OEEは、産業環境における効率を計測するための強力なツールです。すべての製造損失を特定することで、プラント資産のパフォーマンス、容量、利用率を向上させる情報に基づいたビジネス上の意思決定が可能になります。

今日の競争の激しい市場では、企業は高品質で持続可能な製品を確保しながら、生産性を最大化するために効率的に事業を運営する必要があります。これを実現するには、製造業者は生産システムが常に利用可能であることを保証し、品質とスループットを向上させ、コストを削減する必要があります。実用的なアプローチの1つは、設備総合効率(OEE)を製造に統合することであり、これにより、効率とパフォーマンスが大幅に向上します。IIoT、予知保全、エッジ、クラウドコンピューティングを活用することで、OEEイニシアチブを強化し、透明性と運用効率を高め、投資収益率(ROI)を高めることができます。本稿では、OEEの基礎、OEEを改善する方法、工場の生産性向上のための戦略について説明します。また、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングがOEEを最適化する方法についても説明します。

OEEの概念を理解する

OEEは、機械と労働力の効率と生産性を評価するために使用される重要な製造指標です。製造プロセスが計画された生産中にその潜在能力をどれだけ効率的に活用しているかを計測します。OEEは、次の3つの重要なコンポーネントで構成されます。

  • 可用性:このメトリックは、機器が稼働している予定時間の割合を評価し、ダウンタイムの影響を説明します。これには、アクティブ時間、セットアップ時間、計画外のダウンタイム、機器の故障が含まれます。可用性は、機械の稼働時間と計画された生産時間を比較することによって計算されます。

    式1

    たとえば、機械が8時間稼働する予定であったが、故障により6時間しか稼働しなかった場合、可用性は75%になります。

  • パフォーマンス:速度の低下や軽微な停止を考慮して、機械の動作効率を計測します。理想的なサイクル時間と実際のサイクル時間を比較して決定されます。

    式2

    たとえば、機械が最大生産能力の2500個ではなく1時間に1600個を生産する場合、パフォーマンスは64%になります。

  • 品質:欠陥がなく、品質基準を満たしているか上回っている生産品の割合を計測します。

    式3

    たとえば、合計200個のユニットのうち180個の良品が生産された場合、品質は90%になります。

    OEEメトリックは、3つのコンポーネントを乗算して計算されます。OEE:品質 x パフォーマンス x 可用性

    この例では、可用性が75%、パフォーマンスが64%、品質が90%の場合、OEEスコアは43.2%(0.75 * 0.64 * 0.9)になります。

    OEEを定期的に計算し監視することで、製造業者は機器のパフォーマンスに影響を与える最も重要な問題を特定し、製造効率を向上させるための的を絞ったアクションを実行できます。

OEEの計算方法(自社作成)
図1:OEEの計算方法(自社作成)

OEEの結果を解釈することは、改善が必要な領域を正確に特定するために重要です。これらの結果を分析することで、製造業者は最も必要とされるところに努力を集中させることができます。OEEスコアが85%を超えると、最適な設備効率を示しますが、平均スコアが40%前後の場合は、継続的な改善が必要であることを示します。100%のスコアを達成するのは非常に困難です。ダウンタイムなしの最高速度で完璧な部品のみを生産する必要があるためです。OEEベンチマークは、業界や製造方法によって異なります。各セクターには異なる基準があるため、普遍的なOEEスコアは存在しません。たとえば、ディスクリート製造業者は、生産プロセスの複雑さのためにOEEスコアが低くなることがよくあります。

製造業におけるOEEの重要性

OEEは製造会社にとって重要な指標であり、工場の運営を強化できる数多くの利点をもたらします。主な利点は以下のとおりです。

  • 生産性の向上:OEEは、パフォーマンスの低い機器やプロセスを特定し、目標を絞った改善を可能にします。ダウンタイムを追跡することで、機器の使用が最適化され、スケジュールとメンテナンスが改善され、可用性と生産性が向上します。また、オペレーターが追加のトレーニングやサポートを必要とする領域を管理者が特定できるように支援することで、従業員の生産性も向上します。
  • 品質の向上:OEEは欠陥と手直しを追跡し、品質問題の根本原因を特定するための貴重なデータを提供します。この分析により継続的な改善が促進されます。OEEの洞察を活用することで、工場は廃棄とやり直しを最小限に抑えることができ、コスト削減とより高品質な製品を実現できます。
  • 強化されたメンテナンス:OEEデータは、予知保全スケジュールをサポートし、計画外のダウンタイムを削減し、機器の寿命を延ばします。需要の少ない期間にメンテナンスを計画することで、製造業者は中断を最小限に抑え、機器の可用性を最大限に高めることができます。
  • コスト削減とROIの向上:OEEを向上させると、エネルギー消費、人件費、材料の無駄が減り、運用コストが削減されます。高いOEEにより、製造業者は目標をより効果的に達成でき、機械のダウンタイムを最小限に抑え、高品質の製品を生産することで、高いROIを達成できます。
  • リソースの有効活用:OEEは、十分に活用されていない機械を浮き彫りにし、より効果的なリソース割り当てを可能にし、追加の資本投資の必要性を減らします。対象を絞った実践的なトレーニングにより、作業者のスキル、リソースの活用、全体的なパフォーマンスが向上します。
  • データ主導の意思決定:OEEは、問題に対処し、情報に基づいた意思決定を迅速に行うために分析できるリアルタイムの生産データを提供します。このデータは継続的な改善イニシアチブもサポートし、時間の経過とともに生産性と品質を向上させます。
  • 競争力の向上:OEEにより、製造業者は自社のパフォーマンスを業界標準や競合他社と比較してベンチマークできます。OEEスコアが高いと、生産の一貫性が向上し、製品の品質が向上し、納期どおりに納品されるようになり、顧客満足度が向上します。

製造業の卓越性を達成するためのOEEソリューション

予知保全は、機器の状態を継続的に監視してOEEスコアを向上させるために重要です。異常や摩耗を早期に検出することで、小さな問題が重大な障害に発展するのを防ぎます。このプロアクティブなアプローチにより、メンテナンスチームは計画されたダウンタイム中に修理をスケジュールし、予期しない故障を最小限に抑え、必要なときに機器の可用性を確保できます。センサー、PLC、IIoTデバイスを統合することで、機器やプロセスに関するリアルタイムデータが提供され、反復的なタスクや複雑なタスクの自動化に役立ちます。これにより、出力、速度、精度が向上し、ヒューマンエラーが低減されます。設備のアップグレードへの戦略的な投資により、使用するリソースと時間が削減され、無駄が削減されるため、効率がさらに高まります。製造プロセスを成功させるには、従業員のエンゲージメントが不可欠です。従業員のやる気と権限を強化することで、組織は生産活動とOEEパフォーマンスを継続的に改善できます。リアルタイムのOEE結果をオペレーターと定期的に共有することで、改善が必要な領域に関する貴重な洞察が得られます。QFD、KAIZEN、Zero Defect、PDCA、TQM、Taguchi Methods、Quality Circles、Six Sigmaなどのベストプラクティスと業界標準を採用することは、製造プロセスを最適化し、OEEパフォーマンスを向上させるために不可欠です。これらの手法により、組織は自社のパフォーマンスを業界標準と比較してベンチマークし、顧客満足度を大幅に向上させることができます。

OEE改善における産業用エッジコンピューティングの役割

OEEは、パフォーマンス、可用性、品質の指標に基づいて製造効率を評価します。製造工場でエッジデバイスを使用することで、企業は規範的な診断分析を活用して資産をインテリジェントに最適化できます。このアプローチにより、計画外のダウンタイムが最小限に抑えられ、製品の品質が向上し、資産の利用率が最大化されます。資産のパフォーマンス、品質、可用性が向上するにつれて、工場は100% OEEの達成に近づきます。エッジ対応プラットフォームはシームレスなリアルタイムデータストリーミングを提供し、資産の健全性、パフォーマンス、製品フローに関する高度な分析を可能にします。これらのインサイトは、増加するリアルタイムデータを分析することで、予測メンテナンスと収益の最適化をサポートします。

重要な例としては、機械レベルでデータを処理する産業用エッジデジタル化プラットフォームがあります。このすぐに使用できるエッジプラットフォームは、アプリケーション、OTおよびIT接続、デバイス、および中央管理システムを統合し、工場現場でのデータ処理をスケーラブルかつ安全で使いやすくします。産業用エッジは、データ収集、分析、ボトルネックの特定を簡素化し、資産とリソース消費をより適切に監視できるようにすることでOEEを向上させます。

メーカーの事例による産業用エッジコンピューティングによるOEE向上のユースケース

  • 自動車製造ラインのパフォーマンス向上:

    フォルクスワーゲンは、産業用エッジコンピューティングを活用して、さまざまな車体タイプを同じラインで生産する自動車生産ラインを最適化しました。各モデルによって発生するワークロードが異なり、新しいモデルが導入されると生産が遅れる場合がよくありました。フォルクスワーゲンは根本原因に関する透明性が欠如していたため、PLCコードを変更せずに、VASSベースのPLCプログラム(フォルクスワーゲン独自)内の問題のあるステーションとシーケンスを特定するソリューションを必要としていました。

    この問題を解決するために、フォルクスワーゲンは機械ステーション全体のサイクルタイムを分析するパフォーマンス監視アプリを実装しました。このアプリは、「製品ごとのビュー数」、「過去の閲覧」、「What if分析」、最適化後のリアルタイムフィードバックなどの分析情報を提供するダッシュボードを自動的に生成しました。Siemensエッジデバイスで構築されたこのシステムにより、PLCに依存せずにデータの収集、調整、保存が可能になりました。中央プラットフォームにより、さまざまな国の複数の工場にわたるエッジアプリとデバイスのソフトウェア更新が可能になりました。

    このソリューションにより、生産停止やPLCの再プログラミングを必要とせずに、生産スループットが大幅に向上しました。プラグアンドプレイのインストールとローコードの可視化機能により、サービスとエンジニアリングの労力が削減され、中断を最小限に抑えながら効率が向上しました。

    エッジコンピューティングを使用した自動車製造ラインのOEEの向上
    図2:エッジコンピューティングを使用した自動車製造ラインのOEEの向上(ソース)

グローバルなライフサイエンス企業の機器スループットを最大化

世界的なライフサイエンス製造会社は、生産管理コントローラとOEEに不可欠なイーサネット接続を持たない古いPLCから重要なデータを収集するという課題に直面していました。これらの15年前のPLCは米国食品医薬品局(FDA)の検証済みであったため、更新や変更ができず、生産の最適化や機器のスループットの向上に必要なデータの収集が妨げられていました。

この問題を解決するために、同社はオムロンのマシンオートメーションコントローラNX1Pを採用し、動作状態を変更することなく旧来の機器からデータを収集できるようになりました。NX1Pは、IIoTソリューションをサポートしながら、高度なモーション、ネットワーキング、I/O管理機能を備えています。NX1Pをファクトリーインターフェースネットワークサービス(FINS)経由で既存のPLCに接続することで、PLCや装置を変更することなく必要なデータを収集できるようになりました。さらに、このソリューションにより、機器が世界中のさまざまな拠点に移動された場合でも、機械の場所とパフォーマンスを追跡できるようになりました。

結論

生産性と利益を最大化することは、あらゆるビジネスにとって最優先事項です。OEEスコアを計算して分析すると、製造業者は業務のパフォーマンスと効率を向上させることができます。OEEは工場のパフォーマンスを明確に把握し、改善すべき点を浮き彫りにします。予知保全は、機器の可用性を高め、パフォーマンスを最適化し、製品品質を維持することで、OEEを向上させる上で重要な役割を果たします。

クラウドやエッジコンピューティングなどの高度なテクノロジーを統合することで、製造業者は機器の状態をリアルタイムで監視し、故障を予測し、メンテナンス活動を最適化できるようになります。Farnellは、PLC、センサー、その他の関連デバイスを含む産業オートメーション製品の包括的なポートフォリオを提供することで、これらのプロセスをサポートします。

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