이론 Capa (Theoretical Capacity)란 무엇인가

생산 현장에서 생산성을 논할 때 가장 먼저 마주하는 개념이 바로 이론 Capa (Theoretical Capacity)이다. 쉽게 말해, 기계가 고장 나거나 사람이 쉬는 시간 등 그 어떤 손실도 없다고 가정했을 때, 우리 라인이 낼 수 있는 물리적 최대치를 의미한다.

이론 Capa를 정확히 알아야 현재 우리 공장이 얼마나 낭비를 하고 있는지, 앞으로 얼마나 더 개선할 수 있는지를 판단할 수 있다. 이 이론 Capa를 결정짓는 세 가지 핵심 요소를 차근차근 살펴보자.

1. Tact Time: 공정이 돌아가는 리듬

Tact Time은 고객의 수요를 충족하기 위해 제품 한 개를 생산해야 하는 목표 시간 간격을 의미한다. 이는 공정이 실제로 얼마나 빨리 제품을 만들어 내고 있는지를 나타내는 값이 아니라, 공장이 따라야 할 기준 시간이다.

예를 들어 1분에 제품 한 개가 툭툭 튀어나온다면 Tact Time은 1분이다. 이 박자가 빨라져서 30초마다 제품이 나오게 되면, 이론적으로 생산량은 두 배가 된다. 결국 공학적 개선의 핵심은 설비의 속도를 높여서 이 Tact Time을 단 1초라도 더 줄이는 것에 있다.

2. 설비 대수: 생산의 물리적 볼륨

아무리 빠른 속도로 제품을 뽑아낸다 해도 기계가 단 한 대뿐이라면 전체 생산량에는 한계가 올 수밖에 없다. 이때 생산 능력을 물리적으로 키워주는 요소가 바로 설비 대수다.

똑같은 성능의 기계가 1대일 때보다 10대일 때 생산 능력은 산술적으로 10배가 된다. 흔히 기업에서 주문 물량을 감당하기 위해 공장을 증설하거나 기계를 새로 들여오는 행위가 바로 이 설비 대수를 확보하는 과정이다. 이론 Capa를 계산할 때는 ‘기계 한 대의 능력 × 총 대수’를 기본으로 삼는다.

3. 제조 공정 수: 공정의 연결 구조

제품이 원재료에서 완제품이 되기까지는 여러 단계를 거친다. 반죽을 하고, 모양을 잡고, 열을 가해 굽는 식의 과정 하나하나를 공정이라고 부른다.

전체 라인의 이론 Capa를 계산할 때는 이 공정의 개수를 반드시 고려해야 한다. 설비들이 각각 다른 공정을 나누어 맡고 있다면, 전체 라인에서 최종 완제품이 나오는 속도는 개별 설비의 합산 능력을 공정수로 나눈 수치가 되기 때문이다. 즉, 공정 수가 많아질수록 제품 하나를 완성하기 위해 통과해야 할 관문이 많아지는 셈이므로 최종 산출량 계산의 분모 역할을 하게 된다.

4. 이론 Capa 계산 사례 (한 달 기준)

이해를 돕기 위해 실제 수치를 대입해 계산해 보자. 조건은 다음과 같다.

• 한 달 가동 시간: 30일 × 24시간 = 2,592,000초
• Tact Time: 60초
• 설비 대수: 10대
• 제조 공정 수: 5개

이를 공식에 대입하면 다음과 같은 결과가 나온다.

즉, 이 라인은 한 달 동안 아무런 손실 없이 완벽하게 가동될 경우 최대 86,400개의 완제품을 생산할 수 있는 잠재력을 가지고 있다는 뜻이다. 만약 실제 생산량이 이보다 적다면, 어느 공정에서 어떤 손실(Loss)이 발생했는지 분석해야 한다.

요약: 이론 Capa를 결정하는 핵심 공식

위의 세 가지 요소를 종합하면 이론 Capa는 다음과 같은 논리로 완성된다.

• Tact Time: 생산의 속도 (짧을수록 좋음)
• 설비 대수: 생산의 규모 (많을수록 커짐)
• 제조 공정 수: 생산의 구조 (나눌수록 최종 산출량에 영향)

이론 Capa = (총 가동 시간 ÷ Tact Time × 설비 대수) ÷ 제조 공정 수

결론

이론 Capa는 우리 공장이 도달할 수 있는 ‘이상적인 목표치’이다. Tact Time으로 속도를 정의하고, 설비 대수로 규모를 확정하며, 공정 수로 최적의 흐름을 설계하는 과정은 생산성 향상의 가장 기본이 되는 설계도와 같다.

자신의 라인이 가진 이 세 가지 지표를 명확히 알고 있을 때, 비로소 막연한 ‘열심히’가 아닌 공학적 근거가 있는 ‘진짜 개선’이 시작된다.

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