After the implementation of MES, we usually notice a strange effect. In most cases, after the system go-live, the OEE coefficient is lower than before the installation. Typically, change leads to making things worst at first. Unfortunately, this decrease is not only caused by the work methods change but also by other reasons
你相信你的生产报告吗？
我们经常遇到以下情况。一个操作员在下班时完成一份纸质生产报告。从理论上讲，他应该定期这样做，但（正确地说！）生产更重要。他注意到他生产了多少零件，发生了多少导致返工和报废的缺陷。这是最容易的部分。当他需要将目标与当前状态进行比较时，麻烦就开始了。所以：他应该生产250个单位，但他生产了190个。60个单位所需的时间发生了什么？快速计算一下：那是两个小时......15分钟开始生产，15分钟完成一个班次，计划30分钟的换班时间被延长了30分钟。这就剩下了半个小时，这属于所有接受的类别，称为 "微停"。吁。完成了。
问题是：那么我们是否应该将生产报告的质量归咎于经营者？绝对不是！他没有有效和快速报告生产的工具，这不是他的错。做一个简单的练习，并尝试在工作日结束时逐分钟进行重建。你在8小时内都做了些什么？不看你的日历或待办事项清单就做吗？
操作员的主要任务是在正确的时间内生产质量好的物品。所有其他活动都应该被简化、自动化和最小化。根据不确定的生产数据做出决定，就像依靠运气。我们可能会击中根本原因，但这是改善OEE的最佳方式吗？
实施MES是创造新标准的一种方式
在理论上，OEE的计算似乎很简单：性能x质量x可用性。我们看到了对这些系数的最不同的解释。实施MES是一个很好的机会，修改KPI和系数，说明生产健康。我们将消除这样的问题：集团中的几家工厂对OEE的计算方式有些不同，但结果是根据一个指标进行比较的。
那么是否有一个单一的、通用的方法来计算每个行业和工厂的OEE？不幸的是，不是...系数本身的定义是不同的，取决于生产类型。例如，在自动化生产中，微停可以是任何短于30秒的停顿，半自动化 - 5分钟。
这里应该有一个经验丰富的合作伙伴，它将帮助标准化的KPI。在Accevo公司，我们为不同行业做了600多个实施项目。在MES实施过程中，我们的任务是为您的工厂在最佳实践计算方面提供建议。值得为整个集团提出这样一个标准，以便将结果作为 "苹果对苹果 "进行比较。
自动化的数据采集将彻底改变你的生产报告
可用性是指我们用于生产的时间与计划生产的时间。实施MES的最大好处之一是数据采集的自动化。所有的状态都是根据工厂的字典和代码定制的。然后，机器可以自动发送关于停机的通知，或者以最简单的方式，系统存储一个生产和非生产时间。在第二种情况下，操作员可能被要求把停工的原因。是否这样做不会影响OEE，但它将允许更准确地识别可用性下降的根本原因。
另一件事是对排定的生产时间的解释。它可以采用各种形式，例如，在转换方面。下面是3种最流行的方法：
- 我们将所有的转换时间视为机器可用性和OEE的减少。毕竟，我们可以利用这些设置时间进行生产。
- 我们把计划中的更换时间视为不包括在生产计划的时间内。让我们假设，更换时间为40分钟，而不是计划的30分钟。在这种解释下，只有10分钟会影响OEE的下降。
- 我们将整个更换过程视为从计划生产时间中排除的时间。更换工作不会减少OEE。
Accevo智能工厂允许你自动计算你的可用性与机器连接。我们的工程师将创建一个关于从您的机器收集数据的概念，无论您使用的是全新的还是传统的设备。
更好地了解缺陷、返工和废品情况
计算质量的任务表面上看起来很琐碎。毕竟，质量是符合质量标准的项目数量与所有制造项目的数量。但是我们应该如何处理返工？
我将描述两种最常见的方式，如何将返工纳入OEE：
- 我们将返工所需的时间视为未安排的时间。那么返工对OEE没有影响，但会减少TEEP。在生产后分批进行返工的情况下，这个方案似乎最为合理。当零件第一次进入生产过程时，通过降低质量系数来减少OEE。
- 我们将返工视为新的原材料，返回到技术规定的操作中。这种方法影响了OEE。所有的系数将被第二次计算。在当前生产订单期间进行维修的情况下，这种选择似乎是最合理的。在这种情况下，你应该密切关注返工的零件，以避免出现相同项目维修次数过多的情况。你可以考虑在2-3次返工后将项目报废。
一个有趣的方法是有可能把产生缺陷的机器来源的责任。发现缺陷的操作并不总是它的来源。得益于Accevo智能工厂系统，你可以重新计算工厂的OEE，在发现后期生产步骤的缺陷之后。
正确的周期时间是获得真正性能价值的一个关键
性能是实际循环时间与理想循环时间的比值。微停对性能有很大影响。然而，许多工厂将 "标准生产速度 "作为理想时间。这是造成OEE值被夸大的一个原因。
为了充分了解你的OEE并寻求改进，你应该使用最大的理论生产过程速度作为理想周期时间。任何其他方法都会隐藏真实的性能，并通过隐藏损失来提高OEE。
操作人员无法记下每一个微停的原因。机器可以通过与PLC的深度通信自动报告其原因。当一条生产线由许多机器组成时，找到生产线停止的真正原因并不是简单的手动操作。微停算法是由Accevo公司开发的，它可以自动地并且精确。它是一种算法，可以通过适当的警报，负责识别造成生产线停工的机器。操作员可以完全集中精力于生产，因为整个报告过程是自动进行的。
生活中的例子
工厂经理穿过车间，看到机器不工作。操作员们正在熙熙攘攘地整理机器。到了周末，生产报告已经准备好了。OEE在80%水平，并且没有生产停顿，特别是缺乏 "清理机器 "的状态。工厂经理不相信这个生产数据和OEE值。在实施Accevo MES后，OEE将下降到60-65%.最后，改善流程和提高产量的真实数据将被提供。Accevo工程师将开发计算OEE的最佳方法。在这个工厂的机器状态中，计划内和非计划内的停机时间将不再是不明确的。修订后的OEE系数将显示出需要立即改进的领域。
第二种情况是一个4个工厂的经理，他知道集团没有一个计算OEE的标准。每个工厂都以自己的方式进行计算，因为 "流程不同"。事实并非如此，OEE是一个可以对集团进行标准化的指标，能够显示机器的真实效率。经理将得到Accevo智能工厂平台，它允许比较工厂首先确定需要改进、培训或LEAN行动的领域。
摘要：
上面讨论的例子并没有涵盖定义可用性、性能和质量的所有挑战。这只是表明问题的复杂性。简单地说，在实施MES后，有3个主要原因导致OEE值下降：
- 修订和统一OEE的计算方式。与MES供应商讨论被认为是理所当然的定义，并根据行业的趋势和最佳实践进行更新。
- 改变报告方式，从手动到自动。与PLC的集成，自动化信号的复制，或安装适当的传感器，实时发送机器状态的数据。周期时间、微停或生产进度被自动计算。
- 更详细的报告。每个生产的项目都将被报告，连同每个缺陷、机器状态或返工。由于没有猜测的空间，报告的质量将是毋庸置疑的。
你更喜欢哪种选择？生活在对生产问题的盲目中，还是真实的数据？联系我们，免费咨询如何将OEE的计算方法适用于您的生产。
克里斯托夫-比亚韦克
高级制造系统工程师
本条中的产品
MES 系统 - 制造执行系统 - Accevo 解决方案
System MES – Manufacturing Execution System operating time increase 0 % defects quantity reduction 0 % material consumption reduction 0 % changeovers time reduction 0
