OEE 소프트웨어가 생산 효율성을 향상시키는 방법

전반적인 장비 효율성(OEE)은 수년 동안 사용되어 온 방법론입니다. 기계의 성능과 생산성을 측정하는 간단한 시스템입니다. OEE는 전환, 파손, 불량 부품 낙진 등과 관련된 가동 중지 시간과 같은 변수를 고려하여 생산 장비의 효율성을 측정함으로써 작업이 얼마나 생산적인지를 결정할 수 있습니다.

오늘날 OEE는 OEE의 방법론을 사용하여 회사의 생산 효율성에 영향을 미치는 변수를 추가로 이해하고 조치를 취하기 위해 컴퓨팅 성능을 활용하도록 설계된 기계 모니터링 OEE 소프트웨어를 사용하여 발전되고 있습니다. OEE 소프트웨어 자체가 최종 솔루션이나 목표는 아니지만 이 입증된 방법론은 ERP 시스템과 같은 클라우드 기반 소프트웨어 또는 산업용 IoT 플랫폼과 함께 사용하여 생산 효율성을 개선하고 수익을 높이는 결과를 향상시킬 수 있습니다.

OEE 소프트웨어를 사용하는 이유

현대 공장에서는 복잡한 생산 장비가 고도로 자동화되어 있습니다. 그리고 실제 생산 스테이션 자체 외에도 지원 로봇 공학, 자동화된 자재 취급, 운송 및 생산 장비에 연결된 다양한 기타 시스템이 있을 수 있습니다. 작업자와 기술자가 장비를 계속 가동해야 하는 추가 기계적, 유지보수 및 물류적 압박으로 인해 작업의 수와 복잡성이 크게 증가할 수 있습니다.

OEE 소프트웨어는 최적화된 응답을 개발하기 위해 이러한 변수를 분석하기 위해 해당 컴퓨팅 능력을 사용합니다. 소프트웨어는 효율성이 떨어지는 부분을 식별하여 관리자가 문제를 해결하기 위한 조치를 취할 수 있도록 합니다. OEE 소프트웨어는 감소가 인력, 제품 복잡성, 장비 상태 또는 기타 변수를 기반으로 하는지 여부를 결정하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

이러한 OEE 소프트웨어의 분석 기능 활용이 주요 이점입니다. 복잡한 제조 환경에서 운영자, 기술자 및 관리자는 생산 효율성을 개선하기 위해 이러한 변수에 지속적으로 조치를 취합니다. 그러나 인간은 실수를 할 수 있으며 품질이 떨어지거나 가동 중지 시간이 추가되는 형태로 생산량이 감소할 위험이 있습니다.

한 가지 이유는 인적 기반 OEE 계산이 수동이며 오류가 발생하기 쉽습니다. 두 번째 이유는 인간 운영자와 관리자에게 "직관적"으로 보일 수 있는 것이 더 깊은 수준에서는 오히려 역효과를 낼 수 있다는 것입니다. 예를 들어, 특정 장비의 속도를 높이기로 결정하면 품질이 떨어지는 제품이 증가할 수 있습니다. 이는 일반적인 용어로 이해되지만 OEE 소프트웨어가 대규모 데이터 블록을 보다 심층적으로 분석하는 능력은 수용 가능한 품질 수준을 유지하면서 생산 효율성을 개선하는 최적화된 속도에 도달하는 데 도움이 될 것입니다.

마찬가지로 OEE 소프트웨어는 효율성과 생산 효율성의 균형을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 한 가지 예는 생산 라인의 인력을 결정하는 것입니다. 작업자 수를 늘리면 장비의 효율성이 향상될 수 있지만 역으로 인력이 추가되어 직원의 유휴 시간이 많이 소요되어 효율성이 떨어질 수 있습니다. 이러한 예는 수동 OEE 계산에서 항상 명확하지 않은 생산 효율성을 희생하지 않고 OEE를 최적화할 수 있는 장점을 보여줍니다.

MachineMetrics와 같은 실시간 OEE 소프트웨어를 사용하면 다양한 관점에서 데이터를 가져와 분석할 수 있습니다. 기계 수준, 작업자 수준 또는 전체 작업 현장에서 수행할 수 있습니다.

OEE 소프트웨어 애플리케이션

OEE는 공장 내에서 여러 방식으로 장비 효율성을 측정하기 위해 적용될 수 있다는 점에서 유연합니다. OEE 소프트웨어는 성능에 영향을 미치는 변수를 이해하기 위해 특정 장비를 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 기계, 인력, 제품 혼합 및 기타 변수를 단일 기계 수준에서 OEE 계산과 함께 사용하여 개선을 위한 시정 조치를 개발할 수 있습니다.

OEE 소프트웨어는 또한 수많은 하위 처리 단계를 포함할 수 있는 전체 생산 라인의 효율성을 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 다시 말하지만, 이 수준의 복잡성은 인간의 계산으로 빠르게 한계에 도달합니다. 또한 소프트웨어를 사용하여 데이터를 분석하면 관리자가 특정 생산 라인이나 제품 라인에 리소스를 배치하는 방법과 위치를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마지막으로 OEE 소프트웨어는 전체 작업에 대한 장비 효율성을 이해하기 위한 벤치마크로 공장 수준에서 사용할 수 있습니다. 장비 효율성에 대한 진정한 표현으로 무장한 관리자는 글로벌 수준에서 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

이러한 각 보기는 수동으로 유지 관리하기 어려운 관리자에게 유연성을 제공합니다. 다양한 수준의 분석 능력을 보유함으로써 공정 개선 및 최적화된 SOP를 개발하여 운영을 통해 개선을 추진하여 생산 효율성을 높일 수 있습니다.

OEE 소프트웨어 및 연결된 공장

OEE 소프트웨어를 사용하면 생산 효율성이 긍정적으로 향상될 수 있습니다. 그러나 소프트웨어가 실제로 빛을 발하기 시작하는 곳은 산업용 IoT가 제공하는 고급 센서, 실시간 분석 및 기계 학습 기능과 함께 사용될 때입니다. 스마트 팩토리의 맥락에서 사용할 때 OEE 소프트웨어는 OEE를 최대 21%까지 향상시킬 수 있는 것으로 추정됩니다.

OEE 소프트웨어를 산업용 IoT 플랫폼과 함께 사용하면 다음과 같은 여러 가지 방법으로 공장 OEE를 개선할 수 있습니다.

• 이력 프로세스 및 성능 데이터를 사용하여 일정 및 유지 관리 활동을 최적화합니다.
• 예측 유지보수를 사용하여 공장에 대한 고급 경고에 연결합니다.
• 특정 제품 실행에 대해 더 깊고 정확한 공정 매개변수를 설정합니다.
• 실제 물량에 대한 정확한 과거 분석을 기반으로 자재 및 공급 비용을 절감할 수 있는 영역을 식별하여 해당되는 경우 JIT 생산을 허용합니다.

이것들은 OEE 소프트웨어를 사용할 때 사용할 수 있는 몇 가지 이점에 불과하지만 전체 제조 분석 에코시스템의 일부로 사용할 수 있다는 사실을 강조합니다. 스케줄링 및 예측, ERP 또는 MRP 및 기타 소프트웨어와 같은 다른 소프트웨어와 함께 이러한 영역별 플랫폼은 IIoT를 사용하는 센서 및 에지 장치의 데이터 및 데이터 정확도 증가로부터 상당한 이점을 얻습니다.

모든 독립 실행형 소프트웨어 플랫폼은 데이터 입력에 의존하며 인적 데이터 수집은 오류가 발생하기 쉽고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 그러나 이러한 시스템을 IIoT와 함께 사용하면 IIoT 플랫폼의 데이터 및 분석이 실시간으로 수집된 더 많은 양의 정확하고 심층적인 데이터를 지역별 플랫폼으로 이동하여 효율성을 높일 수 있습니다.

IIoT와 함께 OEE 소프트웨어를 활용하면 다른 이점도 있습니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 ERP, 일정 또는 OEE 소프트웨어에 직접 공급할 수 있는 다양한 기능 영역에서 작업 현장의 시각화를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 시스템에서 파생된 이점과 기능이 실시간으로 운영자, 기술자, 정비사 및 의사 결정권자의 손에 전달됩니다.

둘째, 데이터가 연결된 장비 전반에 걸쳐 분리되지 않고 표준화되기 때문에 OEE와 같은 소프트웨어로 흐르는 데이터는 모든 기능 영역에서 일관되고 인식 가능합니다. 이렇게 하면 경험이 글로벌하고 기업 전체에서 최적화될 수 있도록 파악하기 어려운 "단일 버전의 진실"이 생성됩니다.

OEE 소프트웨어를 사용하여 생산 효율성 향상

OEE 소프트웨어는 정확한 데이터, 강력한 분석 및 기본 기계 데이터의 빠른 계산을 사용하여 장비의 효율성을 결정합니다. 수동 계산을 소프트웨어 기반 계산으로 대체함으로써 단일 장비뿐만 아니라 공장 수준에서 광범위하게 공장의 실제 OEE를 평가하는 데 효과적으로 사용할 수 있습니다. 그리고 이러한 경험은 사람의 개입으로는 불가능한 속도로 IIoT 연결 장비에서 실시간으로 데이터를 캡처할 때 크게 향상됩니다.

이 데이터를 사용하여 운영자, 기술자 및 관리자는 최적화된 OEE를 준수하고 추측하는 시간을 줄이는 개선된 프로세스를 개발하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. OEE가 향상됨에 따라 생산 효율성에 대한 영향이 커질 것입니다. 또한 IIoT와 결합할 경우 이러한 생산 효율성 개선에는 더 나은 노동력 및 교대 근무 일정, 개선된 의사 결정 및 더 나은 품질이 포함될 수 있습니다.

MachineMetrics로 OEE 개선

데모 예약