린 제조:OEE 계산 및 방법으로 TPM 개선

제조업체는 결함이 없고 계획되지 않은 다운타임이 없는 동일한 것을 원합니다. 그러나 작업 현장에서 높은 생산 효율성 목표를 달성하는 것은 또 다른 문제입니다. 전반적인 장비 효율성을 입력합니다.

OEE란 무엇입니까?

전 세계 기업들은 OEE라는 약어로 더 잘 알려진 전반적인 장비 효율성을 사용하여 생산 현장 효율성을 평가합니다. 핵심적으로 OEE 방법은 이상적인 출력 및 품질 측정항목에 대해 측정된 장비 수준에서 작업 현장의 성능을 식별할 수 있습니다.

작업 현장이 얼마나 효율적이든 회사를 잘 관리하든 관계없이 모든 사람은 기계 고장, 도구 마모, 실수와 같은 일반적이고 예측 가능한 현실에 직면합니다. 이것이 바로 린 제조와 TPM의 신조가 일상적인 운영에서 가치 있는 자리를 얻은 곳입니다. 린 원칙을 수용하는 회사는 가동 중지 시간을 줄여 운영을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

OEE가 왜 중요한가요?

성능을 이해하는 방법이 없으면 개선 방법과 위치를 파악하는 것이 거의 불가능할 수 있습니다. OEE는 생산의 종속적인 측면(출력 및 품질)을 동시에 결합하고 분리하므로 모든 사람이 같은 페이지에 있을 수 있습니다. 일단 캡처된 올바른 정보는 상점 관리자와 현장 직원에게 결함, 가동 중지 시간 및 주요 운영 성과 영역에 대한 완전한 투명성을 제공하여 그에 따라 계획할 수 있도록 합니다.

공장 현장에서 OEE를 어떻게 이해합니까?

공장의 모든 사람이 OEE에 익숙하든 그렇지 않든 OEE의 구성 요소를 인식할 것입니다. 다음 시나리오를 고려하십시오.

• 상점은 매주 40시간 영업하지만 기계 설정과 점심 시간에 그 중 10시간을 소비하므로 전체 공장 가용성은 75%입니다. 가용성을 높이려면 퀵 체인지 도구나 다운타임을 줄이는 다른 방법을 찾아야 할 때입니다.

• 사용 가능한 시간 동안 기계는 매시간 10개의 스테인리스 스틸 위젯을 생산할 수 있습니다. 시간당 평균 8개의 위젯만 사용한다면 성능은 80%입니다. 성능 저하를 일으키는 시스템에 문제가 있습니까?
• 매시간 생산되는 위젯 중 하나가 쓰레기통에 버려지면 품질 수준이 87.5%로 실행되고 있는 것입니다. 그 이유를 알아볼 시간입니다.

OEE는 어떻게 계산합니까? 힌트:공식이나 일시불은 없습니다.

디지털 혁신 자문 회사인 LNS Research에 따르면 OEE는 가용성 x 효율성 x 품질(위젯 공장 시나리오를 50% 이상으로 가정)의 산물입니다. 이는 OEE 계산이 전체 기본이 아니라 각 장비에 적용됩니다.

생산성 어플라이언스 제공업체인 Vorne Industries는 OEE 계산의 단순하고 선호하는 방법을 모두 제공합니다. 첫 번째는 양호한 부품 수 x 이상적인 주기 시간/계획된 생산 시간으로 정의됩니다. 선호하는 방법은 가용성, 성능 및 품질을 "손실 요인"으로 분류한 다음 제조 폐기물에 대한 보다 자세한 이해를 제공하기 위해 유사한 공식에 연결합니다.

오타와 컨설팅 그룹인 Lean Advisors의 설립자인 Larry Coté는 매장에서 일괄적으로 성과를 평가하기보다는 OEE 계산에 사용되는 개별 구성요소를 분석해야 한다고 경고합니다.

Coté는 “OEE는 흥미롭고 편리한 측정 방법이지만 액면 그대로 보면 특정 문제를 쉽게 간과할 수 있습니다. "예를 들어, 기계 가동 중지 시간은 완벽한 품질 수준으로 가려질 수 있으며, 100% 가동 시간은 많은 결함을 제거할 수 있습니다. 완전한 그림을 얻으려면 세 가지 값을 각각 개별적으로 파헤쳐야 합니다.”

RedViking의 제조 실행 시스템 전무 이사인 Greg Giles도 이에 동의합니다. 단일 OEE 지표는 수치가 높고 모든 것이 흥얼거릴 때만 그를 행복하게 만듭니다.

Giles는 “OEE에 대한 전체적인 접근 방식을 취하는 것이 중요합니다. "값에 어떤 종류의 하락이나 불일치가 있는 경우 근본 원인을 찾을 수 있도록 문제가 어디에 있는지 이해하는 능력이 필요합니다."

장비 효율성이 떨어지는 근본 원인을 확인하려면 어떻게 해야 합니까?

근본 원인을 발견하고 식별하는 한 가지 방법은 포괄적인 데이터 수집 및 분석입니다. 기계 작업자에게 결함 부품, 교체 시간, 계획에 없던 기계 정지와 같은 오류를 Excel 스프레드시트에 기록하고 각각에 이유 코드를 할당하도록 요청하는 것처럼 간단할 수 있습니다. 주말에 각 기계의 결과를 수집하고 분석한 후 탐정 작업을 시작할 수 있습니다.

이러한 계획은 비록 의도는 좋았지만 번거롭고 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 그 자체로 OEE 데이터를 수집하는 행위는 추가 가동 중지 시간으로 이어져 허용 가능한 값을 왜곡할 수 있습니다.

업계 전문가들은 최고의 OEE 도구가 거의 힘들이지 않고 자동으로 기계 데이터를 수집하는 도구라는 데 동의합니다. 이를 통해 경영진은 숫자를 계산하는 시간을 줄이고 근본 원인을 식별하고 처리하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 소프트웨어 접근 방식은 운영자의 데이터 입력 부담을 없애면서 "형님이 지켜보고 있다"는 느낌을 없애줍니다.

자동화된 수거 플랫폼은 상점에서 장비 정지, 느린 주기, 공정 결함 및 감소된 수율과 같은 "큰 손실"을 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 오류가 식별되면 성능 관리 도구를 사용하여 가동 중지 시간의 원인을 쉽게 추적하고 조치를 취하여 주기를 다시 시작할 수 있으므로 생산 현장에서 OEE 값을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

공장에서 완벽한 부품과 95%의 가동 시간을 즐기거나 매일 유휴 상태의 기계 성능에 대해 총체적으로 고민하고 있든 OEE 이니셔티브는 생산성, 품질 및 효율성 향상을 위한 탁월한 접근 방식입니다.

작업 현장에서 어떤 OEE 전략이 효과가 있었습니까? 최고의 팁을 공유하세요.