Jučerašnji OEE bio je 78%. Šta sledeće treba pitati?

Jučerašnji OEE bio je 78%. Da li je to dobro ili loše? Još važnije, šta danas treba uraditi sa tom informacijom?

OEE vrednost može da pokaže da proizvodnja nije radila kako je planirano, ali sam procenat ne objašnjava šta se dogodilo. Ako je jučerašnji OEE bio 78%, koristan razgovor se ne završava tim brojem.

Tu tek počinje.

Da li je gubitak nastao u Availability, Performance ili Quality komponenti? Da li je jedna mašina izazvala najveći deo problema? Da li je gubitak bio koncentrisan u jednoj smeni? Da li je određeni radni nalog imao drugačiji učinak od ostalih? Da li je bilo intervencije održavanja? I da li se to dešava prvi put?

U tome je razlika između merenja OEE i korišćenja OEE za upravljanje proizvodnjom.

Prvo pitanje: gde smo izgubili preostalih 22%?

Prvi korak je da 78% prestanemo da posmatramo kao jedan broj i da razumemo šta se iza njega krije.

OEE objedinjuje tri komponente: Availability, Performance i Quality. Zato dva proizvodna dana mogu da se završe sa OEE od 78% iz potpuno različitih razloga.

Pogledajmo dva ilustrativna primera:

	Fabrika A	Fabrika B
Availability	82%	95%
Performance	97%	84%
Quality	98%	98%
OEE	~78%	~78%
Glavni problem	Zastoji	Spora proizvodnja

Konačni OEE je gotovo identičan.

Akcija ne bi trebalo da bude.

Fabrika A treba da istraži zašto oprema nije bila raspoloživa. Fabrika B treba da se pozabavi vremenima ciklusa, mikrozastojima, brzinom proizvodnje ili drugim gubicima u Performance komponenti.

Zato OEE softversko rešenje postaje znatno korisnije kada je OEE povezan sa stvarnim informacijama iz proizvodnje.

Da li je problem bio svuda ili samo na jednom mestu?

OEE na nivou fabrike može da sakrije problem u proizvodnji koji postoji samo na jednoj liniji, mašini ili smeni.

Jučerašnji ukupni OEE možda je bio 78%, ali je Linija 1 možda ostvarila 87%, Linija 2 85%, a Linija 3 završila na 63%.

Sada imamo mnogo bolje pitanje:

Šta se dogodilo na Liniji 3?

Isti princip važi i za smene. Prihvatljiv dnevni prosek može da sakrije nekoliko sati lošeg učinka tokom jednog dela dana.

Zato rukovodiocima proizvodnje treba mogućnost da se sa KPI pokazatelja najvišeg nivoa spuste do informacija iz proizvodnje koje se nalaze u njegovoj osnovi.

Cilj nije da se stvori više KPI pokazatelja.

Cilj je da se pronađe gde je potrebna pažnja.

Koji je radni nalog bio u toku kada je učinak pao?

OEE postaje operativno koristan kada se može povezati sa onim što je fabrika zaista proizvodila.

Pretpostavimo da je gubitak učinka na Liniji 3 nastao prvenstveno tokom izrade radnog naloga WO-3174.

To odmah otvara novi niz pitanja.

Da li je očekivano vreme ciklusa za taj proizvod bilo realno? Da li je linija imala više zastoja tokom ovog radnog naloga? Da li je pre početka proizvodnje bilo prestrojavanja? Da li se promenio Quality? Da li je isti proizvod i ranije bio povezan sa sličnim gubicima u Performance komponenti?

Bez konteksta iz Production Management modula, informacija može da glasi jednostavno:

Linija 3: OEE 63%.

Sa kontekstom proizvodnje, ona može da postane:

Linija 3 je radila ispod cilja prvenstveno tokom radnog naloga WO-3174, a najveći gubitak nastao je u Performance komponenti.

To je mnogo bliže informaciji na osnovu koje neko može da deluje.

Da li je problem na mašini doprineo gubitku?

Kada Availability opadne, sledeće pitanje nije samo koliko je dugo proizvodnja stajala, već šta se dogodilo sa opremom.

Tu Maintenance modul donosi još jednu perspektivu.

U TAP Smart Factory sistemu, grafički prikaz fabrike može da pruži brz vizuelni uvid u status mašina kroz zelenu, žutu i crvenu boju. Iz tog prikaza korisnici mogu da pristupe pojedinačnoj opremi i informacijama o njenom radu, održavanju, intervencijama i popravkama.

Ako je jučerašnji gubitak OEE bio povezan sa određenom mašinom, istorija njenog održavanja može da pruži važan kontekst.

Da li je ova mašina imala isti problem prošle nedelje?

Da li je u poslednje vreme zahtevala više intervencija?

Da li je reč o izolovanom događaju ili o nečemu što se ponavlja?

Production Management, OEE i Maintenance odgovaraju na različita pitanja o istom proizvodnom okruženju.

Koliko je proizvodnje zaista koštao OEE od 78%?

Procente je lakše rangirati po prioritetu kada se prevedu u uticaj na proizvodnju.

Zamislite liniju na kojoj je planirano da se tokom smene proizvede 4.000 komada. Ako gubici u proizvodnji dovedu do 500 ispravnih komada manje od plana, rukovodstvo posledicu razume mnogo neposrednije nego samo iz OEE procenta.

Isti princip može se proširiti na vreme, proizvodni kapacitet ili (kada su dostupni potrebni poslovni podaci) na finansijski uticaj.

To je važno jer nema svaki procentni poen isti operativni značaj.

Mali gubitak OEE na uskom grlu koje proizvodi hitnu porudžbinu može da zasluži više pažnje od većeg gubitka na opremi koja ima slobodan kapacitet.

OEE daje meru.

Kontekst proizvodnje daje prioritet.

Da li treba čekati sutra da biste postavili ova pitanja?

Najbolje vreme da se razume gubitak u proizvodnji jeste dok još postoji prilika da se utiče na rezultat.

Jučerašnji OEE je vredan za izveštavanje i analizu. Praćenje proizvodnje u realnom vremenu donosi još jednu mogućnost: postavljanje istih pitanja dok smena još traje.

Ako Performance počne da opada u 11:00, proizvodni tim ne mora nužno da čeka sutrašnje jutro da bi to otkrio.

Ako Availability naglo opadne, veza između statusa mašine, zastoja i proizvodnje može da se istražuje odmah.

Tu MES sistem prevazilazi izveštavanje o onome što se dogodilo i postaje deo svakodnevnog Production Management procesa.

Za Lean Manufacturing i Kaizen aktivnosti istorijske informacije ostaju ključne, jer se gubici koji se ponavljaju moraju identifikovati tokom vremena. Ali vidljivost u realnom vremenu stvara priliku da današnji problem ne postane samo sutrašnji izveštaj.

Gde se u celu sliku uklapa Reporting?

Dobar izveštaj treba da pomogne da se postavi sledeće pitanje, a ne samo da prikaže jučerašnje brojke.

Reporting može da objedini OEE, proizvedene količine, zastoje, radne naloge i informacije o opremi, tako da rukovodioci mogu da pređu od pregleda do uzroka gubitka u proizvodnji.

ERP sistemi čine još jedan važan deo okruženja. TAP Smart Factory nije ERP rešenje. Može da dopuni sisteme kao što su SAP i Microsoft Dynamics 365 Business Central (ranije Navision), uz komunikaciju sa PLC kontrolerima, mašinama, senzorima, kamerama, štampačima i drugom proizvodnom opremom.

Rezultat je povezano Smart Manufacturing okruženje u kojem se poslovno planiranje i stvarni učinak u proizvodnom pogonu mogu međusobno uporediti.

Šta pitati kada vidite 78%?

TAP Smart Factory je modularni MES sistem za praćenje proizvodnje u realnom vremenu, koji je razvio T3Soft.

Povezivanjem OEE sa Production Management, Maintenance i Reporting modulima, TAP omogućava da KPI pokazatelj proizvodnje postane početak istrage, a ne kraj izveštaja.

Zato, ako sutra ujutru neko kaže:

„Jučerašnji OEE bio je 78%.“

sledeće pitanje ne bi trebalo da bude samo:

„Da li je 78% dobro?“

Pitajte:

Gde smo izgubili preostalih 22%?

Koja linija, smena ili mašina je izazvala gubitak?

Na koji radni nalog je to uticalo?

Da li je reč o Availability, Performance ili Quality?

Da li se isti problem već dešavao?

Jer 78% pokazuje šta se dogodilo sa OEE.

Pitanja iza tog broja pokazuju šta dalje treba uraditi.