Prawdziwy koszt braku danych. O roli wskaźników OEE i TEEP 

“Jeśli nie mierzysz, nie poprawiasz”. Trudno nie zgodzić się ze słowami CEO jednej z fabryk, z którą współpracowaliśmy. Bez precyzyjnych danych dotyczących czasu i pieniędzy przeznaczonych na przestoje produkcyjne, trudno utrzymać kontrolę nad wydajnością swojego parku maszynowego.  

Co więcej, samo posiadanie systemu ERP nie rozwiąże problemu, jeżeli na hali produkcyjnej brakuje narzędzi klasy MES. Prawdziwa kontrola nad produkcją zaczyna się od właściwego zdefiniowania grup przestojów. Należy również odróżnić od siebie kluczowe wskaźniki wydajnościowe - OEE oraz TEEP.  

Zrozumienie aktualnej efektywności sprzętu na poziomie zmiany produkcyjnej wymaga zastosowania odpowiednich wskaźników. W przypadku Platformy Operator, moduł Machine Status Monitoring pozwala na dogłębną analizę przy użyciu dwóch kluczowych miar: 

• OEE (ang. Overall Equipment Efficiency) - wskaźnik ten bazuje wyłącznie na zaplanowanym czasie produkcji. Pokazuje wykorzystanie maszyny w momencie, gdy jej praca faktycznie została zaplanowana. OEE składa się z trzech komponentów: dostępności, wydajności i jakości. Jeśli maszyna pracuje na jedną zmianę (8 godzin) i w tym czasie osiągnie idealne parametry, jej OEE wyniesie 100%. Tym samym wskaźnik pozwala nie tylko optymalizować produkcję, ale także identyfikować straty w trakcie trwania zmiany.   

• TEEP (ang. Total Effective Equipment Performance) - miara, która bierze pod uwagę całkowity czas kalendarzowy – 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, 365 dni w roku. Tym samym pokazuje maksymalny potencjał fabryki, uwzględniając tzw. straty zaplanowane (np. przerwy świąteczne). Dlatego maszyna, która pracuje przez jedną 8-godzinną zmianę na dobę, będzie miała TEEP na poziomie zaledwie 33%. Wynika to z faktu, że przez pozostałe 16 godzin jest wyłączona.  

Dlaczego to tak ważne? OEE pokazuje, gdzie tracimy pieniądze na awariach, przezbrojeniach i mikroprzestojach. TEEP z kolei ujawnia ukrytą pojemność fabryki. Często udowadnia, że zamiast wydawać miliony na nowe linie produkcyjne, wystarczy zainwestować w dodatkową zmianę lub optymalizację planowania w systemie ERP.  

Zanim zaczniemy analizować najdrobniejsze mikroprzestoje, należy odpowiednio zdefiniować główne grupy zatrzymań linii. Wdrożenie systemu takiego jak Operator MES zmusza organizację ustrukturyzowania strat. 

Podstawą jest wyraźny podział na przestoje planowane i nieplanowane. Do planowanych zaliczamy przezbrojenia maszyny, zaplanowaną konserwację czy przerwy śniadaniowe pracowników. Natomiast do nieplanowanych przestojów należą m.in. awaria mechaniczna, spadki prędkości oraz brak materiału produkcyjnego.  

Dzięki modułowi Operator Datalogger, połączonemu z terminalami na halach, system zyskuje pełen kontekst: 

• Drzewo przyczyn – przestoje są kategoryzowane hierarchicznie, co pozwala na analizę źródeł oraz częstotliwości poszczególnych zdarzeń.  
• Kontekst od operatora – przy pomocy terminala operator ręcznie przypisuje szczegółowy kod przyczyny. Dodaje również notatki, które mogą dotyczyć na przykład pracy maszyny ze zmniejszoną prędkością.  
• Prawda o przezbrojeniach – system precyzyjnie oddziela czas rzeczywistej produkcji od czasu przygotowania maszyny. To bywa często największym obszarem ukrytych strat w zakładach produkcyjnych.  

Kiedy zakłady produkcyjne opanują podstawy - zdefiniują przestoje i zaczną mierzyć OEE oraz TEEP - mogą sięgnąć po najbardziej zaawansowane narzędzia. Rozwiązanie Operator OEE, zintegrowane z platformą Manufacturing Intelligence, oferuje wsparcie na poziomie sztucznej inteligencji.  

Algorytmy uczenia maszynowego dostarczają rekomendacji optymalizacyjnych na podstawie historycznych danych i wzorców wydajności. Mechanizm ACIP (Automated Continous Improvement Process) wykorzystuje AI do przewidywania potencjalnych problemów jakościowych i anomalii w działaniu maszyn.  

Poszukujesz partnera technologicznego, który pomoże z odpowiednim wdrożeniem systemu MES i precyzyjną siatką przestojów? Zachęcamy do kontaktu i umówienia demo oprogramowania.