시뮬레이션 프로젝트에서 흔히 하는 다섯 가지 실수와 그 피하는 방법

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By Mirko Peters · 2026-11-11

시뮬레이션 프로젝트의 실수는 시간과 신뢰를 잃게 합니다. 모호한 질문부터 검증 생략까지 흔한 다섯 가지 실수를 작업 예시와 체크리스트와 함께 알아보겠습니다.

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시뮬레이션 프로젝트의 실수는 대부분 피할 수 있으며, 그중 상당수는 첫 모델을 만들기 전에 이루어집니다. 이 가이드는 제조 시뮬레이션 프로젝트를 후원하는 공장장과, 프로젝트가 의사결정으로 이어지기를 원하는 모델 개발 엔지니어를 위한 것입니다. 여기서는 시뮬레이션 전문가 Averill Law의 두 편의 논문과 실무 경험을 바탕으로 한 다섯 가지 흔한 실수를 살펴봅니다. 또한 한 번의 실행으로는 충분하지 않은 이유를 수치로 보여 주는 작업 예시와, 다음 팩토리 시뮬레이션 프로젝트에 활용할 수 있는 체크리스트를 제공합니다.

핵심 요약

• 시뮬레이션 프로젝트에서는 명확한 질문이 없는 것, 부적절한 세부 수준, 약한 데이터, 검증 누락, 단일 실행 결과에 대한 맹신이라는 다섯 가지 실수가 반복됩니다.
• 명확한 질문과 정기적으로 소통하는 의사결정자가 없는 모델은 아무리 훌륭해도 잘못된 문제를 풀게 됩니다.
• 단순하게 시작하고, 질문에 필요할 때만 세부 사항을 추가하십시오. 불필요한 세부 사항은 시간을 낭비하고 중요한 요인을 가립니다.
• 예측에 사용하기 전에 모델을 기존 시스템과 대조해 검증하고, 작성한 가정은 검토를 위해 보관하십시오.
• 무작위 이벤트에는 많은 반복 실행이 필요합니다. 한 번의 실행으로는 두 대안의 순위가 뒤바뀔 수 있습니다.

시뮬레이션 프로젝트의 실수: 원인은 어디에 있는가

시뮬레이션 프로젝트는 프로그래밍 작업이 아닙니다. Averill Law는 2003년 Winter Simulation Conference에서 발표한 성공적인 시뮬레이션 연구를 수행하는 방법이라는 논문에서 모델링과 검증, 소프트웨어, 무작위성, 실험 설계의 네 범주에 걸친 17개의 함정을 정리했습니다. 2024년에는 같은 학회의 논문에서 이 목록을 23개로 늘렸습니다. 또한 건전한 연구에서 프로그래밍은 전체 작업의 25~50%에 불과하다고 지적합니다.

Law는 자신의 시뮬레이션 컨설팅 회사인 Averill M. Law & Associates에서 일하므로, 그의 목록은 한 전문가의 관점을 반영한다는 점을 감안해야 합니다. 그의 목록은 Genie Industries의 J. Michael Knoll과 Joseph Heim이 제조 환경에서 이산 사건 시뮬레이션을 도입한 사례를 다룬 실무 논문 제조 환경에서의 이산 사건 시뮬레이션 도입과 대체로 일치합니다. 다만 이 논문은 중간 규모 제조사 한 곳을 기반으로 하며, 정량화된 절감 효과는 보고하지 않습니다.

이 자료들과 일반적인 실무 경험을 바탕으로, 공장에 가장 중요한 다섯 가지 실수를 골랐습니다. 이 선정은 논문들의 순위가 아니라 저희가 직접 선정한 것입니다.

실수 1: 명확한 질문이 없고 의사결정자와 소통하지 않음

첫 번째 실수는 질문이 아니라 도구에서 출발하는 것입니다. Law는 목표가 정의되지 않은 것과 의사결정자와의 정기적인 소통 부족을 함정으로 꼽습니다. 그는 잘못된 문제에 적용된 가장 훌륭한 모델은 의사결정자에게 거의 쓸모가 없다는 경고를 인용합니다. 그가 든 사례 중 하나에서는 분석가가 몇 달 동안 작업하면서도 요청한 임원과 상의하지 않았습니다. 결국 최종 브리핑에 참석한 임원은 5분 만에 자리를 떠나며, 자신이 관심을 가진 문제가 아니라고 말했습니다.

Knoll과 Heim은 실무적인 원칙을 하나 더 제시합니다. 출력 결과가 사용되지 않을 모델이라면 만들지 않아야 합니다.

해결 방법. 질문을 결정 사항의 형태로 작성합니다. "두 가지 배치안 중 어느 쪽이 교대당 3,000개를 생산할 수 있는가?"는 질문입니다. "공장을 시뮬레이션해 봅시다"는 질문이 아닙니다. 영향을 받는 모든 사람과 착수 회의를 열고, 누가 언제까지 결정하는지 명확히 하며, 프로젝트 기간 동안 정기 검토 회의를 하기로 합의합니다.

실수 2: 잘못된 상세 수준

두 번째 실수는 너무 많이 모델링하거나 너무 적게 모델링하는 것입니다. Law는 부적절한 상세 수준을 특히 신입 분석가에게서 흔히 나타나는 가장 대표적인 오류 중 하나로 꼽습니다. 그의 조언은 관심 있는 질문에 답할 수 있을 만큼만 상세하게 만들고, 단순하게 시작해서 필요에 따라 상세함을 더하라는 것입니다. Knoll과 Heim도 같은 입장입니다. 범위를 좁게 유지하고, 가능하다는 이유만으로 모델을 확장하지 말라는 것입니다.

지나치게 상세한 모델은 프로젝트를 지연시키고, 수많은 파라미터 속에 중요한 요인을 묻어버립니다. 반대로 지나치게 단순한 모델은 테스트하려던 효과, 예를 들어 품종 교체(changeover)나 버퍼 같은 요소를 빠뜨리게 됩니다.

해결 방법. 모델의 각 요소와 각 입력 파라미터에 대해, 그것이 질문에 대한 답을 바꾸는지 물어보십시오. 바꾸지 않는다면 제외하거나 단순한 규칙으로 대체합니다. 가정은 간단한 개념 모델(conceptual model)로 적어 두십시오. Law는 이를 자주 생략되지만 반드시 필요한 핵심 활동이라고 부릅니다. 그리고 해당 라인을 잘 아는 사람들과 함께 검토하십시오.

실수 3: 부실한 시뮬레이션 데이터 수집

세 번째 실수는 데이터와 관련됩니다. Law는 부실한 시스템 데이터 수집을 함정 중 하나로 꼽으며, 입력 모델링에서 흔히 저지르는 두 가지 오류도 경고합니다. 첫 번째는 무작위 입력값을 평균값으로 대체하는 것입니다. 그의 대기열(queueing) 예시에서는 평균과 같은 고정 시간을 사용하자 대기열이 완전히 사라져, 실제 시스템에는 존재하는 대기가 모델에서는 나타나지 않았습니다. 두 번째는 습관적으로 정규분포 같은 분포를 선택하는 것입니다. 그의 한 예시에서는 서비스 시간에 정규분포를 적용했더니, 더 잘 맞는 분포를 사용한 경우와 비교해 출력 오차가 39%나 발생했습니다.

공장 데이터 자체도 주의가 필요합니다. 제조실행시스템(MES)의 정지 사유가 보전 기록과 일치합니까? 디지털 트윈, 즉 실제 설비를 관측 데이터로 최신 상태를 유지하는 디지털 표현이 있다면 최신 데이터를 제공할 수 있습니다. 없다면 측정에 필요한 시간을 계획에 포함하십시오.

해결 방법. 질문에 필요한 데이터를 나열하고, 각 항목의 출처와 담당자를 확인하십시오. 평균값만이 아니라 변동성도 수집하십시오. 공정의 중요한 부분에는 최소 두 명의 전문가를 참여시키십시오. 사람들이 말하는 내용 중 일부는 틀릴 수 있기 때문입니다.

실수 4: 시뮬레이션 모델 검증 생략

네 번째 실수는 현실과 비교된 적이 없는 모델을 신뢰하는 것입니다. Law는 모델 출력과 기존 시스템을 비교하는 것을 가장 중요한 검증 기법으로 꼽으며, 이것이 모델의 신뢰성도 뒷받침한다고 말합니다. 그의 2024년 논문에는 제지(펄프) 공정 사례가 나오는데, 모델과 실제 시스템의 처리량 차이가 각각 0.4%와 1.1%에 불과했습니다. 또한 그는 모든 이해관계자와 가정을 구조적으로 검토하는 워크스루를 권장합니다. 모델의 오류와 누락은 그 과정에서 드러나기 마련이기 때문입니다.

해결 방법. 먼저 기준 모델(baseline)을 구축하고, 실제 라인의 출력량, 정지 횟수, 리드타임과 비교해 검증하십시오. 전문가에게 시뮬레이션 결과의 타당성을 검토받고, 어떤 입력 파라미터가 결과를 가장 크게 바꾸는지 테스트하십시오. 그 후에야 모델을 대안 검토에 사용하십시오. 아직 라인이 존재하지 않는다면, 유사한 라인이나 계산 결과와 모델을 비교하고, 그 사실을 솔직하게 밝히십시오.

실수 5: 단일 실행 결과를 진실로 취급하기

다섯 번째 실수는 통계와 관련됩니다. 무작위 사건을 포함한 시뮬레이션은 실행할 때마다 결과가 다릅니다. Law는 한 번의 실행 결과를 모델의 실제 성능으로 간주하는 것을 경고합니다. 자동차 관청 창구 예시에서는 반복 실행마다 평균 지연 시간이 1.83분에서 10.37분까지 달랐습니다. 그는 또한 초기 상태가 비어 있어 대표성이 없는 웜업(warm-up) 기간을 제외하지 않는 것, 그리고 신뢰구간 없이 대안을 비교하는 것도 흔한 실수로 열거합니다.

해결 방법. 독립적인 반복 실행을 여러 번 수행하고, 웜업 기간을 제외하며, 실행 전에 분석 계획을 세우십시오. 대안은 단일 수치가 아니라 범위나 신뢰구간을 사용해 비교하십시오.

예시: 한 번 실행 대 다섯 번 반복 실행

이는 가정된 수치를 사용한 예시이며, 실측 사례가 아닙니다. 한 공장이 패킹 라인의 모델에서 두 가지 버퍼 설계(A와 B)를 비교합니다. 모델에서 각 설계의 교대당 생산량은 다음과 같습니다.

• 설계 A, 5회 반복 실행: 412, 389, 401, 395, 393개. 평균은 1,990 ÷ 5 = 398개입니다.
• 설계 B, 5회 반복 실행: 405, 399, 408, 402, 406개. 평균은 2,020 ÷ 5 = 404개입니다.

팀이 각 설계를 첫 번째 실행만 했다면 A는 412, B는 405를 기록했을 것이고, A가 7개 더 나아 보였을 것입니다. 다섯 번 반복하면 B가 평균 6개 더 높고, B의 범위(399~408)는 A의 범위(389~412)보다 좁습니다. 첫 실행만으로는 설계의 순위가 뒤바뀌어 판단된 것입니다.

예시에서 다섯 번 반복은 최소한의 수준입니다. 실제 프로젝트라면 더 많이 반복하고 신뢰구간을 계산해야 합니다. 검증 단계도 같은 원리를 따릅니다. 기준 모델의 평균이 391개이고 실제 라인이 20교대 동안 교대당 평균 380개를 생산했다면, 모델은 11개, 약 3% 더 높게 나옵니다. 이 차이가 질문에 비추어 충분히 가까운지는 팀이 결정하고, 그 결정을 기록합니다.

다섯 가지 실수를 피하는 방법: 체크리스트

1. 질문을 작성하십시오. 의사결정권자와 날짜를 포함하여 결정 사항의 형태로 적습니다.
2. 킥오프 회의를 여십시오. 모든 이해관계자와 함께 검토 회의 일정을 합의합니다. 이 작업을 일방향 워크플로가 아니라 검토 지점이 있는 반복 과정으로 다루십시오.
3. 단순하게 시작하십시오. 가정을 포함한 짧은 개념 모델을 작성하고, 프로그래밍하기 전에 전문가와 함께 검토합니다.
4. 데이터를 계획하십시오. 각 데이터 항목의 출처와 담당자를 명시하고, 변동성을 함께 수집합니다.
5. 옵션을 테스트하기 전에 기준 모델을 실제 라인과 대조해 검증하십시오.
6. 반복 실행하십시오. 충분한 횟수로 반복하고, 워밍업 구간은 제외하며, 평균만이 아니라 범위를 보고합니다.

흔한 실수

• 프로젝트를 프로그래밍으로 취급하는 것. Law에 따르면 프로그래밍은 작업의 일부일 뿐입니다.
• 애니메이션으로 결론을 내리는 것. 애니메이션을 잠깐 보는 것은 실험이 아닙니다.
• 가격만 보고 시뮬레이션 도구를 선택하는 것. 도구는 해결하려는 문제와 팀의 역량에 맞춰 선택해야 하며, 시뮬레이션 소프트웨어를 블랙박스로 사용해서는 안 됩니다.
• 문서화가 없는 것. 가정을 문서로 남기지 않은 모델은 검토하거나 재사용할 수 없습니다.
• 프로젝트 종료 후 담당자가 없는 것. 아무도 갱신하지 않는 모델은 첫 번째 변경이 생기는 순간부터 최신 상태가 아닙니다.

소프트웨어가 도움이 되는 방식

iFAKT의 Polaris Simulator는 iFAKT Polaris의 모듈로, 용량, 인력 배치, 버퍼 시나리오 등을 가상으로 테스트하여 변경 전에 병목 지점을 드러내 줍니다. 어떤 도구를 선택하든, 시뮬레이션 결과를 의사결정에 사용하기 전에 반복 실행과 워밍업 처리 방식, 실제 데이터를 가져오는 방법, 가정을 문서화하고 검토하는 방법을 확인하십시오. 소프트웨어가 질문이나 검증을 대신할 수는 없습니다.

다음 단계

다음 제조 시뮬레이션 프로젝트나 현재 진행 중인 프로젝트를 골라 위의 체크리스트와 대조해 보십시오. 답이 비어 있는 항목이 있다면 시뮬레이션 프로젝트 실수의 유력한 원인을 찾은 것이며, 모델을 만들기 전에 바로잡을 수 있습니다.