Jak poprawić wskaźnik OEE

Ogólna efektywność sprzętu (OEE) jest kluczową miarą wydajności produkcji, łączącą dostępność, wydajność i jakość sprzętu.

Poprawa wskaźnika OEE ma kluczowe znaczenie dla lepszej wydajności produkcji i oszczędności kosztów. W tym artykule zbadamy strategie poprawy wskaźnika OEE, jego liczne korzyści, rolę każdego członka zespołu w tym procesie optymalizacji oraz przedstawimy kilka przykładów studium przypadku poprawy wskaźnika OEE.

Korzyści z poprawy wskaźnika OEE

Po opracowaniu standardowej definicji OEE i pomyślnym wdrożeniu systemów OEE, zaczniesz czerpać korzyści z pomiarów OEE.

Korzyść nr 1 - Zwiększona wydajność produkcji

Oprogramowanie do monitorowania OEE może pomóc zidentyfikować i wyeliminować wąskie gardła w produkcji, co skutkuje znacznym wzrostem wydajności produkcji.

Korzyść #2 - Ujawnienie "ukrytej fabryki"

OEE może ujawnić prawdziwy potencjał maszyn, a może się okazać, że inwestycja w dodatkowe urządzenia i czujniki przemysłowego Internetu rzeczy (IIoT), w połączeniu z inteligentną analizą danych, znacznie zwiększy wielkość produkcji w ciągu kilku tygodni. Takie podejście pozwala zaoszczędzić na kosztach modernizacji lub wymiany sprzętu, który może nie być całkowicie przestarzały.

Korzyść nr 3 - Przejrzystość dla operatorów i menedżerów

Zamiast zgadywać potencjalne obszary wzrostu, OEE pokazuje operatorom i kierownikom produkcji, gdzie można najlepiej poprawić produkcję. Dzięki dokładnym danym w czasie rzeczywistym operatorzy mogą szybko zająć się przyczynami strat produkcyjnych i zapobiegać im. Menedżerom umożliwia to podejmowanie decyzji w oparciu o dane. Oto przewodnik po tym, jak kierownicy produkcji optymalizują produkcję za pomocą Factbird:

‍

Korzyść nr 4 - Zmniejszenie kosztów związanych z maszynami

Ponieważ wskaźnik OEE zapewnia wgląd w przyczyny awarii maszyn, kierownicy ds. konserwacji mogą lepiej ocenić wymagane zadania konserwacyjne lub naprawy w celu poprawy wydajności na liniach produkcyjnych. Ponadto OEE pomaga producentom identyfikować i eliminować marnotrawstwo w produkcji, co skutkuje lepszą kontrolą kosztów i poprawą rentowności.

Maksymalizacja wydajności dzięki wiodącemu na świecie oprogramowaniu OEE firmy Factbird >

Automatyzacja gromadzenia danych

Przede wszystkim powinniśmy rozważyć automatyzację gromadzenia danych i raportów jako kluczową strategię zwiększania naszych statystyk OEE.

Niewystarczająca ilość danych jest głównym elementem utrudniającym OEE, a ręczne pobieranie danych przez operatorów wymaga zarówno czasu, jak i wysiłku, co z kolei może skutkować błędami ludzkimi. Innym elementem jest to, że opóźnienia w tym analogowym procesie gromadzenia danych - a nawet arkusze kalkulacyjne Excel można obecnie uznać za analogowe - dają niewiele miejsca na zmiany, ponieważ zwykle biegniemy pod prąd. Na szczęście urządzenia IoT do produkcji otworzyły bramy do niezawodnego gromadzenia danych, zapewniając wgląd 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, przy niewielkim wysiłku operatorów.

Informacje na hali produkcyjnej

Korzystanie z pulpitów monitorujących produkcję na hali produkcyjnej może pomóc operatorom w zrozumieniu złożonych danych, ponieważ operatorzy są w stanie uzyskać szczegółowe informacje na temat przyczyn zatrzymań i zwiększyć produktywność. Factbird pomaga również w tworzeniu danych historycznych dotyczących przyczyn przestojów, ponieważ pomaga przełożonym i zespołowi ds. konserwacji zająć się powtarzającymi się przyczynami przestojów związanymi z niewłaściwymi ustawieniami, zużytym sprzętem lub materiałami niskiej jakości.

Zdrowa konkurencja między zmianami jest również powszechna, gdy dane produkcyjne są dostępne na hali produkcyjnej, co zwiększa motywację i poprawia wskaźnik OEE.

Praca nad sześcioma dużymi stratami

Inną strategią, którą można wykorzystać do poprawy wskaźników produkcyjnych OEE, jest praca nad sześcioma dużymi stratami:

1. Awarie: Powiązany z czynnikiem dostępności w OEE, odnosi się do awarii sprzętu, nieplanowanej konserwacji, przerwy w dostawie energii itp. W przypadku zastanawiania się, czy może to być również awaria wydajności, awarie obejmują każdą stratę, której usunięcie wymaga więcej niż 5 minut, w przeciwieństwie do drobnych przestojów.

2. Konfiguracja i regulacje: Powiązane z czynnikiem dostępności w OEE. Ta strata dotyczy niedoboru materiałów, przezbrojenia, czasu rozgrzewania, regulacji narzędzi itp. Czyszczenie, kontrole jakości i planowana konserwacja mogą być również uwzględnione wśród tych przyczyn.

3. Wolniejsze cykle: Jest to związane z czynnikiem wydajności w OEE. Wiąże się to z nierówną pracą, niewłaściwymi ustawieniami, zużyciem sprzętu lub nieefektywnością operatora. Dlatego, aby wyeliminować tę przyczynę strat, powinniśmy porównać czas cyklu z idealnym czasem cyklu, aby znaleźć przyczynę.

4. Praca na biegu jałowym i drobne postoje: Kolejna strata związana z czynnikiem wydajności w OEE. Straty te są zwykle wywoływane przez powtarzające się kody zatrzymania, zacięcia materiału, źle ustawione/zablokowane czujniki, przeszkody w przepływie produktu itp. Operatorzy mogą mieć bezpośredni wpływ na zmniejszenie tego czynnika.

5. Odrzucenia przy uruchomieniu: Związane z czynnikiem jakości w OEE. Są to odpady i przeróbki wyprodukowane podczas fazy rozruchu, zwłaszcza w maszynach z długimi etapami rozgrzewania.

6. Odrzuty produkcyjne: Ostatnia pozycja na tej liście jest również powiązana z czynnikiem jakości w OEE. Obejmuje ona elementy podobne do Odrzutów Rozruchowych, ale są one generowane w stanie ustalonym. Obejmuje to wady opakowania, nieprawidłowy montaż, odpady, elementy do przeróbki itp.

Więcej informacji na temat obliczania wskaźnika OEE i sześciu dużych strat można znaleźć tutaj: Jak obliczyć OEE.

Role zespołu w monitorowaniu wskaźnika OEE

Chociaż możemy monitorować OEE za pomocą oprogramowania, najlepiej jest zdefiniować role, w których zarządzanie OEE jest obsługiwane, ponieważ jest to praca zespołowa, która zaczyna się od kierownika do operatorów, a następnie z powrotem do kierownictwa poprzez raportowanie.

Menedżerowie inicjują projekt, definiując jego zakres, cele i praktyki, których muszą przestrzegać operatorzy, zespoły utrzymania ruchu i przełożeni. Po tym, jak raporty z OEE wrócą z innych poziomów, menedżerowie muszą przeprowadzić audyt wyników, aby zmienić strategię zgodnie z wymaganiami.

Przełożeni pracują analizując straty podczas zmian i przezbrojeń. To oni są odpowiedzialni za zdefiniowanie idealnego czasu cyklu i ustalają priorytety dla taktyk usprawnień.

Operatorzy są tymi, którzy obserwują i pracują nad przyczynami przestojów, ale mogą również zgłaszać możliwości poprawy poprzez faktyczne informacje.

Specjaliści ds. konserwacji pobierają dane historyczne z oprogramowania do monitorowania produkcji i stosują wymagane zadania konserwacyjne dla poszczególnych urządzeń. Muszą również zgłaszać ewentualną potrzebę zaplanowanych wyłączeń w celu wykonania zadań konserwacyjnych. Oto przewodnik po tym, jak kierownicy ds. konserwacji usprawniają procesy w Factbird:

‍

Studia przypadków poprawy OEE

Oto kilka przykładów sukcesów klientów Factbird, które pomogą zainspirować wysiłki na rzecz poprawy wskaźnika OEE.

Jak Danfoss zwiększył produkcję o 40%

Danfoss, znany globalny producent z 95 zakładami, starał się zwiększyć wydajność produkcji poprzez agregację danych w czasie rzeczywistym. Zmotywowani rosnącymi kosztami energii i chęcią zidentyfikowania głównych przyczyn nieplanowanych przestojów, w 2021 r. nawiązali współpracę z Factbird w ramach programu pilotażowego.

W ciągu trzech dni czujniki i kamery zostały zainstalowane na trzech maszynach, dzięki czemu dane były dostępne 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu na różnych urządzeniach. Ten pilotaż ujawnił kluczowe informacje na temat nieplanowanych przestojów i przestojów maszyn, co skłoniło do szerszego wdrożenia w zakładach.

Danfoss zauważył, że system wskazał problemy powodujące wielogodzinne przestoje, przekładające się na znaczne straty w produkcji. Czujniki zwiększyły wgląd w procesy produkcyjne i pomiary energii, prowadząc do znacznej redukcji zużycia. Technologia Factbird usprawniła rozwiązywanie problemów, z dziennikami wyszczególniającymi zatrzymania maszyn, przyczyny i lokalizacje. Zidentyfikowała również potencjalną redukcję zużycia energii w trybie czuwania o 77%.

Mieliśmy dużo danych. To duża firma, ale przed cyfryzacją za pomocą Factbird była to wiedza ukryta. Teraz, dzięki informacjom i raportom danych przed każdym człowiekiem, mamy informacje, na które możemy reagować.

Martin Ole Madsen, Manager - Operations Excellence SVS EUR w Danfoss Power Solutions.

W ciągu roku firma Danfoss odnotowała 40% wzrost wydajności produkcji i 20% mniej przestojów produkcyjnych, co można przypisać wydajnemu śledzeniu i analizie Factbird. To partnerstwo pokazało transformacyjną moc podejmowania decyzji opartych na danych w optymalizacji produkcji.

Przeczytaj całą historię Danfoss >

Jak firma Autins poprawiła wskaźnik OEE o 20%

Autins, światowy lider w dziedzinie rozwiązań do izolacji akustycznej i termicznej, stanął przed wyzwaniem w marcu 2020 r., kiedy Covid-19 uderzył, a popyt spadł.

Firma pilnie poszukiwała rozwiązania pozwalającego zrozumieć i zoptymalizować wydajność produkcji w świetle rosnących kosztów pracy. Decydując się na system plug-and-play firmy Factbird, Autins chciał zrozumieć bieżącą wydajność, zwiększyć produktywność, osiągnąć zarządzanie wizualne w czasie rzeczywistym i rozpoznać przyczyny zatrzymania maszyny.

Po instalacji Factbird ujawnił dokładne wskaźniki wydajności i przyczyny przestojów maszyn, zapewniając jasność tam, gdzie wcześniej jej nie było. Ten wgląd zmienił kulturę hali produkcyjnej; zamiast naciskać na wyższą produkcję, nacisk położono na stabilną produkcję. Operatorzy stali się bardziej skłonni do współpracy, koncentrując się na stałej wydajności i proaktywnych ulepszeniach, takich jak zmiana materiału.

Kiedy zaczęliśmy korzystać z rozwiązań Factbird, w lipcu mieliśmy wskaźnik OEE na poziomie 54%. W październiku poprawiliśmy wskaźnik OEE do 81%.

Miguel, kierownik operacyjny w Autins

Dzięki Factbird ogólna efektywność sprzętu (OEE) wzrosła z 54% do 81%. Zwiększona wydajność oznaczała, że produkcja, która wcześniej odbywała się na trzy zmiany, teraz działa tylko na dwie, eliminując kosztowną nocną zmianę. Analiza danych Factbird nie tylko kieruje dalszymi ulepszeniami na hali produkcyjnej, ale także oferuje innym działom, takim jak sprzedaż, wiarygodne dane dotyczące kosztów produkcji.

Przeczytaj całą historię Auntins >

Skontaktuj się, aby uzyskać poradę eksperta

OEE jest potężnym narzędziem do identyfikacji obszarów poprawy i ułatwiania zmian w procesach produkcyjnych. Jeśli chcesz uzyskać fachową poradę na temat tego, jak poprawić wskaźniki OEE, skontaktuj się z zespołem Factbird, aby porozmawiać bez zobowiązań.