Wskaźnik OEE z artykułu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production

Prasóweczki

Wskaźnik OEE z faktu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production. Czy mienie efektywności wykorzystania maszyn jest w polskich realiach standardem? W który system przedstawia się do ostatniej roli w polskich fabrykach?

O ile z potrzebie mierzenia wskaźnika OEE zdaje sobie sprawę coraz większa liczba zarządzających produkcją, o tyle że jest ustalić funkcjonowania w bieżącym zakresie mianem standardu. Z możliwości dużego doświadczenia wdrożeniowego swej marki mogę stwierdzić, że mamy dość do czynienia ze standardami wewnętrznymi, typowymi dla każdej z nazw, niż realnym, ustandaryzowanym rozwiązaniem w miar kraju. W którejkolwiek ze współpracujących z nami firm ludzie są w bycie przedstawić wskaźnik efektywności produkcji, ale rzetelne porównanie ich pomiędzy dwoma niepowiązanymi przedsiębiorstwami jest poważne, ze powodu na korzystanie z polskich algorytmów liczenia OEE. Myśli zatem na mieszkanie powszechnej świadomości wagi wskaźnika OEE w życiach na sytuację poprawy efektywności prac przy jednoczesnej ignorancji (świadomej bądź nie) w charakterze metodologii powiązanej z prawidłowym jego liczeniem. Istnieje stale daleko do przygotowania w bieżącym zakresie, oraz jedynym z wyników wsparcia firmy DSR jest dopiero zmuszanie do stosowania odpowiednich europejskich i międzynarodowych norm takich jak ISO 22400.

Co pozostawia nam informacja wynikająca ze wskaźników OEE z faktu widzenia realizacji zasad Kaizen i Lean Production?

OEE to zwykły wskaźnik pozwalający ocenić efektywność maszyn, w teraźniejszych momentach stanowi on dokładnie związany z konkurencyjnością przedsiębiorstwa. Dzięki temu znakowi możemy powodować działania doskonalące produkcję, skupiając się na obszarach o najniższym wskaźniku. Dużym problemem, wchodzącym na naukę idącą z gier OEE, jest twórz tworzenia tego znaku. Powszechnie wzięty w Polsce, uproszczony sposób jego zawierania, polegający na liczeniu stosunku czasu prac dobrych jakościowo materiałów do dostępnego czasu pracy maszyny pozwoli na rzeczenie konieczności doskonalenia, nie odpowiada choć na podstawowe pytanie: co jest źródłem odchyleń i na czym chodzi się skupić przy doskonaleniu. Dokładna analiza przyczyn przestojów, awarii pozwoli na optymalizację pracy konkretnej maszyny. Wskaźnik OEE widziany z różnego poziomu zarządczego może wyglądać diametralnie różnie. Z faktu widzenia kierownika ośmiogodzinnej zmiany, jakiemu oddano do zrealizowania konkretną partię towaru a wszystko poszło dobrze, wskaźnik OEE maszyny oscyluje w przestrzeniach 100%. Ponieważ jednak maszyna jest nadzieję pracy w ruchu ciągłym natomiast nie była pogrążona w następującej części dzienie jej wskaźnik dla planującego produkcję wynosi tylko 33% (w uproszczeniu). Tak to zagregowane znane z prac powiązane z urządzeniami klasy Business Intelligence (BI 4FACTORY) zezwalają na zastosowanie holistycznego podejścia do podejmowania zasad Kaizen i Lean.

Gdzie najczęściej są rezerwy do robienia wyższych wskaźników OEE?

Wielkość wskaźnika OEE jest zależna od trzech innych siły oraz wtedy tylko w ich definicji należy szukać rezerw do poprawy.

OEE = A*E*Q

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

Pierwszym ze wskaźników jest dostępność maszyn. Liczbę ta znaczy czas, w którym potrafimy maszynę wykorzystać. Wyliczana jest jak stosunek planowanego czasu sztuce i rzeczywistości. Dostępność obniżana jest poprzez awarie, inne zdarzenia produkcyjne oraz okołoprodukcyjne powodujące konieczność zatrzymania maszyny w terminie, kiedy według planu powinna pracować (np dodatkowe nieplanowane regulacje, polowanie na środek, różnica między zaplanowanym czasem przezbrojenia a rzeczywistą jego realizacją itp.)

A = APT/PBT

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

Drugim wskaźnikiem jest wydajność widziana jak wykorzystanie maszyny. Jest obecne po prostu stosunek czasu, w którym maszyna była jasna do momentu, w którym rzeczywiście pracowała.

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

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

Ostatnim wskaźnikiem jest formę wyliczana jako stosunek ilości wyprodukowanych wspólnych z prawami jakościowymi do ludzi wyprodukowanych elementów.

QR = GQ/PQ

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

Szukanie rezerw do podnoszenia wskaźnika OEE należy zacząć od wyznaczenia tych trzech cenie i wnikliwej analizy z czego wynika uzyskana wielkość. Poprawę najlepiej zaczynać od miejsca, jakie w określonym biurze dysponuje najpełniejszy pomysł na zmianę wskaźnika. Rezerw, jakie można użyć aby zwiększyć współczynnika OEE należy szukać – w wartości produkowanych wyrobów ograniczając odpady produkcyjne i wielkość błędnie wytworzonych elementów; ograniczając ilość awarii organizacji oraz różnych zdarzeń powodujących zatrzymanie maszyny; poprawiając wykorzystanie maszyny poprawiając planowanie (wielkość zarówno dostępności jak i zastosowania uzależniona istnieje od stosunku zaplanowanego czasu do momentu rzeczywistego). Należy zwrócić opinię na fakt, że błędne planowanie, także ma pomysł na moc wskaźnika OEE

W który system trendy połączone z Sektorem 4.0 i IoT wpływają na efektywność wyznaczania wskaźnika OEE?

Nie rezygnuje wątpliwości, że powszechne stosowanie metodzie informatycznych w sektorze, występujące u podstaw Przemysłu 4.0, natomiast w szczególności wykorzystanie koncepcji IoT (IOT 4FACTORY) znacząco poprawia efektywność dawania tego znaku. Już pominięcie czynnika ludzkiego – najbardziej zawodnego „elementu” każdego systemu wytwórczego i informatycznego – stanowi jedno w sobie odpowiednią poprawę sytuacje w procesie wyznaczania wskaźnika OEE. Podawanie się maszyn eliminuje błędy, pozwoli na kontrolowanie i rozwijanie żyć w okresie rzeczywistym. Stąd już tylko krok do sprzężenia wskaźników z zespołami predykcyjnymi (EAM 4FACTORY), sztuczną inteligencją (AI 4FACTORY) i wykorzystaniem obszaru Big Data do tworzenia zoptymalizowanych modeli procesów produkcyjnych z zachowaniem odpowiednich maszyn. To sprawa najbliższej przyszłości a instytucja DSR pracuje nad tym aktywnie w modelu Production Management Smart Advisor (PMSA).

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

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