OEEは製造業や産業オートメーションで使用される強力な指標であり、機械や生産ラインがどれだけ効果的に活用されているかを測定します。 設備が生産工程にどれだけ貢献しているかを反映し、改善が必要な箇所を浮き彫りにします。
高いOEE値は設備の効率的な使用を示し、低いOEE値は可用性、性能、または品質における潜在的な問題を示す。 OEEを理解し適用することで、企業はボトルネックを特定し、無駄を省き、製造プロセスを継続的に改善することができます。
先進的な産業オートメーションソリューションはメーカーがOEEをモニタし、向上させる方法を改善しています。 最新のセンサ、IIoTプラットフォーム、AIベースのアナリティクスはリアルタイムの生産データを継続的に収集するため、チームはボトルネックを即座に特定し、生産量に影響が出る前に対処することができます。
予知保全、デジタルツイン、オンプレミスまたはクラウドベースの監視プラットフォームなどの技術や戦略は企業に次のような力を与える：
これらの技術革新により、管理者は生産ライン全体の機械の有効性を明確に把握することができ、技術者は実用的な洞察を得ることで、機器を最高の稼働率で稼動させることができます。 このテクノロジーとOEE指標の相乗効果により、企業は継続的な改善を達成し、競争力を維持することができます。
OEEの計算は3つの重要な要素に基づいている：
1. 空室状況
可用性は計画された生産時間と比較して、機械が実際に稼動している時間を測定します。 故障やメンテナンスの問題など、予定外のダウンタイムは可用性を低下させます。
フォーミュラ：
稼働率＝実稼働時間／計画生産時間
2. パフォーマンス
性能は機器が最大速度で動作しているかどうかを評価します。 スローダウン、エージング効果、ショートストップはパフォーマンスを低下させます。
フォーミュラ：
パフォーマンス＝生産台数／理論可能台数
3. 品質
品質は要求された基準を満たす製品の割合を評価します。 欠陥や手戻りは品質スコアを下げる。
フォーミュラ：
品質＝良品台数／総生産台数
OEEの算出には主に3つのステップがある：
1. データ収集
実際の生産時間、ダウンタイムの原因、機械速度、製品の品質データを記録します。 データが正確であればあるほど、OEEの結果は有意義なものとなります。
2. 各コンポーネントの計算
3. 結果を組み合わせる
3つの要素が算出されたら、それらを掛け合わせて最終的なOEEを算出する：
OEE＝稼働率×パフォーマンス×品質
100％というスコアはその設備がダウンタイムなしに、最高速度で高品質の部品だけを生産していることを示す。 85％以上のOEEは多くの文献で優れていると広くみなされています。 しかし、最適値は特定の産業セグメントや生産環境によって大きく異なる可能性があることに注意することが重要です。
以下の表は主要な産業オートメーション企業、OEEソフトウェアプロバイダ、製造業の研究情報源、および著者のMBA学位論文によって発表された範囲を総合したものです。
OEEの概念は1960年代から1970年代にかけて日本で開発されたTOPM(Total Productive Maintenance) 方法論に由来します。 TPMは全従業員を積極的なメンテナンスと継続的改善に参加させることで、設備の有効性を最大化することを目的としていた。 OEEはTPMの原則がどの程度適用されているかを測る重要な指標となりました。
今日、OEEはリーン生産方式とオペレーショナルエクセレンスイニシアチブの礎石として世界中で使われており、自動化された生産環境における生産性を測定するための世界共通言語となっています。
生産性と業務効率を最大化するために努力している製造業者のために 、Festoは特に監視し、改善するために設計された革新的な産業オートメーションソリューションを提供します。 すでに多くのお客様がFestoの技術を生産システムに組み込むことで、最大10％のOEE改善を達成しています。
当社のポートフォリオは高性能ハードウェアソリューション から、当社の高度な設計ソフトウェアと数十年にわたるアプリケーションの専門知識を駆使して設計最適化されたものまで多岐にわたります。 また、空気圧および電気ドライブの予知保全のためのAI搭載アプリケーション 、社内にAIの専門知識がなくても簡単に導入できます。
すべてのFestoのテクノロジーは既存の生産環境にシームレスに統合され、リアルタイムデータ、実用的な洞察、インテリジェントな診断 を提供し、ダウンタイムの削減、パフォーマンスの最適化、製品品質の向上を支援します。 FestoならOEEの向上が具体的で達成可能な目標になります。