Hiệu quả Thiết bị Tổng thể (OEE).

Trong tài liệu này, chúng tôi sử dụng Mô hình OEE để xác định các thách thức năng suất cụ thể và thảo luận cách cải tiến mới trong việc kiểm tra sản phẩm đã cung cấp cho nhà sản xuất một

Sự bất ổn thương mại toàn cầu và cạnh tranh khốc liệt hiện tại, hơn bao giờ hết, nhà sản xuất thực phẩm cần tối đa hóa hiệu quả quy trình và rà soát kỹ chi phí sản xuất Nó sẽ giúp cân nhắc các phương pháp đã chứng minh để chạy dây chuyền của bạn với hiệu suất tối đa và một mô hình được sử dụng rộng rãi là Hiệu quả Thiết bị Tổng thể (OEE).

Trong tài liệu này, chúng tôi sử dụng Mô hình OEE để xác định các thách thức năng suất cụ thể và thảo luận cách cải tiến mới trong việc kiểm tra sản phẩm đã cung cấp cho nhà sản xuất một lợi thế cạnh tranh

Các tính toán OEE bắt đầu khi sản phẩm nhập vào cửa sổ vận hành theo kế hoạch nhưng năng suất bắt đầu bằng cách mở rộng cửa sổ

Trước khi xem các hướng cụ thể để cải thiện Tính sẵn có, Hiệu

suất và Chất lượng bạn cần trước tiên tập trung tăng tổng công suất

sản xuất

6 thách thức chính được thảo luận trong tài liệu này là:

1 Tăng thời gian sản xuất khả dụng

2 Giảm thời gian nghỉ không mong muốn (Tính sẵn có)

3 Đảm bảo việc sản xuất vận hành ở tốc độ tối ưu (Hiệu suất)

4 Ngăn chặn các khoảng dừng nhỏ (Hiệu xuất)

5 Giảm lãng phí sản phẩm bằng cách phát hiện các vấn đề sớm hơn (Chất lượng)

6 Giảm loại bỏ sai (Chất lượng)

1) Tăng thời gian sản xuất khả dụng

Mặc dù thời gian nghỉ được lên kế hoạch không là phần cụ thể

trong Tính toán OEE nhưng nó có thể tác động lớn đến năng suất tổngthể Tác vụ như rửa sạch thiết bị, các chương trình bảo trì, chuyển đổidây chuyền và xác thực kiểm tra tất cả sản xuất giữ ở điểm dừng

Kỹ thuật kiểm tra thế hệ kế tiếp mục đích để giải quyết các thách thức

này theo nhiều cách khác nhau Ví dụ như thiết kế hợp vệ sinh được

cải thiện của Hệ thống tia X X37 mới đã đạt được thông qua cải tiến

kỹ thuật và kỹ thuật sản xuất tiên tiến Bằng cách phát triển công nghệ tia X có thể cung cấp hiệu suất cao nhất ở 20W cao hơn chuẩn 100W, việc làm mát không còn cần thiết Cũng như làm giảm nhu cầu bảo trì, nghĩa là việc thông gió không cần thiết, giúp vệ sinh

nhanh và đơn giản hơn

Bảo dưỡng thiết bị là một đóng góp lớn khác cho thời gian chờ Có thiết bị kiểm tra ổn định và đáng tin cậy nhất là cần thiết nhưng tích hợp phần mềm kiểm tra sức khỏe giúp việc bảo trì có thể thực hiện trong khoảng thời gian hiệu quả hơn

Phần mềm Giám sát Tình trạng bao gồm máy dò kim loại Profile Advantage mới là một ví dụ về cách thiết kế thông minh có thể cung cấp cho bạn yên tâm và tiết kiệm thời gian Màn hình phần mềm thay đổi trong các thông số máy dò và đưa các cảnh báo nâng cao nếu xu hướng bất lợi được xác định, nhưng trước khi việc dừng dây chuyền xảy ra Cảnh báo bảo trì sớm nghĩa là việc bảo trì cần thiết có thể được lên kế hoạch khi máy dò ngoại tuyến hơn là dừng quy trình sản xuất

Một đóng góp quan trọng khác với thời gian nghỉ theo kế hoạch là chuyển đổi sản phẩm Mặc dù yếu tố này thể hiện nhiều thách thức khác nhau, từ góc kiểm tra một vấn đề chính là nhận dạng sản phẩm Máy dò kim loại Profile Advantage thực hiện phân nhóm trực quan, cho phép thay đổi sản phẩm liên tục mà không cần điều chỉnh thiết lập

và quan trọng nhất là không mất hiệu suất phát hiện

Thiết bị kiểm tra sản phẩm đúng có thể tăng thời gian sản xuất tổng thể bằng nhiều cách và tác động tích lũy của những lợi ích gia tăng sẽkhá lớn trong sản xuất và lợi nhuận của bạn

2) Giảm thời gian nghỉ không mong muốn – Tính sẵn có

Hỏng hóc có thể gây ra các vấn đề lớn Một dây chuyền sản xuất chỉ tốt như liên kết yếu nhất của nó, đó là lý do có thiết bị mạnh mẽ và đáng tin cậy nhất là rất quan trọng Quan trọng không kém là có dịch

vụ phù hợp và các kế hoạch bảo trì dự phòngtại chỗ để đảm bảo thiết

bị vận hành tối đa

Các hệ thống cảnh báo tiên tiến, như Giám sát Tình huống, cho phép bạn lên kế hoặch bảo trì cho thiết bị khi ngoại tuyến Tuy nhiên, các tính năng khác làm giảm thời gian nghỉ và lãng phí bằng cách cảnh bảo các lỗi nghiêm trọng hơn trong dây chuyền.

Phát hiện Lỗi Kế tiếp cảnh báo vận hành viên hoặc thậm chí kích hoạt tắt băng tải nếu có quá nhiều sản phẩm không phù hợp Bằng cách lậptrình một ngưỡng giữa 2 và 99 các sản phẩm lỗi liên tiếp, Cân kiểm traC3000 mới của METTLER TOLEDO Garvens cho phép bạn kiểm soát các vấn đề trước khi chúng trở nên nghiêm trọng và tốn kém hơn

3) Đảm bảo việc sản xuất vận hành ở tốc độ tối ưu - Hiệu suất

Một thách thức lớn trong kiểm tra sản phẩm là các cân kiểm tra trong dây chuyền sử dụng các cảm biến tải cơ khí Khoảng cách sản phẩm trở nên rất quan trọng vì các cảm biến phải trở về 0 giữa các lượt đo

và chỉ một sản phẩm được cân tại một thời điểm Thông thường kết quả là sự dung hòa giữ tốc độ và chính xác khi lý tưởng là bạn sẽ có

cả hai tốt nhất

Câm kiểm tra C3000 mới được xem là có thiết kế cơ học hoàn chỉnh cho phép thực hiện cân chính xác nhanh hơn trước đây lên đến 33% Các bước nhảy vọt lớn trong hiệu xuất giúp C3000 có thể dễ dàng phùhợp với công suất của dây chuyền tốc độ cao

4) Ngăn chặn các khoảng dừng nhỏ - Hiệu suất

Thiết bị kiểm tra sản phẩm cho biết nhiều điều hơn là chỉ nói về

những thứ tốt hoặc xấu Ví dụ như việc tạm ngừng dây chuyền do điều chỉnh bộ lọc có thể tránh được bằng cách tích hợp Cân kiểm tra C3000 với kiểm soát mức làm đầy tự động Phản hồi theo chu kỳ từ Cân kiểm tra tới bộ làm đầy có thể tự động kiểm tra và điều chỉnh mức làm đầy, tiết kiệm thời gian và đảm bảo bạn đáp ứng các quy định về làm đầy mà không lãng phí tiền bạc do bỏ đi sản phẩn

5) Giảm lãng phí sản phẩm bằng cách phát hiện vấn đề sớm hơn

– Chất lượng

Việc bố trí thiết bị kiểm tra là quan trọng để phát hiện các vấn đề sớm nhất có thể trong quy trình sản xuất và trước khi giá trị có ý nghĩa được thêm vào sản phẩm Kiểm toán HACCP sẽ xác định các điểm kiểm soát chính cần thiết (CCP's) và thiết lập thiết bị kiểm tra tại các điểm này sẽ giảm nhẹ nguy cơ sản phẩm bị ô nhiễm đến tay người tiêudùng Bằng việc xác định các sản phẩm không tuân thủ sớm, bạn có thể giảm thiểu lãng phí bằng cách thực hiện các hành động chính xác sớm hơn.

Ví dụ như mảnh vỡ của dây lưới lọc kim loại hoặc mãnh dao rất khó

để phát hiện, đặc biệt là trong các ứng dụng mang tính thách thức Không giải quyết vấn đề mới ngay lập tức, bạn có nguy cơ lãng phí cao hơn cũng như các chất ô nhiễm vỡ ra nhỏ hơn và khó khăn để pháthiện các hạt hơn, khi đó bạn sẽ không có lựa chọn nào khác ngoài loại

bỏ tất cả sản phẩm trước đó Độ nhạy tuyệt vời của công nghệ kiểm

tra sản phẩm thế hệ tiếp theo sẽ cho bạn tự tin loại bỏ chi phí lãng

phí

Tuy nhiên việc kiểm tra sản phẩm không chỉ là tìm kiếm chất ô

nhiễm Trong khi kiểm tra thủy tinh, kim loại, đá khoáng, nhựa mật

độ cao, xương hoặc cao su, Tia X Seri X37 của METTLER TOLEDO Safeline có thể đồng thời chạy kiểm tra tính toàn vẹn của sản phẩm như giám sát mức làm đầy, kiểm tra tính toàn vẹn của con dấu, phát hiện chữ cái in hoa thiếu và thậm chí phát hiện sản phẩm hoặc đóng gói bị hư hỏng

Có khả năng giám sát và phát hiện sớm nhiều vấn đề ô nhiễm và tính toàn vẹn trong quy trình cho bạn mức kiểm soát cao hơn đối với các vấn đề hầu như thường xảy ra trong sản xuất

6) Giảm loại bỏ sai - Chất lượng

Thiết bị kiểm tra sản phẩm ảnh hưởng trực tiếp đến mức loại bỏ sai cóthể hơn bất lỳ yếu tố nào khác trong Tính toán OEE Công nghệ thế

hệ tiếp theo đã đưa ra cái nhìn rất nghiêm trọng trong việc giải quyết nguyên nhân của vấn đề và không nhiều hơn so với Profile Advantage.Hàm lượng độ ẩm trong thực phẩm có thể gây ra vấn đề được biết như ảnh hưởng sản phẩm', một dấu hiện có thể được giải thích như là

sự nhiễm tạp chất từ máy dò kim loại Kết quả điển hình là độ nhạy

phát hiện kém hoặc mức loại bỏ sai không thể chấp nhận được

Mặc dù vấn đề phổ biến đối với hầu hết các máy dò kim loại chuẩn

công nghiệp, Máy dò kim loại Đa tần số (MSF), chẳng hạn như Profile

Advantag nhạy hơn 50% Bước tiến rất lớn trong hiệu suất nghĩa là độ

ẩm không còn là vấn đề, do đó, mức độ loại bỏ sai được cải thiện cùng

với Hiệu quả thiết bị tổng thể (OEE).

Lướt qua Bề mặt những gì có thể

Lợi ích của việc chọn đúng thiết bị kiểm tra sản phẩm và tác động của

những quyết định này sẽ thể hiện trong năng suất và OEE nhiều hơn

những gì tài liệu này có thể bao gồm Vì lý do đó, chúng tôi đã cũng

cấp các liên kết đến trang trắng và các nguồn hữu ích khác thông qua

trang này Nếu bạn muốn nói chuyện với chuyên gia kiểm tra sản

phẩm tại địa phương và muốn thảo luận về các yêu cầu cụ thể, vui

long liên hệ với chúng tôi

Overall equipment effectiveness

From Wikipedia, the free encyclopedia

[hide]This article has multiple issues Please help improve it

on the talk page (Learn how and when to remove these template messages This article needs additional citations for verification (May 2013)

This article includes a list of references, but its sources remain unclear

Overall equipment effectiveness (OEE) is a term coined by Seiichi

Nakajima[1] in the 1960s to evaluate how effectively

a manufacturing operation is utilized It is based on theHarrington

Emerson way of thinking regarding labor efficiency.[citation needed] The

results are stated in a generic form which allows comparison between

manufacturing units in differing industries It is not however an

absolute measure and is best used to identify scope for process

performance improvement, and how to get the improvement.[2] If for

example the cycle time is reduced, the OEE will increase i.e more

product is produced for less resource Another example is if one

enterprise serves a high volume, low variety market, and another enterprise serves a low volume, high variety market

More changeovers (set-ups) will lower the OEE in comparison, but if the product is sold at a premium, there could be more margin with a lower OEE

OEE measurement is also commonly used as a key performance indicator (KPI) in conjunction with lean manufacturing efforts to provide an indicator of success OEE can be illustrated by a brief discussion of the six metrics that comprise the system The hierarchy consists of two top-level measures and four underlying measures

Contents

[hide]

• 1 Top-level metrics

• 2 Underlying metrics

• 3 Calculations for OEE and TEEP

o 3.1 Overall equipment effectiveness

o 3.2 Total effective equipment performance

• Overall equipment effectiveness quantifies how well a

manufacturing unit performs relative to its designed capacity,

during the periods when it is scheduled to run

• Total effective equipment performance (TEEP) measures OEE against calendar hours, i.e.: 24 hours per day, 365 days per year.Underlying metrics[edit]

In addition to the above measures, there are four underlying metrics that provide understanding as to why and where the OEE and TEEP gaps exist

The measurements are described below

percentage of total calendar time that is actually scheduled for operation

percentage of scheduled time that the operation is available to operate Often referred to as Uptime

• Performance: The portion of the OEE Metric that represents the

speed at which the Work Center runs as a percentage of its

designed speed

Good Units produced as a percentage of the Total Units Started It

is commonly referred to as the first pass yield(FPY)

Calculations for OEE and TEEP[edit]

What follows is a detailed presentation of each of the six OEE / TEEP Metrics and examples of how to perform calculations The

calculations are not particularly complicated, but care must be taken

as to standards that are used as the basis Additionally, these

calculations are valid at the work center or part number level but

become more complicated if rolling up to aggregate levels.[3]

Overall equipment effectiveness[edit]

OEE breaks the performance of a manufacturing unit into three

separate but measurable components: Availability, Performance,

and Quality Each component points to an aspect of the process that can be targeted for improvement OEE may be applied to any

individual Work Center, or rolled up to Department or Plant levels This tool also allows for drilling down for very specific analysis, such

as a particular Part Number, Shift, or any of several other parameters

It is unlikely that any manufacturing process can run at 100% OEE Many manufacturers benchmark their industry to set a challenging target; 85% is not uncommon

• OEE is calculated with the formula

(Availability)*(Performance)*(Quality)

• Using the examples given below:

• (Availability= 86.6%)*(Performance=93%)*(Quality=91.3%)= (OEE=73.6%)

Alternatively, and often easier, OEE is calculated by dividing the minimum time needed to produce the parts under optimal conditions

by the actual time needed to produce the parts For example:

• Total Time: 8 hour shift or 28,800 seconds, producing 14,400 parts, or one part every 2 seconds

• Fastest possible cycle time is 1.5 seconds, hence only 21,600 seconds would have been needed to produce the 14,400 parts The remaining 7,200 seconds or 2 hours were lost

• The OEE is now the 21,600 seconds divided by 28,800 seconds (same as minimal 1.5 seconds per part divided by 2 actual seconds per part), or 75%.

Total effective equipment performance[edit]

Where OEE measures effectiveness based on scheduled hours, TEEP measures effectiveness against calendar hours, i.e.: 24 hours per day,

365 days per year

TEEP, therefore, reports the 'bottom line' utilization of assets

TEEP = Loading * OEE[3]

Loading[edit]

The Loading portion of the TEEP Metric represents the percentage of time that an operation is scheduled to operate compared to the total Calendar Time that is available The Loading Metric is a pure

measurement of Schedule Effectiveness and is designed to exclude theeffects how well that operation may perform

Calculation: Loading = Scheduled Time / Calendar Time

The Availability portion of the OEE Metric represents the percentage

of scheduled time that the operation is available to operate The

Availability Metric is a pure measurement of Uptime that is designed

to exclude the effects of Quality, Performance, and Scheduled

Downtime Events The losses due to wasted availability are

called availability losses.[4]

Example: A given Work Center is scheduled to run for an 8-hour (480

minute) shift with a 30-minute scheduled break and experiences 60 minutes of unplanned (breakdown) time In this case, the 30 minute break should be considered "scheduled time" although it is planned downtime

Operating Time = 480 Minutes Scheduled – 30 Minutes Scheduled Downtime – 60 Minutes Unscheduled Downtime = 390 Minutes

Calculation: Availability = operating time / scheduled time[5]

Availability = 390 minutes / 480 minutes = 81.25%

Performance and productivity[edit]

Also known as "process rate", the Performance portion of the OEE Metric represents the speed at which the Work Center runs as a

percentage of its designed speed The Performance Metric is a pure measurement of speed that is designed to exclude the effects of

Quality and Availability The losses due to wasted performance are

also often called speed losses In practice it is often difficult to

determine speed losses, and a common approach is to merely assign the remaining unknown losses as speed losses

Calculation: Performance ( Productivity ) = (Parts Produced * Ideal Cycle Time) / Operating time [6]

Time to Produce Parts = 242 Units * 1.5 Minutes/Unit = 363 MinutesPerformance (Productivity) = 363 Minutes / 390 Minutes = 93.0%

defects and rework are called quality losses.

Calculation: Quality = (Units produced - defective units) / (Units produced)[5]

Example:

242 Units are produced 21 are defective

(242 units produced - 21 defective units) = 221 units

221 good units / 242 total units produced = 91.32%

"Six Big Losses"[edit]

Example of OEE and Six Loss calculation

To be able to better determine what is contributing to the greatest loss and so what areas should be targeted to improve the performance, these categories (Availability, Performance and Quality) have been subdivided further into what is known as the ‘Six Big Losses’ to OEE.These are categorized as follows:

OEE is useful as a heuristic, but can break down in several

circumstances For example, it may be far more costly to run a facility

at certain times Performance and quality may not be independent of each other or of availability and loading Experience may develop over time Since the performance of shop floor managers is at least sometimes compared to the OEE, these numbers are often not reliable,and there are numerous ways to fudge these numbers.[7]

OEE has properties of a geometric mean As such it

punishes variability among its subcomponents For example, 20% * 80% = 16%, whereas 50% * 50% = 25% When there are asymmetric costs associated with one or more of the components, then the model may become less appropriate

Consider a system where the cost of error is exceptionally high In such a condition, higher quality may be far more important in a properevaluation of effectiveness than performance or availability OEE also

to some extent assumes a closed system and a potentially static one If one can bring in additional resources (or lease out unused resources to other projects or business units) then it may be more appropriate for example to use an expected net present value analysis

Variability in flow can also introduce important costs and risks that may merit further modeling Sensitivity analysis and measures of change may be helpful