왜 시뮬레이션일까?
DES로 보는 제조·물류 분석의 기본

1N-XI를 처음 열면 생기는 질문

N-XI에서 설비를 끌어다 놓고 링크로 잇고, 애니메이션을 켜서 품목이 흘러가는 모습을 보고 나면 대개 이런 질문이 남습니다.

“움직이는 건 봤는데, 그래서 이걸로 무엇을 결정할 수 있지?”

이 질문에 답하는 것이 이번 글의 목적입니다. N-XI의 설계 트윈은 보기 좋은 3D 배치도가 아닙니다. 배치된 설비마다 저장소·공정·컨베이어·운반차 중 하나의 시뮬레이션 역할과 설정값이 붙고, 링크는 품목이 어디서 어디로 가는지를 정합니다. 그래서 배치도 자체가 바로 돌려 볼 수 있는 모델이 됩니다.

모델을 실행하면 품목 하나하나의 입고·가공·이송·운반·출고와 설비 상태 변화가 이벤트로 기록되고, 서버가 이를 출고량·OEE·재고·운반 실적 같은 제조 KPI로 집계합니다. 이 계산 방식이 DES(Discrete Event Simulation, 이산사건 시뮬레이션)입니다. DES를 이해하면 N-XI의 어떤 화면에서 무엇을 읽어야 하는지가 훨씬 분명해집니다.

이 과정을 꼭 사람이 처음부터 끝까지 손으로 할 필요도 없습니다. N-XI는 AI와 연동되어 있어서, 도면과 설비 기준정보, 운영 데이터를 건네면 AI가 설계 트윈을 만들고, 시뮬레이션으로 원인을 진단하고, 개선 방향까지 자동으로 정리해 냅니다. 이번 글에서는 그 바탕이 되는 시뮬레이션의 관점을 먼저 짚습니다.

2왜 가상 공장에서 먼저 실험할까

개선안을 실제 라인에서 바로 시험하는 것은 가장 비싸고 위험한 방법입니다. 설비를 옮기거나 운반 대수를 늘리는 결정은 한 번 내리면 되돌리기 어렵고, 결과가 기대와 다르면 생산 차질이 고스란히 남습니다. N-XI에서는 같은 질문을 가상 공장에 먼저 던져 볼 수 있습니다.

• 공정 시간을 10% 줄이면 하루 출고량은 실제로 얼마나 늘어날까?
• 컨베이어 속도를 높이면 이송 정체가 줄어들까, 아니면 다음 설비 앞에서 막히기만 할까?
• 중간 저장소 용량을 늘리면 앞 공정의 배출 막힘이 줄어들까?
• 운반차(AGV)를 한 대 더 넣으면 운반 작업 수와 빈 차 이동 비율은 어떻게 바뀔까?
• 자재 입고 간격을 늘리면 설비가 자재를 기다리는 시간은 얼마나 늘어날까?
• 불량률이 오르면 양품 출고는 얼마나 줄어들까?
• 설비를 하나 더 들이면 실제로 쓰일까, 아니면 다른 곳이 새 병목이 될까?

이런 질문은 공정 시간을 더하고 나누는 스프레드시트로는 답하기 어렵습니다. 앞 설비가 40초, 뒤 설비가 45초 걸린다고 해서 라인이 정확히 45초마다 하나씩 내보내지는 않습니다. 가공 시간은 매번 조금씩 다르고, 뒤 설비가 꽉 차면 앞 설비는 다 만든 품목을 내보내지 못한 채 멈추며, 자재가 늦게 오면 설비는 비어 있는 채로 기다립니다. 운반차가 다른 일을 하는 동안 저장소 앞에는 품목이 쌓입니다.

이 요소들이 서로 얽히면 결과는 직관과 쉽게 어긋납니다. 시뮬레이션은 이 얽힘을 시간의 흐름대로 재현해, 현장에 손대기 전에 여러 안을 나란히 시험해 보게 해 줍니다.

3N-XI는 어떤 도구인가

N-XI는 웹 브라우저에서 동작하는 제조 디지털 트윈 플랫폼입니다. 설치 없이 접속해 공장을 3D로 배치하고, 그 배치를 그대로 시뮬레이션해 결과를 분석합니다. 한 개의 설계 트윈 안에서 작업은 다음 흐름으로 이어집니다.

품목과 BOM은 별도의 품목·BOM 모드에서 관리하고, 공정의 소비·생산 품목과 저장소의 입고 품목에 연결해 씁니다.

N-XI에서 확인할 수 있는 분석은 다음과 같습니다.

도구로서 N-XI의 특징은 네 가지입니다.

• 배치가 곧 모델입니다. 따로 모델링 화면을 만들 필요 없이, 그린 레이아웃에 역할과 값을 붙이면 그대로 실행됩니다.
• 운반차 경로를 그리지 않아도 됩니다. 운반차는 배치된 설비와 공간을 바탕으로 이동 경로를 스스로 찾습니다.
• 실행이 남습니다. 실행은 요청한 시점의 설계 버전으로 고정되어 저장되므로, 레이아웃을 계속 고친 뒤에도 예전 실행을 다시 열어 그때의 3D 스냅샷·이벤트·KPI를 볼 수 있습니다.
• AI와 연동됩니다. 공장 데이터만 건네면 AI가 N-XI를 직접 다뤄 설계부터 진단, 개선 방향 도출까지 자동으로 이어 갑니다. 자세한 내용은 9장에서 다룹니다.

4DES, 이산사건 시뮬레이션이란

DES는 시스템의 상태가 의미 있는 사건이 일어나는 순간에만 바뀐다고 보고 계산하는 시뮬레이션 방식입니다. 시간은 연속으로 흐르지만, 계산은 사건과 사건 사이를 건너뛰며 진행합니다.

N-XI가 시뮬레이션 중에 기록하는 사건을 예로 들면 다음과 같습니다.

• 품목이 저장소에 입고된다.
• 공정이 자재를 받아 가공을 시작한다.
• 공정이 가공을 마치고 산출품을 내보낸다.
• 품목이 컨베이어에 올라 다음 설비로 이송된다.
• 컨베이어 출구가 막혀 품목이 멈춘다.
• 저장소 재고가 기준 아래로 내려가 보충을 요청한다.
• 운반차가 배차되어 공급지로 이동하고, 품목을 싣고, 수요지에 내린다.
• 설비 상태가 가동 · 자재 대기 · 배출 막힘 사이에서 바뀐다.
• 완성품이 출고된다.

품목이 설비에 도착하면 설비가 가공을 시작하고, 가공이 끝나면 품목이 다음 자리로 옮겨 가며 저장소 재고나 컨베이어 위 탑재 수가 바뀝니다. 운반차가 도착하면 적재가 시작됩니다. 이렇게 DES는 공장을 사건, 대기, 자원, 흐름의 조합으로 바라봅니다.

사건 사이를 건너뛰기 때문에 계산도 빠릅니다. 예시로 쓴 다이캐스팅 공장(리소스 948개)의 24시간 운영을 N-XI로 실행하면 약 103만 건의 이벤트가 만들어지는데, 계산에 걸린 시간은 7.56초였습니다.

5제조·물류에 DES가 잘 맞는 이유

공장은 멀리서 보면 쉬지 않고 흘러가는 것처럼 보이지만, 실제 결정은 사건 단위로 일어납니다. 자재는 하나씩 또는 묶음으로 도착하고, 설비는 작업을 시작하고 끝내며, 운반차는 특정 자리에서 싣고 내립니다. 그래서 현장의 질문도 사건 단위입니다.

• 다음 자재는 언제 들어오는가?
• 이 품목은 어느 설비로 가야 하는가? 그 설비는 지금 비어 있는가?
• 설비 앞에는 몇 개가 기다리고 있는가?
• 운반차는 언제 도착하는가?
• 저장소가 가득 차서 앞 공정이 막히지는 않는가?

이 질문들은 결국 다섯 가지 요소로 정리됩니다. 아래 표는 각 요소가 N-XI에서 무엇으로 표현되는지 보여 줍니다.

DES는 바로 이 다섯 요소가 맞물리는 구조를 계산하기 위한 방식입니다. 그래서 생산 라인, 저장 구간, 컨베이어 이송, AGV 운반처럼 흐름과 대기가 핵심인 문제에 잘 맞습니다.

6평균만으로는 보이지 않는 것

시뮬레이션을 처음 접할 때 가장 흔한 실수는 모든 값을 평균 하나로 계산하는 것입니다. 간단한 예를 보겠습니다.

자재가 70초마다 정확히 하나씩 들어오고, 설비의 평균 가공 시간은 60초입니다. 평균으로만 보면 설비가 들어오는 속도보다 빠르니 기다리는 자재는 없어야 합니다. 그런데 가공 시간이 매번 같지 않고 평균 60초, 표준편차 25초로 흔들린다면 어떨까요? 같은 조건으로 8시간을 계산해 보았습니다.

N-XI 공정 속성과 같은 조건(고정 간격 입고, 공정 시간 평균·표준편차)으로 설비 한 대를 계산한 예시입니다.

평균만 보면 “대기 없음”이지만, 실제로는 자재 둘 중 하나 가까이가 기다렸고 길게는 2분 반을 기다렸습니다. 평균만으로 계산하면 다음과 같은 일들을 놓칩니다.

• 짧은 순간에 대기가 몰렸다가 풀리는 현상
• 앞 공정의 작은 흔들림이 뒤 공정의 긴 대기로 번지는 현상
• 가동률이 높은 설비일수록 작은 변동에도 쉽게 병목이 되는 현상
• 병목이 한 곳에 머물지 않고 시간대마다 옮겨 다니는 현상
• 저장소 용량이 모자라 앞 설비가 다 만든 품목을 내보내지 못하고 멈추는 현상
• 운반차 대수가 충분해 보여도 특정 시간대에 운반이 밀리는 현상

7N-XI에서 읽는 대표 지표

실행이 끝나면 시뮬레이션 분석 모드에서 결과를 봅니다. 한 화면에 실행 시점의 3D 스냅샷, 이벤트 로그, 제조 KPI 대시보드가 함께 열리고, 대시보드는 공장 개요에서 시작해 리소스나 품목의 상세로 들어가는 구조입니다. 대시보드에서 리소스를 고르면 왼쪽 3D 스냅샷에서도 같은 설비가 선택됩니다.

7.1 출고와 생산

가장 먼저 보는 숫자는 정해진 시간 동안 얼마나 내보냈는지입니다. N-XI는 총 출고량과 함께 양품·불량 구성과 수율, 시간대별 출고량 추이, 품목별 출고량과 순생산량(생산 − 소비)을 보여 줍니다.

목표가 하루 1,000개인데 850개가 나왔다면 “생산량 부족”에서 멈추면 안 됩니다. 출고량 추이에서 언제부터 줄었는지, 어느 공정이 기다리거나 막혀 있었는지까지 이어서 확인해야 원인에 닿습니다. 그 다음 단계가 아래의 공정 지표입니다.

7.2 공정 효율과 상태

공정 카드는 공장 전체 OEE와 그 구성 요소인 가동률·성능·품질, 그리고 공정별 OEE를 보여 줍니다. 함께 봐야 할 것이 상태 구성입니다. 설비가 실제로 가공한 시간(가동), 자재가 없어 기다린 시간(자재 대기), 다 만든 품목을 뒤로 넘기지 못해 멈춘 시간(배출 막힘)으로 나뉩니다.

N-XI의 가동률은 실행 시간 중 실제로 가공한 시간의 비율이라, 자재 대기와 배출 막힘이 그대로 가동률을 깎습니다. 그래서 가동률이 낮을 때는 설비 자체가 느린 것인지, 앞에서 자재가 안 오는 것인지, 뒤에서 받아 주지 않는 것인지를 상태 구성으로 구분해야 합니다.

7.3 병목 찾기

병목은 공장 전체의 처리량을 묶어 두는 지점입니다. 가공 시간이 가장 긴 설비가 꼭 병목인 것은 아닙니다. 저장소 용량, 컨베이어 속도, 운반차의 공급 속도, 앞뒤 공정의 균형에 따라 병목의 위치는 달라집니다.

N-XI에서는 공정의 상태 구성으로 병목의 방향을 읽습니다.

• 자재 대기가 큰 설비는 앞쪽 공급(앞 공정, 저장소, 운반)이 따라오지 못하고 있다는 뜻입니다.
• 배출 막힘이 큰 설비는 뒤쪽(다음 공정, 저장소, 컨베이어)이 받아 주지 못하고 있다는 뜻입니다.
• 앞쪽 설비들은 막히고 뒤쪽 설비들은 기다리는 그 경계에서, 가동 비율이 가장 높은 설비가 병목 후보입니다.

공정을 클릭하면 상세 대시보드로 들어가 OEE와 상태의 시간대별 추이, 자재 대기·배출 막힘의 발생 횟수와 평균·최대 시간, 사이클 시간과 품목별 생산·소비를 볼 수 있습니다. 오른쪽 패널에는 그 공정이 실행 당시 어떤 설정이었는지가 함께 표시됩니다.

7.4 저장소와 컨베이어

저장소와 컨베이어 위에 쌓인 품목은 흐름의 상태를 보여 주는 신호입니다.

• 저장소: 현재·평균 재고, 용량 사용률, 품목별 평균 체류 시간, 재고 상태(재고 없음·정상·포화)의 비율, 보충 요청·인도·미충족 실적
• 컨베이어: 탑재 수, 평균 공간 점유율, 이송 정체율, 출구 막힘률

계속 차오르는 저장소는 그 뒤에 제약이 있다는 뜻이고, 자주 바닥나는 저장소는 앞쪽 공급이 불안정하다는 뜻입니다. 출구 막힘률이 높은 컨베이어는 받는 설비가 느리다는 신호입니다. 저장 용량은 작으면 앞 공정을 자주 세우고, 크면 재공이 늘고 공간을 차지합니다. 무조건 크게 잡기보다 흐름 전체를 보고 적정선을 찾는 것이 목적입니다.

7.5 운반차(AGV)

운반 카드는 완료한 운반 작업 수, 평균 적재 점유율, 그리고 운반차가 시간을 어디에 썼는지를 보여 줍니다. 상태는 유휴, 공급지 이동, 적재, 적재 이동, 하역 대기, 하역, 복귀로 나뉩니다. 운반차를 고르면 적재·빈 차 이동 거리와 시간, 품목별 운반량, 출발지 → 운반차 → 도착지별 운반 경로까지 볼 수 있습니다.

운반차 하나를 더하는 것이 항상 답은 아닙니다. 다른 공정이 병목이라면 대수를 늘려도 출고는 거의 늘지 않습니다. 반대로 유휴가 거의 없는데 빈 차 이동 비율이 높다면, 대수보다 저장소 배치나 운반 거리를 먼저 손보는 편이 효과적일 수 있습니다.

7.6 품목

품목 상세에서는 한 품목이 공장 안에서 얼마나 들어오고 소비되고 생산되고 출고됐는지, 지금 어느 리소스에 몇 개가 머물러 있는지(재공), 양품·불량 구성과 운반 경로를 확인합니다. 특정 부품이 어디서 쌓이고 어디서 모자라는지를 품목 기준으로 따라갈 때 씁니다.

8N-XI와 디지털 트윈

시뮬레이션이 “가상의 공장에서 하는 실험”이라면, 디지털 트윈은 그 가상 공장이 실제 공장의 데이터와 운영에 연결된 형태라고 할 수 있습니다. N-XI는 같은 디지털 트윈 안에서 두 가지를 나눠 다룹니다.

• 운영 모니터링: 제조데이터허브를 연결한 운영 트윈에서는 재고 충족률, 부족 예상 품목과 예상일, 입·출고 변동을 확인하고, 3D에서 창고·랙을 골라 보관 품목과 이력을 볼 수 있습니다.
• 워크캘린더·생산 계획: 운영 트윈 단위로 교대와 휴무를 정하고, 설비 × 날짜 × 교대 그리드에서 생산 계획을 편집합니다. 수요는 직접 입력하거나 엑셀로 가져올 수 있고, 계획표는 엑셀로 내보냅니다. 최적화 API가 연결되어 있으면 등록한 수요로 계획을 자동 생성할 수도 있습니다.

모든 설계 트윈이 곧 디지털 트윈이 되는 것은 아닙니다. 하지만 공장의 흐름을 실행 가능한 모델로 만들어 두면, 그 모델을 실제 데이터와 운영 계획으로 이어 가는 출발점이 됩니다.

9AI로 자동화하는 설계·진단·개선

N-XI는 AI와 연동됩니다. 사람이 화면에서 하던 설비 배치, 값 입력, 시뮬레이션 실행, 결과 확인을 AI가 대신 해 줍니다. 그래서 공장 데이터만 건네면 설계 → 진단 → 개선 방향 도출이 AI를 중심으로 자동으로 이어집니다.

AI가 맡는 일은 다섯 단계로 나뉩니다.

1. 데이터 읽기: 설비 배치 도면에서 설비 위치와 크기를, 기준정보와 운영 이력에서 공정 시간·불량률·입고 간격·물류 기준을 뽑아냅니다.
2. 트윈 구축: 설계 트윈을 만들고 설비와 벽·기둥·안전펜스까지 배치한 뒤, 품목과 자재 흐름, 공정 시간 같은 값을 넣습니다.
3. 진단과 보정: 현재 상태를 여러 번 돌려 실제 운영 데이터와 맞는지 확인하고 보정한 다음, 설비가 무엇을 기다리는지 같은 지표로 원인을 찾습니다.
4. 개선안 비교: 개선안마다 조건을 바꿔 같은 방식으로 돌리고, 출하량·설비 가동·물류 지표를 나란히 비교합니다.
5. 보고서: 진단 결과, 개선안별 KPI 비교, 권고안과 기대 효과를 보고서로 정리합니다.

10N-XI로 다뤄 볼 수 있는 문제

아래 문제들은 사람이 직접 실험해도 되고, AI에게 맡겨 여러 안을 한 번에 돌리고 결과를 비교하게 할 수도 있습니다.

10.1 라인 밸런싱

공정마다 걸리는 시간이 다르면 어느 한 곳이 전체 흐름을 막습니다. 공정 시간과 배치를 바꿔 가며 실행하고 공정별 OEE와 상태 구성을 비교하면, 어디를 손봐야 라인 전체가 고르게 흐르는지 보입니다. 특정 공정 앞에 자재가 계속 쌓인다면 그 공정의 설비를 하나 더 배치해 링크로 잇거나, 공정 시간을 줄이는 안을 시험해 볼 수 있습니다.

10.2 설비 추가 효과 검토

설비를 더하면 생산량이 늘 것 같지만, 실제 제약이 뒤 공정이나 저장 공간, 운반에 있다면 출고는 거의 늘지 않습니다. 추가 전후의 레이아웃을 각각 실행해 두고 두 실행을 차례로 열어 다음을 확인합니다.

• 출고량이 실제로 얼마나 늘었는가?
• 새 설비는 충분히 가동되는가, 자재 대기로 놀고 있는가?
• 기존 설비의 상태 구성은 어떻게 바뀌었는가?
• 다른 곳에 새로운 배출 막힘이 생기지 않았는가?

10.3 저장소·컨베이어 용량 검토

중간 저장소의 용량과 컨베이어의 길이·속도는 흐름을 완충하는 장치입니다. 값을 바꿔 가며 실행하고 앞 공정의 배출 막힘, 저장소 용량 사용률과 재고 상태, 컨베이어 정체율과 출구 막힘률이 어떻게 달라지는지 비교합니다.

10.4 운반차(AGV) 대수와 조건 검토

운반차의 대수, 속도, 한 번에 싣는 운반 용량, 적재·하역 시간을 바꿔 가며 완료 작업 수, 상태 구성, 빈 차 이동 비율을 비교합니다. 경로는 레이아웃을 바탕으로 자동으로 잡히므로, 저장소 위치를 옮긴 안과 운반차를 늘린 안을 같은 기준으로 견줘 볼 수 있습니다. 중요한 것은 “몇 대를 사야 하나”보다 “지금 배치에서 몇 대면 충분한가”입니다.

10.5 자재 입고·보충 조건 검토

저장소의 입고 간격과 입고 수량, 재고가 기준 아래로 내려가면 운반차에 보충을 요청하는 조건을 바꿔 가며, 설비의 자재 대기와 저장소 재고 상태가 어떻게 변하는지 봅니다. 너무 드물게 들여오면 설비가 기다리고, 너무 자주 들여오면 저장소가 포화됩니다.

10.6 불량률 영향 검토

공정의 불량률을 바꿔 실행하면 양품 출고, 수율, 품목별 품질이 얼마나 달라지는지 확인할 수 있습니다. 어느 공정의 불량이 최종 양품 출고에 가장 크게 영향을 주는지 비교할 때 유용합니다.

11DES가 모든 문제의 답은 아니다

DES가 강력하다고 모든 공학 문제에 쓰는 것은 아닙니다. 다음과 같은 문제는 다른 해석 도구가 더 적합합니다.

• 배관 속 유체의 흐름, 열의 전달
• 부품의 응력이나 변형 같은 구조 해석
• 로봇 동작처럼 정밀한 물리 거동
• 수식으로 명확하게 풀 수 있는 최적화 문제

반대로 DES는 다음 조건에서 제 힘을 냅니다.

• 품목이나 운반차처럼 대상이 하나하나 개별 단위로 움직인다.
• 공정의 순서와 그 사이의 대기가 결과를 좌우한다.
• 설비, 저장 공간, 운반차처럼 제한된 자원을 나눠 쓴다.
• 가공 시간이나 불량 발생처럼 매번 같지 않은 요소가 있다.
• 여러 운영안을 같은 기준으로 비교하고 싶다.
• 실제 라인에서 직접 실험하기 어렵거나 비용이 크다.

한마디로 DES는 흐름과 사건으로 설명되는 시스템에 강합니다.

마무리

공장의 흐름은 평균값의 합으로 설명되지 않습니다. 가공 시간의 흔들림, 자재가 들어오는 간격, 운반차의 움직임, 저장 공간의 한계, 앞뒤 공정의 균형이 맞물리면서 결과는 쉽게 달라집니다.

N-XI는 3D로 그린 배치를 그대로 DES 모델로 실행하고, 그 결과를 출고·OEE·상태 구성·재고·운반 실적으로 보여 줍니다. 그러니 N-XI를 처음 쓴다면 설비를 예쁘게 배치하는 것보다 먼저 이 질문을 기억해 두면 좋습니다.

“이 배치에서 품목은 어디서 기다리고, 무엇이 흐름을 막는가?”

이 질문을 품고 숫자를 읽기 시작하면, 단순한 3D 모델이 아니라 현장의 결정을 돕는 시뮬레이션을 만들 수 있습니다.

그리고 이제 이 질문에 답하는 과정은 AI와 함께할 수 있습니다.