눈에 보이는 것과 보이지 않는 것
“웹에서 공장 데이터를 실시간으로 확인하기”
이 말은 참 간단하게 들렸어.
근데 그 말 뒤에는 수많은 기기와 시스템, 기술들이 조용히 연결되어 돌아가고 있었어.
이 글은 너희가 보고 있는 그 ‘데이터 시각화 웹페이지’가 만들어지기까지, 데이터가 어디에서, 어떻게 오고, 어떤 기술로 가공되며, 왜 그렇게 하는지 그 흐름을 아주 쉽게 풀어보려고 해.
모노로그는 ‘사람의 손’을 감지해
공장에서 제일 중요한 건 기계가 아니야. 그 기계를 다루는 사람, 바로 작업자였어.
미싱기가 돌아간다고 해서 옷이 제대로 만들어지는 건 아니거든. 사람이 얼마나 손을 올려놓고 집중해서 작업했는지가 더 중요했어.
그래서 단순히 “기계가 작동 중이다”는 정보만으론 부족했어.
그래서 등장한 게 ‘모노로그(Monolog)’야
이 작은 IoT 장치는 미싱기 자체가 아니라, 그 위에 놓인 사람의 손의 흔적을 감지했어.
어떻게 했냐면, 바로 진동과 압력 패턴을 분석하는 방식이었지.
- 손이 올라가 있으면 진동이 일정한 리듬으로 유지됐어.
- 손을 떼거나 멈칫하면, 진동이 뚝 떨어지거나 불규칙해졌지.
- 바느질이 끊기면, 미싱기의 움직임은 멈추지만 그 정지가 의도적인지 아닌지를 데이터로 판단할 수 있었어.
결국 모노로그는 미싱기 자체가 아니라,
“사람이 미싱기를 얼마나 집중해서 다루고 있었는가”를 들여다보는 장치인 거야.
작업자의 ‘작업 효율 곡선’ 그리기
이 데이터를 기반으로 이런 그래프를 만들 수 있었어:
- 오전 10시 ~ 11시: 작업 효율 85%
- 점심 후 1시 ~ 2시: 작업 효율 60%
- 오후 3시 이후: 다시 80% 이상 회복
이런 패턴을 보면,
“이 작업자는 점심 직후엔 집중력이 떨어지네”
“이 조는 오전에 속도가 빠르네”
같은 분석이 가능해졌어.
예전엔 이런 걸 작업자가 손으로 쓴 ‘일일 작업일지’나 현장 관리자 눈 대중으로 판단했지만,
이제는 센서가 만든 데이터로 더 객관적으로 볼 수 있는 시대가 온 거야.
단순한 ‘시간당 생산량’을 넘어서
예전 공장 운영 방식에선
“이 작업자는 시간당 몇 장을 박았는가?”가 성과의 기준이었어.
하지만 이 수치는 여러 요인 때문에 왜곡될 수 있었지:
- 옷감의 난이도
- 누가 옆에서 방해했는지
- 기계 상태가 어땠는지
근데 모노로그 데이터는 ‘얼마나 미싱기를 붙잡고 있었는가’를 알려줬어.
즉, ‘작업 시간 중 실제 일한 시간’ (순작업시간) 을 알 수 있었던 거야.
이 데이터를 통해 진짜 효율(=집중해서 일한 시간 대비 생산량)을 계산할 수 있었고, 이건 관리자에게도, 작업자에게도 훨씬 공정한 기준이 됐어.
데이터로 인한 인식의 변화
가장 큰 성과는 사용자들의 인식이 변화한다는 거야.
누구나 현재 상황을 이해하고 어떤 부분을 개선해야 될 지 알 수 있고
스스로 동기부여를 할 수 있게 되었지
이처럼 Monolog ( 모노로그 ) 는 사람의 손길을 데이터로 바꿔주는 작은 장치,
그리고 많은 의사 결정의 기초가 되는 데이터의 기반이 되었지.
🔽 다음 글
👉 베트남 공장의 수많은 데이터가 한국 본사의 웹페이지에 보이기까지 – 2
다음 글에서는 공장에서 수집된 데이터가 어떻게 서버에 올라가고,
한국 본사 (혹은 다른 국가)의 웹페이지에 보이도록 구현될 수 있는지 설명할게.
