総合設備効率(OEE)は、食品・飲料工場がより迅速かつスマートなビジネス上の意思決定を行うための真の機会を表しています。簡単に言えば、OEEは設備が理論上の能力に対してどれだけ効率的に稼働しているかを測定するものです。理論上というのは、完璧な世界では、ほとんどの機械は銘板速度で稼働すべきだからです。
それが現実です。
週末、祝日、法的制限、エンジニアリングシャットダウン—これらはコントロールできません。立ち上げにかかる時間、切換えの速さ、清掃やメンテナンスに費やす時間—これらは予測、管理、そして影響を与えることができます。しかし、これらの領域に過度の時間を費やしたり、過剰な予定外のダウンタイム、スクラップ、手直しが発生すると、すでに厳しい利益率がさらに圧迫されます。これらの課題は回避できます—OEEを正しく活用すれば。
OEEは、効率、歩留まり、機械速度、スクラップなどの個別の指標ではなく、プロセス全体を考慮に入れます。言い換えれば、1つのスマートテクノロジプラットフォームを使用することで、単一のOEE指標が実現され、ラインの稼働状況をリアルタイムで俯瞰的に把握できます。信頼性の高い重要な生産ベースのデータに支えられることで、食品・飲料製造メーカはOEEスマートテクノロジを重要な管理・改善ツールとして活用し、完全な可視性をもって非効率な慣行を特定することができます。しかし、多くの食品・飲料企業は、OEE知見を活用しきれていません。
OEEは、稼働率、性能、品質全体にわたる改善の特定
OEEは包括的な性質を持つため、プラントリーダーが継続的改善の機会と、それを実現するための具体的なアクションを特定するのに役立ちます。OEEを信号機のように考えてみましょう。特定のラインにとって妥当な水準を下回った場合(このシナリオを赤信号と呼びましょう)、生産マネージャに何が影響したのかを尋ねることができます。予想よりも高い場合(これを青信号と呼びましょう)、同じ探究的な姿勢で何がうまく機能していたのかを見つけることができます。おそらく、ラインが切換えなしで長時間稼働していたのかもしれません。あるいは、整備士がケースを積み込む新しい方法を考案し、オペレータがライン速度を上げることができたのかもしれません。または、ブレンダーが原材料を事前に準備する方法を見つけたのかもしれません。
OEEが目標範囲よりも低い場合でも高い場合でも、その理由を突き止めることが重要です。そうすることで、問題を解決したり、他のラインや他のプラントで成功を再現したりすることができます。基本的な電気の信号を持つあらゆる機械からOEEデータを抽出することができます。稼働時間、サイクルタイム、部品数などの情報は、最新化する製造プロセスにとって非常に貴重です。早い段階で意思決定を行い、物事を順調に進めるためには、スマートテクノロジによるスマートデータがすべてです。OEEが正しい方向を示すためには、もちろんより深く掘り下げる必要がありますが、これは必ずしも容易ではありません。
OEEに関して私たちが目にする最大の機会損失には、以下が含まれます。
システムがOEEを効果的に計算するための不十分または不完全なデータを実現している。
手動でのデータ収集や不適切に実装されたERPシステムでは、OEEを正確に算出するために必要なデータを得ることはできません。データが異なるシステムやデータベースに存在する場合、信頼できると期待される計算を作成するために手動でデータをまとめることは時間がかかります。対照的に、単一のデジタルプラットフォームERPは、生産を接続・自動化し、切換えや機械速度から歩留まり、廃棄物、オペレータ設定、ダウンタイム、修理など、信頼性の高いリアルタイムのデータを実現します。正しく実装されたシステムは、OEEを計算し、どこに影響が及んでいるかを示すことができます。
システム出力は根本原因の可視性を実現しないため、改善機会を特定することが困難です。
例えば、昨日ある生産ラインの稼働状況が悪かった場合、その原因を知りたいと思うでしょう。カテゴリ別にドリルダウンして、どこで障害が発生したのかを正確に確認できる必要があります。例えば、過剰なダウンタイムが発生した場合、それが立ち上げ時間の長期化によるものなのか、切換えの回数が多すぎたためなのか、といったことです。適切なレベルの詳細情報があれば、何が問題だったのか、そしてそれをどのように修正すべきかに焦点を絞ることができます。
例えば、ある飲料プラントフロアのメトリクスでは、OEEを詳しく分析した結果、ベテランオペレータが簡単なラインに集まり、新人オペレータが難しいラインで苦戦していたため、切換え作業が亀のように遅いペースで進んでいることがマネージャに示されました。この発見により、管理は2つの部分からなる解決策を策定しました。ベテランオペレータが難しいラインで作業するための昇給と、より迅速な切換えを促進するための新人オペレータへのトレーニングです。OEEは劇的に向上しました。
別のプラントでは、ベテランのオペレータが機械の清掃時に中途半端に満たされたホッパーを残したくないという理由で、原料を一度に1袋ずつ投入していました。この発見をきっかけに、メンテナンスにホッパーをより簡単に空にする方法の開発を依頼しました。そのプラントのOEEは、ほぼ一夜にして社内最下位から2位へと向上しました。
既存のシステムでは、効果的な意思決定に必要な速度でデータを実現できません。
リアルタイムのデータがあれば、OEEを好きな頻度で生成できます—1時間ごと、4時間ごと、毎日など。リアルタイム分析は、ダウンタイムの低減と効率の向上に極めて有効であり、OEEの改善に役立ちます。OEEを月末に確認する指標としている場合、機会を逃しています。
管理はOEEを是正措置を促すためではなく、レポートツールとして使用している。
OEEの真の力は、それをどのように活用するかにあります。OEEが低かったプロセスプラントの例を見てみましょう。データは蒸発器がボトルネックであることを示していました。さらなるデータ収集と観察により、オペレータがシフト開始時に一貫性なく制御を調整していることが明らかになりました。マネージャはさらに深く掘り下げ、システムに最も大きな影響を与える2つの制御だけを特定し、オペレータがその2つだけを調整するように制限し始めました。変更から1日以内に、OEEはグリーンゾーンに戻りました。
最新式食品製造の要求を満たすためにOEEを向上できる主な兆候
食品・飲料ビジネスから、OEEを最大限に活用できているかどうかを判断する方法についてよく質問を受けます。OEEを最大限に活用できていない兆候には、以下のようなものがあります。
- 運営コストの上昇
- 予期しない部材不足
- 適切な時期に適切な製品を適切な数量生産するための適切な原材料が手元にない
- 生産量とスループットの正確な追跡ができない
- お客様から、配送の遅延、誤った商品の発送、またはケースのラベルの誤りなど、いくつかの例として苦情を受けている
OEEに関する適切な質問でコストを抑えながら全体的な生産効率の向上
これらの問題に心当たりはありませんか?もしそうなら、まず以下の質問から始めてください。
1. OEEはどのように計算していますか?計算には性能、可用性、品質、歩留まりの指標が含まれていますか?
2. 貴社のシステムはOEEを計算するために必要なデータ収集が可能ですか?PLCと直接通信するERPシステムが、最も信頼性の高いデータを取得できる可能性が高いです。一部のプロセスでは日次レポートで十分かもしれませんが、多くのプロセスではそれでは不十分です。
3. 収集しているデータは十分に詳細で、リアルタイムのデータ収集ができていますか?データは、どの機械がいつメンテナンスが必要かなど、ボトルネックや問題点を明確に把握できるものでなければなりません。どの程度の詳細さが十分なのでしょうか?例えば、どの機械が停止し、その理由は何か、あるいは歩留まりが低下したときにオペレータが何をブレンドしていたかを把握できますか?根本原因までデータの痕跡を追跡できる必要があります。システムがライン速度が十分でなかったと報告するだけでは、作業に必要な十分な情報が得られません。
4. 貴社の文化は継続的改善を重視し、改善機会に基づいて行動できるようになっていますか?率直に言えば、結果を活用して行動を起こさないのであれば、OEEを改善しようとすることは無意味です。OEEを計算することがビジネスの助けになるのではなく、OEEに基づいて行動することが助けになるのです。そして、従業員はそれに応えてくれるでしょう。ヘルメットをかぶって現場に行き、監督者やオペレータとOEEが示していることについて話し合うことは、改善志向の文化を育む上で非常に大きな影響を与えます。
OEEの潜在能力を無駄にしないでください。OEEによるデータ駆動型管理は、食品・飲料製造メーカが具体的な改善機会を特定し、意思決定を強化するのに役立ちます。スループットの向上、廃棄物の削減、歩留まりの向上、プロセスと品質管理の維持に貢献します。小さな問題が雪だるま式に大きくなる前に修正することで、顧客要件を満たし、利益を最大化することができます。現在のシステムは成果を上げていますか?
Plante Moranの詳細 スマートテクノロジを活用して向上したOEEの実現をサポートします。プラントフロアのエラー防止方法の詳細については、オンデマンドウェビナーをご覧ください。 "Six ways to error-proof your plant floor."
関連記事