breakdown Structure)와 MECE(Mutually Exclusive and Collectively Exhaustive)는 서로 다른 목적과 분야에서 사용되지만, 체계적 분류와 조직화라는 공통점이 있습니다.• WBS는 프로젝트 관리에서 사용되는 도구로, 프로젝트를 계층적으로 세분화하여 각 작업 단위를 정의하고 조직합니다. 이는 작업의 범위를 명확히 하고 관리 가능하게 만드는 데 중점을 둡니다. 프리마베라 P6 에서 activity정의 를 WBS별로 구분할때 사용합니다.• MECE는 주로 문제 해결과 분석에서 사용되는 사고 프레임워크로, 항목을 상호 배타적(Mutually Exclusive)이고 전체를 포괄(Collectively Exhaus..

정보 2025.02.01

빅데이터 시대의 가치와 영향변화

인과관계 에서  상관관계의 중요성 확대 :"인과관계는 원인 → 결과" 이며,  "상관관계는 그냥 같이 변할 뿐!" 과거에는 데이터를 분석할 때, "어떤 원인이 결과를 만들었는가?" 에 집중. 빅데이터 시대에는 데이터의 양이 너무 많고, 복잡해서 "정확한 원인을 찾기보다는, 데이터를 활용해 패턴을 찾는 것" 이 더 중요하다. 예를 들면어떤 소비자가 어떤 상품을 많이 사는가?→ 인과관계를 몰라도, 데이터 분석으로 "이 제품을 사는 고객이 저 제품도 산다"는 패턴을 찾을 수 있음.AI가 질병을 예측하는 방법→ AI가 "이런 증상을 가진 사람은 이 질병에 걸릴 확률이 높다"라고 예측하지만,→ 왜 그런지는 모름(인과관계는 불분명).넷플릭스 추천 알고리즘→ "이 영화를 본 사람은 저 영화도 본다." (인과관계는 모..

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