불량 리포트 사진 자동화를 검색하는 공장은 이미 현장 사진이 카톡방과 휴대폰 갤러리에 흩어져 있을 가능성이 큽니다. 사진은 많은데 원인 분석에 쓸 수 없다면 기록 방식이 틀어진 것입니다.
현장 직원은 불량이 생기면 사진을 찍는다. 문제는 그 사진이 어떤 제품인지, 어떤 공정인지, 누가 조치했는지 함께 남지 않는다는 점이다. 사진만 있으면 증거는 되지만 데이터는 되지 않는다.
사진 저장만으로 부족한 이유
카톡방에 사진을 올리면 빠르다. 하지만 시간이 지나면 찾기 어렵다. "그때 그 불량 사진 어디 있지?"라고 물으면 직원이 갤러리를 뒤지고, 날짜를 추측하고, 파일명을 다시 만든다.
사진에 공정명, 품목명, LOT, 원인, 조치 상태가 붙어 있지 않으면 품질 회의에서 다시 설명해야 한다. 같은 불량이 반복되어도 데이터로 모이지 않는다.
자동화해야 할 정보
불량 리포트에는 사진만 들어가면 안 된다. 최소한 제품, 공정, 발생일, 담당자, 불량 유형, 원인 추정, 조치 내용, 완료 여부가 있어야 한다.
처음에는 현장 직원이 모바일에서 사진을 올리고 몇 가지 항목을 선택하는 방식이면 충분하다. 복잡한 품질 시스템을 만들기보다, 반복 불량을 찾을 수 있는 구조가 먼저다.
이 데이터가 쌓이면 어떤 공정에서 불량이 자주 나는지, 어떤 제품군이 문제인지, 조치가 늦어지는 구간이 어디인지 볼 수 있다.
품질 리포트가 대시보드로 이어져야 한다
불량 기록은 저장으로 끝나면 안 된다. 대표나 품질 담당자가 월별 불량 건수, 공정별 불량, 미처리 건을 볼 수 있어야 한다. 그래야 개선 회의가 감이 아니라 데이터로 진행된다.
P1은 불량 사진 업로드, 유형 선택, 조치 상태 관리, 간단한 리포트 정도로 시작할 수 있다. 이후 QR, LOT 추적, 고객 클레임 연동으로 확장하면 된다.
studio.bth는 불량 리포트 자동화를 품질 문서 생성으로 보지 않는다. 현장 사진을 품질 개선에 쓸 수 있는 데이터로 바꾸는 일로 본다.
같이 읽으면 이어지는 글
- 품질 리포트, 사진 찍고 엑셀에 붙여넣기 하고 있는가: 품질 기록의 출발점이다.
- 공장 대시보드: 품질 숫자가 대표 화면으로 이어지는 구조다.
- 소규모 공장 MES 비용: 현장 입력 화면의 첫 범위다.
- 업무 자동화 견적: 반복 보고 시간을 비용으로 보는 기준이다.