Wskaźnik OEE z tematu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production

Prasóweczki

Wskaźnik OEE z elementu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production. Czy mierzenie efektywności wykorzystania maszyn jest w polskich realiach standardem? W który metoda podejmuje się do ostatniej spraw w polskich fabrykach?

O ile z potrzeby mierzenia wskaźnika OEE zdaje sobie sprawę coraz ogromniejsza grupa zarządzających produkcją, o tyle niestety jest ustalić tworzenia w współczesnym aspekcie mianem standardu. Z strony dużego doświadczenia wdrożeniowego naszej marki mogę zobaczyć, że mamy nieco do wykonywania ze standardami wewnętrznymi, typowymi dla wszystkiej z nazw, niż realnym, ustandaryzowanym stanowiskiem w granic kraju. W jakiejś ze współpracujących z nami firm zatrudnieni są w mieszkanie przedstawić wskaźnik efektywności produkcji, ale rzetelne porównanie ich pomiędzy dwoma niepowiązanymi biurami jest niemożliwe, ze względu na używanie z polskich algorytmów liczenia OEE. Wygląda toż na bycie powszechnej świadomości wagi wskaźnika OEE w zadaniach na sytuacja poprawy efektywności prac przy jednoczesnej ignorancji (świadomej albo nie) w terenie metodologii połączonej z zdrowym jego czekaniem. Jest również bardzo do sprawienia w współczesnym aspekcie, i drinkom z efektów wsparcia firmy DSR jest oczywiście motywowanie do użytkowania odpowiednich europejskich i międzynarodowych norm takich jak ISO 22400.

Co stawia nam wiedza wypływająca ze wskaźników OEE z elementu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production?

OEE to kluczowy wskaźnik pozwalający ocenić efektywność maszyn, w teraźniejszych czasach istnieje on dokładnie skojarzony z konkurencyjnością przedsiębiorstwa. Dzięki temu znakowi możemy robić działania doskonalące produkcję, zatrzymując się na placach o najmniejszym wskaźniku. Dużym problemem, przychodzącym na naukę wynikającą z interpretacji OEE, jest rodzaj stanowienia tego wskaźnika. Powszechnie otrzymany w Polsce, uproszczony rozwiązanie jego brania, polegający na żądaniu stosunku czasu prac dobrych jakościowo artykułów do łatwego czasu pracy maszyny pozwala na stwierdzenie konieczności doskonalenia, nie odpowiada natomiast na fundamentalne pytanie: co jest źródłem odchyleń również na czym chodzi się skupić przy doskonaleniu. Dokładna analiza przyczyn przestojów, awarii pozwala na optymalizację pracy konkretnej maszyny. Wskaźnik OEE widziany z różnego poziomu zarządczego może wyglądać diametralnie różnie. Z elementu widzenia kierownika ośmiogodzinnej zmiany, jakiemu oddano do spełnienia konkretną partię towaru i wszystko poszło dobrze, wskaźnik OEE maszyny oscyluje w ziemiach 100%. Ponieważ jednak maszyna jest zdolność roli w kroku ciągłym zaś nie była obarczona w drugiej części dzienie jej objaw dla planującego produkcję ma tylko 33% (w uproszczeniu). Tak więc zagregowane informacje z prac związane z urządzeniami klasy Business Intelligence (BI 4FACTORY) pozwolą na wykonanie holistycznego dołączenia do podejmowania zasad Kaizen i Lean.

Gdzie najczęściej występują rezerwy do mienia wyższych wskaźników OEE?

Wielkość wskaźnika OEE jest uzależniona z trzech różnych sił natomiast wtedy obecnie 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)

Pierwszym ze wskaźników jest dostępność maszyn. Liczba ta znaczy czas, w którym możemy maszynę wykorzystać. Podawana jest jako stosunek planowanego czasu książce oraz rzeczywistości. Dostępność obniżana jest poprzez awarie, inne zdarzenia produkcyjne oraz okołoprodukcyjne powodujące konieczność zatrzymania maszyny w momencie, kiedy według planu powinna pracować (np dodatkowe nieplanowane regulacje, czekanie na produkt, różnica pomiędzy zaplanowanym czasem przezbrojenia a rzeczywistą jego działalnością itp.)

A = APT/PBT

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

Drugim wskaźnikiem jest wydajność rozumiana jako wykorzystanie maszyny. Istnieje wtedy po prostu stosunek czasu, w którym maszyna była jednoznaczna do czasu, w którym rzeczywiście pracowała.

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

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

Ostatnim wskaźnikiem jest sytuacja wyliczana jako stosunek ilości wyprodukowanych dobrych z prawami jakościowymi do całych wyprodukowanych elementów.

QR = GQ/PQ

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

Szukanie rezerw do budowania wskaźnika OEE należy zacząć od określenia tych trzech cenie i wnikliwej analizy z czego wynika uzyskana wielkość. Poprawę najlepiej zaczynać z miejsca, które w danym przedsiębiorstwie jest największy zysk na zmianę wskaźnika. Rezerw, które można skorzystać aby zwiększyć współczynnika OEE należy szukać – w kategorii produkowanych wyrobów ograniczając odpady produkcyjne i ilość błędnie wytworzonych elementów; ograniczając ilość awarii maszyn a drugich zdarzeń powodujących zatrzymanie maszyny; poprawiając wykorzystanie maszyny poprawiając planowanie (wielkość zarówno dostępności jak i wykorzystania zależna istnieje z stosunku zaplanowanego czasu do czasu rzeczywistego). Należy zwrócić opinię na fakt, że błędne planowanie, również jest pomysł na miarę wskaźnika OEE

W który metoda trendy powiązane z Sektorem 4.0 i IoT przychodzą na efektywność wyznaczania wskaźnika OEE?

Nie ulega wątpliwości, że powszechne stosowanie metod komputerowych w przemyśle, będące u podstaw Przemysłu 4.0, zaś w szczególności wykorzystanie koncepcji IoT (IOT 4FACTORY) znacząco poprawia efektywność stosowania tego wskaźnika. Już pominięcie czynnika ludzkiego – najbardziej niebezpiecznego „elementu” każdego systemu produkcyjnego i informatycznego – stanowi jedno w sobie znaczącą poprawę wartości w ciągu wyznaczania wskaźnika OEE. Przenoszenie się maszyn eliminuje błędy, pozwala na monitorowanie i branie żyć w terminie rzeczywistym. Stąd już tylko krok do sprzężenia wskaźników z zespołami predykcyjnymi (EAM 4FACTORY), sztuczną inteligencją (AI 4FACTORY) i wykorzystaniem obszaru Big Data do budowania zoptymalizowanych modeli procesów produkcyjnych z wykorzystaniem odpowiednich maszyn. To myśl najbliższej przyszłości a instytucja DSR pracuje ponad tym aktywnie w modelu 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