hirdetés
hirdetés

Gyártási termelékenység

OEE-mérés – az ipar 4.0 előszobája

Az OEE-mutató (Overall Equipment Effectiveness) jelentősége nem csak abban áll, hogy a termelő berendezésekről, gépekről, folyamatokról információt lehet összegyűjteni és megjeleníteni. A valós idejű OEE-mérés gyakran az ipar 4.0 felé vezető út első lépésének is tekinthető amiatt, hogy – a többi alkalmazáshoz képest legalábbis – könnyen érthető minden fél számára, jól mérhető a megtérülése és egyszerűen megoldható informatikai feladat. Bóna Péter, a Com-Forth Kft. ügyvezetője összeszedte azokat a legfontosabb döntési pontokat és potenciális zsákutcákat, amelyek egy OEE-adatgyűjtési projekt elindítása során felmerülhetnek. (1. rész)

hirdetés

Az OEE a gyártási termelékenységre vonatkozó mutató, mely egyszerűen jeleníti meg a valóban hatékony gyártási idő hányadát. A 100%-os OEE annyit jelent, hogy megállás nélkül, maximális teljesítményen (vagyis olyan gyorsan, amilyen gyorsan csak lehet) kizárólag jó terméket gyártunk. Az OEE-méréssel és a különböző veszteségek naplózásával fontos betekintést nyerhetünk gyártási folyamatunk optimalizálásának eredményébe. Az OEE, mint egyetlen mérőszám segít a veszteségek beazonosításában, az előrehaladás mérésében és a gyártóberendezések termelékenységének javításában. Magával a kifejezéssel egyébként írásban először már 1988-ban találkozhattunk Seiichi Nakajima Introduction to TPM: Total Productive Maintenance című könyvében, mely az 1982-es TPM tenkai című japán nyelvű kiadvány angol fordításából született. 

Overall Equipment Effectiveness 

Az OEE az angol Overall Equipment Effectiveness kifejezés rövidítése. Habár a Wikipédián megtalálhatjuk a teljes eszközhatékonyság kifejezést, a gyakorlatban szinte mindenki az angol rövidítést (OEE-mutató) használja – ezért a továbbiakban én is ezt a gyakorlatot követem –, de ha mégis magyarra fordítjuk, gyakran az átfogó eszközhatékonyság kifejezéssel is találkozhatunk.

A nem angol anyanyelvűek gyakran összetévesztik az efficiency és effectiveness szavakat, a különbségekről többek között itt is olvashatunk, de röviden a lényeg: az effectiveness szó egy számszerűsített, mérhető eredményre utal, tehát nem is annyira a hatékonyság, mint inkább az eredményesség a jelentése (do the right things). Ezzel szemben az efficiency alatt pedig azt a fajta hatékonyságot értjük, amikor például egyre jobb minőségű terméket szeretnénk gyártani (doing things right). Tehát, ha már tudjuk, hogy mit kell gyártanunk, abból próbáljuk a lehető legtöbbet a rendelkezésre álló erőforrások alapján megtenni, a lehető legkevesebb állásidővel, az optimális futásteljesítménnyel és a legkevesebb selejttel. Ugyanakkor, ha például egy prediktív karbantartó rendszerrel szeretnénk az üzemeltetési feladatokat optimalizálni, akkor az efficiency, azaz a hatékonyság növelése a cél.

Hogyan számoljuk az OEE-mutatót?

Az OEE-mutató kalkulációjára létezik egy, a végtelenségig leegyszerűsített számítási mód: a teljes értékű termelési idő és a tervezett termelési idő hányada. A teljes értékű termelési idő alatt azt az időtartamot értjük, ami alatt selejt és leállás nélkül a lehető leggyorsabban (elvárt ciklus idő szerint) gyártottunk. Ez alapján az egyenlet a következő:

OEE = (jó darab * elvárt ciklusidő) / tervezett gyártási idő

Habár ez a számítás érvényes és az egyszerűségében rejlik az előnye, ugyanakkor nem ad információt arra vonatkozóan, hogy mi okozza a veszteségeket, és hogy mit lehet fejleszteni a magasabb OEE-érték eléréséhez.

Az OEE-mutató kiszámításához létezik egy ennél részletesebb számítási mód: a rendelkezésre állási mutató (mennyit mentek a gépek), a teljesítménymutató (a 100%-os futáshoz képest, azaz az elvárt normához képest milyen sebességgel járatták a gépeket) és a minőségi mutató (jó termékek, azaz a nem selejtek aránya az összes legyártott termékhez képest) szorzata. Ennek alkalmazásával – és ha kellően mélyre tudunk ásni – már megtalálhatjuk egy adott veszteség gyökérokát, és ha már tudjuk, hogy mi a hiba oka, jó eséllyel ki is tudjuk javítani.

rendelkezésre állási mutatóhoz meg kell határoznunk, hogy mi volt az az elméleti maximális időtartam, amelyben teoretikusan lehet gyártani, és ebből kell kivonni az összes nem tervezett leállást, átállást, kismegállást (ez utóbbit gyakran mikrostopnak is nevezik). Ha például egy műszak 8 órás, és ebből van összesen 30 perc tervezett állás (műszakváltás, illetve egyéb munkaközi szünet miatt), akkor 7 óra és 30 perc (450') a teljes rendelkezésre álló idő. Ez lenne a 100%, amivel a gyártástervezők is kalkulálnak. Ha ez idő alatt volt egy 40 perces átállás, 2 hosszabb megállás (összesen 20 perc) és 5 mikrostop (összesen 8 perc), akkor összesen 6 óra és 22 perc (382') alatt történt ténylegesen gyártás, ami összességében kb. 84,9%-os rendelkezésre állást jelent.

teljesítménymutatót a ténylegesen gyártott idő alatt a normákhoz viszonyított darabszámok alapján tudjuk kiszámolni. Ha percenként 10 darab a norma, akkor a 6 óra és 22 perc ténylegesen gyártással töltött idő alatt 3820 terméknek kellett elkészülnie. Ha ez a szám például 3600, akkor kb. 94,2%-os teljesítményről beszélhetünk. A szakirodalmak, illetve a marketing anyagok ritkán említik a 100% feletti teljesítmény mutatót, ami lehetséges ugyan, és ha önmagára az OEE mutatóra tekintünk, akkor javít is rajta, de a gép "túlpörgetése", az ideális ciklusnál gyorsabb gyártás veszélyes lehet, a karbantartási költségeket hosszú távon jelentősen megnövelheti. Ez például az egyik oka – amelyről majd a későbbiekben bővebben is írunk –, hogy az OEE-mutató monitorozása önmagában miért nem ér semmit.

minőségi mutató esetében azt vizsgáljuk, hogy a ténylegesen legyártott 3600 termékből összesen hány ment át úgy az elsődleges minőségellenőrzésen (QC), hogy azt nem minősítették selejtnek. Ezt a mondatot szándékosan fogalmaztam meg ilyen nyakatekert módon, hiszen ha itt a szám pl. 3500, és a minőségi mutató emiatt 97,2%, az nem jelenti azt, hogy ez 3500 ténylegesen jó termék lett, mert lehet, hogy a gép vezérlője jó terméknek minősítette az adott alkatrészt, de később megsérül, vagy valaki észrevesz rajta egy hibát egy következő, vizuális inspekció során, vagy – legrosszabb esetben – vevői reklamációból derül ki, hogy mégis selejtet gyártottunk.

A fenti adatok alapján a rendelkezésre állási * teljesítmény- * minőségi mutató szorzataként 84,9% * 94,2% * 97,2% = 77,75%-os OEE-mutatót kapunk.

Az OEE mutatót szinte mindenki eltérő módon, a saját gyártására vonatkoztatva használja. Ezért fontos olyan szoftvert választani, amely teljesen egyedi kalkulációkat is képes elvégezni.
Az OEE mutatót szinte mindenki eltérő módon, a saját gyártására vonatkoztatva használja. Ezért fontos olyan szoftvert választani, amely teljesen egyedi kalkulációkat is képes elvégezni.

Mi számít jó OEE-mutatónak?

Több helyen találkoztam már az ún. world-class OEE fogalmával, amelynek értéke 85%, és amelyet sokan benchmarknak tekintenek. Én azonban úgy gondolom, hogy ezt mindig a saját gyártásunkhoz és a korábbi eredményeinkhez kell hasonlítani, és semmiképpen sem szabad messzemenő következtetést levonni egyetlenegy százalékos értékből.

Van olyan vállalat, ahol kis árréssel, nagy sorozatokban gyártanak, és tökélyre fejlesztették a technológiát, így már kevés selejt keletkezik. Nem csoda, ha 80-90%-os OEE mutatóval rendelkeznek. Ugyanakkor van olyan gyártó partnerünk, ahol a kiszerelő üzemben rengeteg az átállás, mivel kisszériás termékeket is csomagolnak, így ők örülnek egy 40-45% körüli OEE-értéknek. Máshol az átállást eleve nem számítják bele az OEE-be, mert a tervekre nincs ráhatásuk, és egyébként is szinte mindenki egy kicsit másképp számolja az OEE-t. Ezért önmagában azt nem lehet megmondani, hogy a mért OEE-mutató jó vagy sem, legfeljebb annyit, hogy a kiinduló állapothoz jó ütemben javul-e.

(A cikk következő részében beszámulunk arról, hogy mikor van értelme az OEE-mutatónak és milyen elvárásoknak kell megfelelnie egy jó OEE-rendszernek.)

Bóna Péter, Com-Forth
a szerző cikkei

hirdetés
Ha hozzá kíván szólni, jelentkezzen be!
 
Cikk[245199] galéria
hirdetés
hirdetés
hirdetés

Kiadónk társoldalai

hirdetés