Wskaźnik OEE z problemu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production

Prasóweczki

Wskaźnik OEE z tematu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production. Czy mienie efektywności wykorzystania maszyn jest w polskich realiach standardem? W który styl wyraża się do ostatniej partii w polskich fabrykach?

O ile z potrzeby mierzenia wskaźnika OEE zdaje sobie sprawę jeszcze wyższa liczba zarządzających produkcją, o tyle ciężko jest ustalić życia w tym poziomie mianem standardu. Z perspektywy wielkiego doświadczenia wdrożeniowego znanej firmy mogę zobaczyć, że posiadamy dość do podejmowania ze standardami wewnętrznymi, charakterystycznymi dla wszystkiej z firm, niż realnym, ustandaryzowanym stanowiskiem w siły kraju. W jakiejkolwiek ze współpracujących z nami firm ludzie są w mieszkanie przedstawić wskaźnik efektywności produkcji, ale rzetelne porównanie ich pomiędzy dwoma niepowiązanymi przedsiębiorstwami jest niebezpieczne, ze względu na zarabianie z osobnych algorytmów liczenia OEE. Myśli wtedy na bycie powszechnej świadomości wagi wskaźnika OEE w postępowaniach na sytuację poprawy efektywności prac przy jednoczesnej ignorancji (świadomej lub nie) w rozmiarze metodologii związanej z czystym jego liczeniem. Jest także daleko do zbudowania w tym poziomie, a drinku z wyników wsparcia firmy DSR jest dopiero zachęcanie do stosowania odpowiednich europejskich i światowych norm takich jak ISO 22400.

Co świadczy nam wiedza powstająca ze wskaźników OEE z tematu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production?

OEE to podstawowy wskaźnik pozwalający ocenić efektywność maszyn, w tych okresach stanowi on właśnie powiązany z konkurencyjnością przedsiębiorstwa. Dzięki temu objawowi możemy prowadzić działania doskonalące produkcję, gromadząc się na obszarach o najmniejszym wskaźniku. Istotnym problemem, wpływającym na informację płynącą z interpretacji OEE, jest sposób tworzenia tego znaku. Powszechnie wzięty w Polsce, uproszczony możliwość jego polegania, liczący na liczeniu stosunku czasu prac dobrych jakościowo materiałów do łatwego czasu pracy maszyny zezwala na stanowisko konieczności doskonalenia, nie odpowiada zawsze na fundamentalne pytanie: co stanowi źródłem odchyleń i na czym należy się skupić przy doskonaleniu. Dokładna analiza przyczyn przestojów, awarii zezwala na optymalizację pracy konkretnej maszyny. Wskaźnik OEE widziany z innego poziomu zarządczego może wyglądać bardzo różnie. Z tematu widzenia kierownika ośmiogodzinnej zmiany, jakiemu dano do przeprowadzenia konkretną partię artykułu i wszystko poszło dobrze, wskaźnik OEE maszyny oscyluje w przestrzeniach 100%. Ponieważ jednak maszyna jest ofertę praktyce w obrotu ciągłym zaś nie była obarczona w kolejnej części doby jej wskaźnik dla planującego produkcję ma tylko 33% (w uproszczeniu). Tak to zagregowane znane z prac połączone z narzędziami klasy Business Intelligence (BI 4FACTORY) zezwalają na wykonanie holistycznego dołączenia do podejmowania zasad Kaizen i Lean.

Gdzie najczęściej są rezerwy do osiągania wyższych wskaźników OEE?

Wielkość wskaźnika OEE jest ograniczona z trzech innych powierzchnie plus wtedy właśnie w ich nazwie należy szukać rezerw do poprawy.

OEE = A*E*Q

gdzie:
I – Dostępność (ang. Availability),
E – Wydajność (ang. Effectiveness),
Q – Jakość (ang. Quality)

Ważnym ze wskaźników jest dostępność maszyn. Wartość ta znaczy czas, w jakim możemy maszynę wykorzystać. Wyliczana jest jako stosunek planowanego czasu rzeczy i rzeczywistości. Dostępność obniżana jest poprzez awarie, inne zdarzenia produkcyjne oraz okołoprodukcyjne powodujące konieczność zatrzymania maszyny w okresie, kiedy według planu powinna pracować (np dodatkowe nieplanowane regulacje, oczekiwanie na temat, różnica między zaplanowanym czasem przezbrojenia a ważną jego produkcją itp.)

A = APT/PBT

gdzie:
APT – Pewny godzina pracy maszyny (ang. Actual Production Time),
PBT – Miany godzina pracy maszyny (ang. Planned Busy Time).

Drugim wskaźnikiem jest wydajność znana jako wykorzystanie maszyny. Jest wtedy po prostu stosunek czasu, w jakim maszyna była jednoznaczna do czasu, w jakim właśnie pracowała.

E = PRI/(APT/PQ) = PRI*PQ/APT

gdzie:
PRI – planowany czas jednostkowy (ang. Planned Run time per Item),
PQ – ilość wytworzonych wyrobów
APT – Pewny godzina pracy maszyny (ang. Actual Production Time).

Ostatnim wskaźnikiem jest formę wyliczana jako stosunek ilości wyprodukowanych zgodnych z założeniami jakościowymi do wszelkich wyprodukowanych elementów.

QR = GQ/PQ

gdzie:
GQ – ilość wyrobów dobrych,
PQ – ilość wszystkich wytworzonych wyrobów.

Szukanie rezerw do budowania wskaźnika OEE należy począć od określenia tych trzech wartości oraz dogłębnej analizy z czego wynika uzyskana wielkość. Poprawę najlepiej zaczynać z miejsca, jakie w konkretnym przedsiębiorstwie zawiera najgłębszy przychód na zmianę wskaźnika. Rezerw, jakie można wykorzystać aby zwiększyć współczynnika OEE należy szukać – w klasie produkowanych wyrobów ograniczając odpady produkcyjne i wielkość błędnie wytworzonych elementów; ograniczając ilość awarii organizacji również pozostałych zdarzeń powodujących zatrzymanie maszyny; poprawiając wykorzystanie maszyny poprawiając planowanie (wielkość zarówno dostępności kiedy i wykorzystania uzależniona jest z stosunku zaplanowanego czasu do czasu rzeczywistego). Należy zwrócić opinię na fakt, że błędne planowanie, i jest nacisk na powierzchnia wskaźnika OEE

W który styl trendy związane z Przemysłem 4.0 i IoT wchodzą na efektywność wyznaczania wskaźnika OEE?

Nie ustępuje wątpliwości, że powszechne stosowanie metody komputerowych w sektorze, leżące u podstaw Przemysłu 4.0, zaś w szczególności wykorzystanie koncepcji IoT (IOT 4FACTORY) znacząco poprawia efektywność wydawania tego znaku. Już pominięcie czynnika ludzkiego – najbardziej niebezpiecznego „elementu” każdego systemu produkcyjnego i informatycznego – stanowi samo w sobie znaczącą poprawę sytuacje w procesie wyznaczania wskaźnika OEE. Przedstawianie się maszyn eliminuje błędy, zezwala na kontrolowanie i branie funkcjonowań w toku rzeczywistym. Stąd już tylko krok do sprzężenia wskaźników z sposobami predykcyjnymi (EAM 4FACTORY), sztuczną inteligencją (AI 4FACTORY) oraz wykorzystaniem obszaru Big Data do pisania zoptymalizowanych modeli procesów produkcyjnych z użyciem odpowiednich maszyn. To myśl najbliższej przyszłości i instytucja DSR pracuje nad tym aktywnie w projekcie Production Management Smart Advisor (PMSA).

zobacz również Wskaźnik OEE Z Punktu Widzenia Realizacji Zasad Kaizen I Lean Production

0 0 vote
Article Rating
Subscribe
Powiadom o
guest
0 komentarzy
Inline Feedbacks
View all comments