핀 공장 모형과 대기이론 관점에서 변동성과 셋업 시간이 처리량, 재공재고, 사이클 타임에 미치는 영향을 설명하고, 이를 소프트웨어와 건설에 적용해 건설 비효율의 원인과 개선 실마리를 살핀다.
우리는 여기서 건설이 비효율적인 산업이라는 이야기를 자주 합니다. 다른 산업들이 시간에 따라 생산성이 높아진 반면, 건설은 정체되어 있거나 심지어 하락했습니다. 이 사실을 보여 주는 우울한 자료가 정말 많습니다:
하지만 이러한 생산성 지표는 다소 추상적이고 상위 수준입니다. 문제를 지적하긴 하지만 해법에 대한 단서는 많지 않습니다. 따라서 생산 과정을 뒷받침하는 메커니즘을 파고들어, 비효율적인 공정에서 정확히 무엇이 잘못되었는지 이해할 가치가 있습니다.
애덤 스미스의 위대한 전통을 따라, 간단한 핀 공장을 생각해 보겠습니다. 이 공장에서는 한쪽 끝으로 들어온 와이어 코일이 일련의 작업대를 거쳐 다른 쪽 끝에서 완성된 핀으로 나옵니다. 단순화된 모델에서 제조 공정은 4개의 이산 단계로 구성됩니다:
단순화를 위해, 공정의 각 단계는 정확히 1초가 걸린다고 가정합니다. 이로부터 생산 프로세스에 대한 몇 가지 지표를 계산할 수 있습니다:
이러한 지표는 우리의 생산 프로세스가 얼마나 효율적인지를 알려 줍니다. 더 효율적인 공장은 더 많이 생산하고(더 높은 생산 속도), 더 빠르게 생산하며(더 낮은 사이클 타임), 가능한 한 적은 재고를 보유합니다(더 낮은 WIP).
우리의 예시 핀 공장은 사실 완벽하게 효율적인 생산 프로세스입니다. 시간과 공정 배열이 고정되어 있다는 가정하에서, 생산 속도는 가능한 한 최대이고 사이클 타임과 WIP는 가능한 한 최소입니다. 이렇게 효율적인 이유는 시스템 어디에서도 대기가 없기 때문입니다. 핀이 공정의 한 단계를 마치자마자 즉시 다음 단계로 진행할 수 있습니다.
하지만 실제 생산 공정이 이렇게 완벽한 보조를 맞추는 일은 거의 없습니다. 특히, 상당한 수준의 변동성(variation)이 존재하곤 합니다. 이는 자연스러운 공정 변동(작업에 10~15분이 걸릴 수 있음)부터, 예기치 않은 설비 고장, 재작업이 필요한 간헐적 생산 오류까지 다양합니다.
그래서 변동성을 약간 주입한 핀 공장의 변형 버전을 살펴보겠습니다. 각 단계가 정확히 1초가 걸리는 대신, 이제 각 단계는 평균 1초지만 표준편차 0.5초의 정규분포를 따릅니다.
겉으로는 이 공정이 첫 번째 공정과 같은 결과를 낼 것이라 생각할 수 있습니다. 평균 공정 시간이 정확히 같고, 변동성도 상대적으로 작기 때문입니다. 하지만 실제로는 변동성을 추가하면 성능이 저하됩니다.
위 공장을 500초간 시뮬레이션하면 다음과 같은 결과가 나옵니다:
우리의 생산 속도는 약간 감소했습니다. 이론상 최대치의 92% 수준입니다(그래도 꽤 좋습니다!). 하지만 WIP과 사이클 타임은 훨씬 나빠졌습니다. 시스템에 4개의 핀이 있는 대신 거의 40개가 쌓였고, 사이클 타임도 4초에서 20초가 넘게 늘었습니다. 무슨 일이 벌어진 걸까요?
범인은 바로 변동성입니다. 작업이 순차적으로 진행되면, 때로는 상류 공정이 하류 공정보다 더 빠르게 진행됩니다. 이때 큐(대기열)가 쌓입니다. 반대로 하류 공정이 상류 공정보다 빠르고 대기열이 없다면, 그 추가 속도는 낭비됩니다. 하류 공정은 상류 공정이 끝날 때까지 기다려야 하죠. 공정들을 연쇄로 묶으면, 때로는 라인의 더 앞쪽에서 무언가를 기다리는 동안 당신의 ‘좋은’ 결과가 가려지거나 차단되기도 합니다[0].
결과적으로 대기열이 형성되면서 자재가 시스템 내에 축적되는 경향이 있습니다. 대기열이 길어질수록 시스템을 통과하는 데 걸리는 시간도 늘어납니다. 시뮬레이션을 더 오래 돌려 보면, 생산 속도는 사실상 이론적 최적 수준에 접근하지만, WIP과 사이클 타임은 계속 증가합니다:
공정에 변동성을 더 많이 주입하면 어떻게 될까요? 또 다른 핀 공장을 생각해 봅시다. 이 공장에서는 각 공정이 0.4초밖에 걸리지 않지만, 실행될 때마다 0.1% 확률로 10분 동안 멈춥니다.
이 구성에서도 각 단계의 평균 시간은 여전히 1초입니다. 그러나 모든 생산 지표가 완전히 붕괴합니다. 5000초 동안 실행한 결과는 다음과 같습니다:
이제 우리의 생산 속도는 “최적” 값의 40%에도 못 미치고, 시스템에는 수천 개의 핀이 묶여 있으며, 시스템을 통과하는 데 걸리는 시간은 400배 이상 늘어났습니다!
핵심 교훈은 다음과 같습니다. 생산 공정에 변동성과 예측 불가능성이 많을수록 성능은 더 나빠집니다. 변동성을 줄일 수 없다면, 유일한 선택지는 이를 완충하는 것입니다. 추가 자재(위 시뮬레이션에서 자연스럽게 발생한 것처럼), 추가 시간, 혹은 추가 용량으로 버퍼를 두는 방식입니다.
요점은 변동성을 줄이는 것만으로도 시스템의 성능을 상당히 개선할 수 있다는 점입니다. 공정 시간이 길고 수작업 비중이 큰 생산 시스템이라도, 더 예측 가능하도록 통제하고 재구성할 수 있다면 크게 개선할 수 있습니다. 조립 라인의 주요 이점 중 하나는 생산을 예측 가능한 시간에 수행할 수 있는 일련의 명확한 단계로 바꾸는 것입니다. 다시 애덤 스미스의 핀 공장으로 돌아가면, 단지 작업자들을 재배치해 각자가 한두 단계만 수행하도록 했을 뿐인데도 생산량이 폭증했습니다.
이 동일한 대기열(큐잉) 모델은 입력 집합이 단계별로 출력 집합으로 변환되는 모든 종류의 생산 시스템에 적용할 수 있습니다. 예컨대 소프트웨어 개발에서 스크럼(scrum), 애자일(agile), 데브옵스(devops)는 모두 이 기본적인 생산 프레임워크(특히 린 방법론과 도요타 생산방식)에서 비롯되었습니다.
건설도 같은 방식으로 생각할 수 있습니다. 작업은 설계, 기초, 골조, MEP(기계·전기·배관) 등 일련의 공정으로 이루어지며, 원자재가 점차 완성된 건물로 변환됩니다. 우리의 단순한 핀 공장보다는 훨씬 복잡하지만, 동일한 규칙을 적용할 수 있습니다.
이 렌즈로 보면 건설 공정의 결함이 분명해집니다:
위 모델은 공정 변동성이 건설 산업의 비효율의 원인일 수 있음을 시사합니다.
건설에는 공정의 거의 모든 수준에서 변동성이 만연합니다. 미시적 수준에서는, 작업자가 반복적인 동작을 거의 하지 않거나 같은 일을 오랜 시간 지속하지 않습니다. 끊임없이 작업을 바꾸고, 공사 현장을 돌아다니며, 도구를 찾거나 자재를 조달하고, 무언가가 도착하길 기다립니다. 공장처럼 특정 작업대에서 작업을 수행하고 공급을 느리지 않게 정교하게 조율할 수 있는 환경과 달리, 건설 노동자는 스스로, 그리고 장비와 자재를 현장 곳곳으로 계속 이동해야 합니다. 이는 작업 완료 시간을 늘릴 뿐 아니라, 소요시간을 예측하기 어렵게 만듭니다.
그 한 단계 위에서는, 하도급업체, 설계자, 시공사 간의 조율 부족으로 작업이 자주 재시행되거나 범위가 확대됩니다. 단열재 시공자는 전기공이 배선을 통과시키려고 단열재를 뜯어냈기 때문에 많은 부분을 다시 해야 할 수 있고, 배관공은 도면에 표시되지 않은 집성목 보를 관통해 구멍을 뚫어야 할 수도 있습니다(이것을 골조팀이 다시 보수해야 합니다). 어떤 작업이든 예측의 2~3배 시간이 걸릴 가능성이 무시할 수 없을 정도로 존재합니다.
또 한 단계 위로 올라가면, 환경 자체의 변동성이 있습니다. 제어된 공장과 달리, 건설은 야외, 지면, 열린 공기 속에서 이루어집니다. 비, 바람, 추위, 나쁜 지반 조건, 심지어 교통까지도 프로젝트에 예측 불가능한 지연을 초래할 수 있습니다.
그리고 더 멀리, 큰 그림에서 보면, 전체 건설 과정은 잘 정의된 계획을 실행하는 것이 아니라, 무엇을 지어야 하는지 점진적으로 알아가는 과정입니다. 건축가는 초기 도면을 만들고 이를 엔지니어들에게 보냅니다. 엔지니어는 질문, 코멘트, 제안을 되돌려 보내고, 도면은 점진적으로 정교해집니다. 그런 다음 이 도면은 하도급업체에게 전달되고, 이들 역시 질문, 코멘트, 제안을 반복합니다. 그리고 이 전체 도면 세트는 현장 시공팀에 전달되어, 이것을 완성된 건물로 바꾸는 방법을 찾아야 합니다. 이는 필연적으로 더 많은 질문, 코멘트, 제안을 수반하며, 이 과정은 마지막 못이 박힐 때까지, 즉 시작 후 수개월 혹은 수년 동안 멈추지 않습니다.
보다 간소화된 생산 공정에서는, 무엇을 만들어야 하는지를 파악하는 단계와 실제로 만드는 단계가 현명하게 분리되어 있습니다. 하지만 건설에서는 이 둘이 깊이 얽혀 있습니다. 이 모든 것이 정확한 예측을 극도로 어렵게 만듭니다.
건설 공정에서 가장 느리고 변동성이 큰 요소 상당수는 “셋업 시간(setup time)” 범주에 속합니다.
셋업은 생산 공정의 시작에 필요한 준비 시간입니다. 작업자나 장비가 하던 일을 바꿔야 할 때마다 셋업이 발생합니다(전통적인 공장은 바로 이 셋업을 피하기 위해 동일한 품목을 대량으로 생산하려고 노력하곤 합니다).
건설에는 엄청나게 많은 셋업이 존재합니다. 작업자가 망치를 내려놓고 톱을 집어드는 순간마다, 팀이 건물의 다른 구역으로 이동할 때마다 셋업이 일어납니다. 현장소장이 도면을 들여다볼 때마다, 크레인이 한 부재에서 걸쇠를 풀고 다른 부재에 다시 거는 매 순간에도 셋업이 있습니다. 건축가와 엔지니어가 건물 도면을 만드는 데 몇 달을 들이는 것 역시 실제 시공을 위한 긴 셋업입니다.
셋업 시간은 실제 공정 시간보다 훨씬 길어질 수 있습니다. 못은 못질기에서 발사되는 데 1초의 일부만 걸리지만, 못질할 자재를 제자리에 갖다 놓는 데는 몇 분이 걸릴 수 있습니다.
셋업 시간을 줄일 수 있다면, 처리량을 높이고 재고를 줄일 뿐 아니라, 만드는 것을 바꾸는 데 드는 비용을 낮춰 생산 공정의 유연성도 높일 수 있습니다. 이는 도요타 생산방식의 핵심 통찰 중 하나로, 도요타가 더 적은 수량을 더 다양한 제품으로 효율적으로 생산할 수 있게 했습니다. 도요타는 셋업 시간을 줄이는 데 매우 뛰어나, 어떤 장비의 교체 시간을 3일에서 10분 미만으로 줄이기도 했습니다.
이러한 생산 모델에서 흥미로운 점은 프랙털적 성격입니다. 자세히 파고들수록 각 단계는 여러 하위 단계로 이루어져 있고, 각각 고유의 셋업 시간, 변동성, 고장률 등을 가지고 있습니다.
예컨대 우리는 벽체에 구조용 합판을 못으로 고정하는 작업을, 셋업(합판을 제자리에 가져오기, 못 챙기기, 망치 찾기, 합판 위치 잡기) 다음 실제 못질 공정으로 모델링할 수 있습니다. 하지만 더 파고들면 각 구성요소는 그 자체로 하위 공정입니다. 각 못질에는 공정 시간(망치질)과 셋업 시간(망치 위치 잡기)이 있습니다. 셋업 또한 자체 구조를 갖습니다. 합판 위치 잡기는 합판을 움직이기(공정), 이동 결과를 확인하기(셋업), 다시 움직이기의 반복입니다.
이는 특정 공정의 일부를 캡슐화하는 통제된 마이크로 환경을 만들어 그 “생산 속도”를 크게 높일 수 있음을 의미합니다. 못질기를 들여다보면 여러 공정이 연결되어 있음을 볼 수 있습니다. 방아쇠가 밸브를 작동시키고, 공기가 방출되어, 못을 앞으로 밀어냅니다. 못질기는 일종의 마이크로 공장으로, 정지된 못을 전진 운동을 가진 못으로 변환한다고 볼 수 있습니다.
평판과 달리, 건설에도 나름의 진보와 혁신이 있습니다. 다만 대부분은 이 낮은 수준, 즉 공정의 작은 측면 개선에 그칩니다. 예를 들어 한 제조사가 더 빠르고 쉽게 시공할 수 있는 외장재 제품을 내놓거나, 체결재를 더 빨리 설치할 수 있는 새로운 전동공구를 출시하거나, PDF 조작을 더 쉽게 해 주는 새로운 소프트웨어를 만들 수 있습니다. 하지만 이런 개선은 더 크고 변하지 않는 공정 구조 안에 묻혀 궁극적으로 영향이 제한적입니다.
공장 생산이 종종 효율성과 동의어로 여겨지는 이유는, 공장이 이러한 문제를 해결하기에 좋은 환경을 제공하기 때문입니다. 공장은 환경을 통제할 수 있게 해, 잠재적 변동성의 상당 부분을 걸러내고 생산 구조를 제어할 수 있게 합니다. 또한 장기간에 걸쳐 수익을 내거나 많은 작업에 걸쳐 비용을 분산시킬 수 있는 각종 개선에 투자할 수 있게 합니다. 자연환경에 노출되어 있고, 대부분의 작업이 서로 상호작용하는 하도급자에 의해 수행되는 공사 현장은 본질적으로 변동성이 훨씬 큽니다.
하지만 보았듯이, 공장 기반 건설은 자체적인 문제를 동반하며, 얻을 수 있는 이익이 제한적이라는 증거도 있습니다. 따라서 우리는 다른 방식으로(통제된 공정, 변동성 축소) 이러한 이점을 얻을 수 있는지 고민해 볼 가치가 있습니다.
[0] - 이를 다른 방식으로 보자면, 두 단계 공정이 있고 각 단계에는 빠름(1초)과 보통(2초)의 두 속도가 무작위로 분포한다고 가정해 봅시다. 순진한 계산은 평균 공정 시간이 1.5 + 1.5 = 3초라고 할 것입니다. 하지만 가능한 결과를 나열해 보면, 다른 답이 나타납니다:
대기열이 충분히 길어져 기다림에 대한 완충이 제공되기 전까지는 공정 시간이 더 길어집니다.
[1] - 반대 방향으로도 성립합니다. 공장 자체도 한 기업의 생산 공정에서 하나의 단계로 볼 수 있습니다. 기업 역시 특정 시장과 비즈니스 모델을 정해 셋업 비용을 최소화하려고 노력합니다. 인텔이 70년대에 그랬듯, 혹은 제2차 세계대전 당시 모든 제조사가 일시적으로 그랬듯, 필요하다면 기업 전체가 재도구화(retool)하여 생산품목을 바꿀 수 있습니다.
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