OEE (Overall Equipment Effectiveness) – czyli całkowita efektywność wyposażenia, to stosowany przez zakłady produkcyjne na całym świecie wskaźnik pomiaru efektywności pracy maszyny. Stanowi jeden z najczęściej wykorzystywanych wskaźników efektywności produkcji. Na OEE składa się iloczyn trzech składowych:
- Dostępność – czas w którym maszyna jest zdolna do pracy w stosunku do czasu planowanego. Parametr obejmuje nieplanowane przerwy (np. awarie) oraz planowane (np. przezbrojenie);
- Wydajność – tempo pracy urządzenia w stosunku do określonej dla niego normy. Parametr obejmuje mikroprzestoje i powolne cykle związane np. z uruchamianiem maszyn;
- Jakość – produkty dobrej jakości w stosunku do wszystkich wytworzonych produktów.
W praktyce napotkać można pojęcie tzw. światowego standardu (ang. world class) OEE. Mówi się o nim, gdy wartość wskaźnika OEE osiąga poziom co najmniej 85%, a poszczególnych składowych odpowiednio:
- dostępność 90%
- wydajność 95%
- jakość 99%
Poprawa któregokolwiek z czynników OEE natychmiast zwiększa wartość wskaźnika, a tym samym przekłada się na efektywność pracy zakładu. Wskaźnik OEE na poziomie 85% w wielu zakładach uznawany jest za długoterminowy cel rozwojowy. Jakie procesy wpływają na poziom poszczególnych składników OEE?
Dostępność
Ten czynnik obejmuje wszelkie zdarzenia, które mogą spowodować zatrzymanie planowanej produkcji na dłuższy okres czasu. W praktyce przestoje są nieuniknione, należy jednak dążyć do ich minimalizacji. Wśród głównych przyczyn niskiego poziomu dostępności można wymienić:
- Zbyt wiele nieplanowanych przestojów – nieplanowane przestoje związane z awarią lub usterką często są efektem tzw. reaktywnej konserwacji. Gromadzenie danych o historii maszyny pozwala ustalić faktyczny czas resursu dla poszczególnych komponentów, co pozwala na ich prewencyjną wymianę.
- Długi czas trwania przestojów – powolny czas reakcji służb utrzymania ruchu, ręczne zarządzanie konserwacjami, brak gromadzenia historii eksploatacji maszyn lub brak aktualnych informacji. To jedne z głównych powodów przedłużających się przestojów.
- Brak pomiaru, analizy i poprawy kluczowych wskaźników wydajności działu UR: MTTR (średni czas do przywrócenia sprawności), MTBF (średni czas między awariami) i MTTF (średni czas do awarii).
Wydajność
Parametr ten uwzględnia wszystko co sprawia, że proces produkcyjny działa z mniejszą prędkością niż maksymalna, w tym np. mikroprzestoje. Wśród potencjalnych przyczyn niskiej wydajności znajdują się:
- spowolniony czas cyklu – wynika on zazwyczaj z braku monitorowania rzeczywistych czasów cyklu i licznymi mikroprzestojami w danym przedziale czasowym;
- długie uruchamianie produkcji – najczęstszą przyczyną są liczne przezbrojenia;
- brak odpowiedniego przygotowania operatorów – może on wynikać z nieefektywnego procesu szkolenia czy braku na stanowisku pracy łatwo dostępnych instrukcji i list kontrolnych.
Jakość
Na obniżenie tego parametru mają wpływ produkty nie spełniające norm jakościowych. Do tej grupy należą artykuły przeznaczone do utylizacji, a także te, które wymagające ponownej obróbki. Najczęstsze przyczyny spadku jakości to:
- Wysoka liczba defektów – wynika najczęściej z wadliwej pracy maszyny lub błędów popełnionych przez operatora. Dbałość o należyty stan parku maszynowego, a także udostępnienie operatorom instrukcji i list kontrolnych na stanowisku pozwala zmniejszyć ilość defektów.
- Zbyt późne rozpoznawanie anomalii procesu produkcji – jest to często związane z brakiem narzędzi do monitorowania i kontroli SPC (statystyczna kontrola procesu).
Gromadzenie danych produkcyjnych
Podstawą dla prawidłowej kalkulacji OEE i punktem wyjścia dla jego doskonalenia jest gromadzenie danych z procesu produkcji. Nieodpowiednio zebrane dane, oraz dodatkowy czas potrzebny na ich pozyskanie mogą zafałszować końcowy wynik. Ponadto w wielu zakładach systemy premiowania pracowników opierają się na osiągniętych wskaźnikach efektywności. Dlatego transparentny i bezsporny sposób ich obliczania korzystnie wpływa na motywację załogi.
Aktualnie automatyzacja procesu pozyskiwania danych produkcyjnych jest standardem w wielu dużych i średnich przedsiębiorstwach. Gromadzenie danych przez pracowników może odbywać się przy pomocy czytników kodów kreskowych czy terminali dotykowych. Sterowniki PLC, czujniki i modułu kontrolno-pomiarowe, pozwalają obecnie na pozyskanie wielu informacji bezpośrednio z maszyn produkcyjnych. Automatyczna akwizycja danych przynosi następujące korzyści:
- ograniczenie czasu wprowadzenia danych,
- znacznie mniejsza ilość błędów,
- minimalizacja ryzyka nadużyć,
- pełna wiedza o tym skąd pochodzą dane,
- dostęp do danych w czasie rzeczywistym,
- możliwość automatycznego obliczania KPI.
Niezależnie od stosowanych w zakładzie wskaźników KPI, warto zautomatyzować proces ich wyznaczania opierając wyliczenia na danych pochodzących bezpośrednio z produkcji. Pozwala to na bieżące monitorowanie wahań wskaźników i szybką reakcję na zaburzenia występujące w procesie produkcyjnym. Poszukując informatycznego systemu do raportowania produkcji warto zdecydować się na taki, który pozwoli na monitorowanie pracy zarówno maszyn jak i pracowników.
