Wo ist die OEE versteckt?

Hand hoch, wer im Bereich der industriellen Fertigung noch nie von Overall Equipment Effectiveness gehört hat! OEE ist wahrscheinlich die bekannteste Kennzahl für die Produktionsleistung. Sie ermöglicht es, die Leistung einer Anlage (oder einer Produktionslinie bzw. eines gesamten Standorts) prägnant und intuitiv darzustellen und berücksichtigt dabei verschiedene Faktoren, die die Produktionseffizienz beeinflussen.

Es handelt sich um eine Kennzahl, deren Berechnung auf den ersten Blick einfach erscheint und die einen Anhaltspunkt dafür liefert, wie gut ein Unternehmen seine Produktionslinien tatsächlich nutzen kann.

In diesem Artikel werden wir uns mit den Fallstricken bei der Berechnung der OEE beschäftigen. Vor allem aber werden wir betrachten, wie und wann die OEE wirklich sinnvoll ist und welche Eigenschaften ein gutes Tool haben sollte, um ihre Berechnung und Analyse zu automatisieren.

„Was mache ich, nachdem ich meine OEE berechnet habe? Wenn meine Produktionslinie eine OEE von 74% aufweist, wo verbergen sich dann die 26 % Produktivität, die ich nicht ausschöpfen kann?“ 

Woher stammt die OEE und wie wird die OEE berechnet?

Der Begriff OEE wurde erstmals 1982 von Seiichi Nakajima in seinem Werk „TPM Tenkai“ erwähnt. Die OEE wurde dabei als zentraler Bestandteil der Methode der Total Productive Maintenance (TPM) beschrieben. Im Laufe der Jahre hat sie sich als Tool in zahlreichen Methoden zur Effizienzsteigerung in der Fertigung etabliert.

Die Definition der OEE ist „einfach“ das Produkt aus drei Faktoren:

• Qualität: das Verhältnis zwischen der als gut bewerteten Produktion und der Gesamtproduktion (Gutteile + Ausschuss)
• Performance: das Verhältnis zwischen der tatsächlich erreichten Produktivität und der maximalen idealen Kapazität einer Maschine
• Verfügbarkeit: das Verhältnis zwischen der Zeit, in der die Anlage produziert hat, und der Gesamtzeit, in der die Anlage für die Produktion verfügbar war
  

Alle Faktoren werden als Verhältnis angegeben und daher in Prozent ausgedrückt. Entsprechend wird auch die OEE als Prozentwert angegeben.

Wer nutzt die OEE?

Die OEE ist eine Kennzahl, die von unterschiedlichen Personengruppen genutzt werden kann.

Auf einer übergeordneten Ebene kann das Management die OEE nutzen, um strategische Investitionspläne festzulegen oder unterschiedliche Produktionsstandorte miteinander zu vergleichen. In diesem Fall wird die OEE typischerweise über längere Zeiträume (Monate/Jahre) und für ganze Produktionsbereiche aggregiert, während einzelne Maschinen nur selten im Detail betrachtet werden.

Eine andere Perspektive haben diejenigen, die die Produktion im Tagesgeschäft steuern (Werksleiter, Produktionsleiter und Instandhaltungsverantwortliche). Hier besteht ein größeres Interesse daran, stärker ins Detail zu gehen und die OEE auf täglicher oder wöchentlicher Basis zu analysieren.

Schließlich können auch Bediener und Instandhalter in die Nutzung der OEE einbezogen werden. Die OEE beispielsweise auf Schichtbasis im Blick zu behalten, hilft dabei, den aktuellen Produktionsfortschritt zu verstehen und die Aufmerksamkeit stärker auf das Ergebnis zu richten.

 „Sind wir in der Lage, die Erstellung von OEE-Visualisierungen von Echtzeitdaten bis hin zu Managementberichten zu automatisieren, oder investieren wir viel Zeit in manuelle Datenextraktionen und Berichte?“ 

Jede einzelne Komponente der OEE kann Fallstricke bergen, die zu inkonsistenten oder irreführenden Ergebnissen führen können. Betrachten wir die Herausforderungen der einzelnen Komponenten der OEE-Formel.

1. Qualität

In einer idealen Welt sollte jedes einzelne produzierte Teil unmittelbar anhand einer binären Klassifizierung als gut bzw. nicht gut eingestuft werden. In der Realität müssen jedoch folgende Aspekte berücksichtigt werden:

• Unterschiedliche Qualitätsstufen
• Unterschiedliche Ausschussgründe
• Nachträgliche Neubewertungen
  
• Qualitätsanalysen, die Zeit benötigen und deren Ergebnisse daher erst nach dem eigentlichen Produktionszeitpunkt vorliegen können (Minuten/Stunden)

„Sind wir bei der Implementierung der Qualitätsberechnung in der Lage, die operativen Zeitabläufe und die Ausschussgründe im Detail zu berücksichtigen?“

2. Performance

Die Performance-Kennzahl basiert auf der idealen Leistung der Anlage, also auf der maximalen Geschwindigkeit, die erreicht und nicht überschritten werden sollte. Typischerweise wird davon ausgegangen, dass dieser Parameter vom Anlagenhersteller vorgegeben wird. In der Realität können jedoch folgende Situationen auftreten:

• Anlagen mit unterschiedlichen idealen Geschwindigkeiten, die sich je nach Produkt ändern
• Anpassung der maximalen Geschwindigkeit auf Grundlage von Erfahrungswerten
• Anlagen, die die vorgesehene theoretische Grenze überschreiten

„Welche idealen Zykluszeiten wenden Sie an, und können Sie diese auch abhängig vom jeweiligen Produkt definieren?“

3. Verfügbarkeit

Während die Performance von einem technischen Parameter der Anlage abhängt, ist die Verfügbarkeit stark davon abhängig, wie die Produktion organisiert ist und wie die verschiedenen Phasen berücksichtigt werden sollen. Daher müssen unter anderem folgende Situationen betrachtet werden:

• Wie wird bei einem Stillstand aufgrund einer Störung die für die Reparatur benötigte Zeit klassifiziert?
• Wie wird eine laufende Anlage bewertet, die aufgrund von Problemen an vorgelagerten Anlagen nicht produziert?
• Zahlreiche Stillstandsursachencodes, von denen viele manuell eingegeben werden müssen
• Notwendigkeit nachträglicher Korrekturen nach der Analyse eines Stillstands
  
• Ähnliche Anlagen mit sehr unterschiedlichen Klassifizierungen ihrer Zustände
• Sehr kurze, aber wiederkehrende Stillstände (Mikrostopps), die von Datenerfassungssystemen möglicherweise nicht erfasst werden
  

 „Gibt es bei der Definition der Anlagenzustände einen einheitlichen Standard für die verschiedenen Anlagen, und können Sie die Ursachen im Detail erfassen? Mit welcher zeitlichen Auflösung erfassen Sie die Zustandszeiten?“ 

Darüber hinaus gibt es einen weiteren Aspekt zu berücksichtigen: die Frage, wie die OEE einer Produktionslinie berechnet wird, die aus mehreren in Reihe und/oder parallel angeordneten Anlagen besteht. Mitunter wird die gesamte Linie als ein einziges Element betrachtet und der Fokus auf die Engpassanlagen gelegt. Dadurch gehen jedoch viele Details verloren und eine tiefergehende Analyse von Verbesserungspotenzialen wird erschwert.

„Sind Sie in der Lage, sowohl die OEE der einzelnen Anlagen als auch die OEE der gesamten Produktionslinie zu erfassen?“

Diese Beispiele zeigen, dass sich hinter den drei Komponenten der OEE Details verbergen, die einen entscheidenden Unterschied machen können. Daher ist es wichtig, die Berechnungskriterien im Vorfeld genau zu analysieren und anschließend eine Lösung zur OEE-Berechnung einzusetzen, die diese Aspekte im Detail abbilden kann.

Wie lässt sich die eigene OEE bewerten?

Sobald ein Unternehmen in der Lage ist, die OEE zu berechnen und sie den verschiedenen Stakeholdern zur Verfügung zu stellen, verfügt es über einen Referenzwert für seine Analysen.

Dashboards liefern Informationen, doch Verbesserungen entstehen durch die Maßnahmen, die auf dieser Grundlage ergriffen werden. Die Aufmerksamkeit muss sich daher auf den Teil der OEE richten, den wir nicht ausschöpfen: Wo verbirgt sich das noch ungenutzte Produktionspotenzial?

Dies ist eindeutig der komplexeste Teil, da die Ursachen für Ineffizienzen zahlreich und sehr unterschiedlich sein können und nicht immer eine Ursache deutlich stärker hervortritt als die anderen.

Es gibt Methoden, die bei der Analyse der Performance unterstützen, wie beispielsweise die Total Productive Maintenance (TPM), die sechs Hauptkategorien von Verlusten identifiziert:

• Störungen (Haupteinfluss auf die Verfügbarkeit)
  
• Rüsten und Formatwechsel (Haupteinfluss auf die Verfügbarkeit)
• Mikrostopps (Haupteinfluss auf die Performance)
• Reduzierte Geschwindigkeit (Haupteinfluss auf die Performance)
• Ausschuss beim Anfahren (Haupteinfluss auf die Qualität)
• Ausschuss während der Produktion (Haupteinfluss auf die Qualität)

Alle diese Hauptursachen treten in bestimmten Phasen der Produktion auf, beispielsweise beim Einrichten der Anlage, beim Anfahren oder bei Formatwechseln. Dies verdeutlicht, wie wichtig es ist, die OEE im jeweiligen Produktionskontext zu betrachten.

„Sind wir jederzeit in der Lage, alle Arbeitsphasen der Anlage nachzuverfolgen?“

Eine weitere Methode zur Problemanalyse, bekannt als Ishikawa-Diagramm oder Fishbone-Diagramm, unterscheidet fünf Hauptursachen, die die Produktion beeinflussen:

• Mensch: der menschliche Faktor in Bezug auf Kompetenzen und Effizienz
  
• Maschinen: Zuverlässigkeit, Einstellungen, Konstruktion
  
• Materialien: Nichtkonformität und Verfügbarkeit
  
• Methode: wie Ressourcen und einzelne Tätigkeiten organisiert werden
• Umgebung: welchen Einfluss die Umgebungsbedingungen haben

Diese Methode fordert somit dazu auf, alle Faktoren zu berücksichtigen, die die Produktion beeinflussen.

„Stehen uns alle relevanten Kontextdaten zur Verfügung? Was geschah, als die OEE zurückging?“

Die OEE bietet uns einen Ausgangspunkt, eine Baseline, an der wir uns orientieren können. Allein kann sie uns jedoch nicht dabei helfen, zu verstehen, wo die Ursachen für Ineffizienzen im Prozess liegen. Betrachten wir dazu einige weitere Beispiele.

Wenn wir einen besonders niedrigen Qualitätswert analysieren, können wir feststellen, ob ein Zusammenhang mit dem Produkttyp, dem Rohmaterial, den Umgebungsbedingungen oder der jeweiligen Schicht besteht?

Wenn wir eine Anlage identifizieren, bei der häufig Stillstände auftreten, können wir ihre technologischen Parameter im Detail betrachten und die Sensordaten gemeinsam mit den Alarmen analysieren, die der Bediener bearbeitet (oder nicht bearbeitet) hat?

„Verfügen die Instandhaltungsteams über genaue Statistiken zu den Stillständen mit den größten Auswirkungen und zu den am häufigsten auftretenden Stillständen?“ „Sind Sie in der Lage, gezielte präventive oder zustandsbasierte Wartungspläne zu erstellen?“

Unterstützung durch Technologie

Die eigene OEE nachhaltig und effektiv zu steigern, erfordert eine Reihe von Bewertungen, die über die reine Betrachtung ihrer drei Komponenten hinausgehen.

Die Technologie übernimmt dabei eine doppelte Rolle:

• Die Datenerfassung, Berechnung und den Zugriff auf OEE-Daten so einfach und automatisiert wie möglich gestalten
  
• Detaillierte Messwerte bereitstellen, um Analysen zu unterstützen und aufzudecken, wo sich Ineffizienzen verbergen
  

Welche Anforderungen sollte eine Lösung zur Berechnung der OEE also erfüllen?

• Flexible Anbindung an Maschinen, die sowohl dann funktioniert, wenn lediglich ein Stückzähler vorhanden ist, als auch dann, wenn auf sämtliche im PLC verfügbaren Maschinendaten zugegriffen werden kann
  
• Eine flexible Konfigurationsumgebung, mit der Stillstände, Maschinenzustände und Ausschussgründe sowohl für einfache als auch für komplexere Anwendungsfälle klassifiziert werden können
  
• Verarbeitung von Echtzeitdaten sowie zeitversetzt verfügbaren Daten, beispielsweise Ergebnissen von Qualitätsanalysen oder der nachträglichen Angabe eines Stillstandsgrundes
• Möglichkeit, sowohl einzelne Maschinen als auch aus mehreren Elementen bestehende Produktionslinien gleichzeitig zu analysieren
  
• Integration mit Systemen zur Produktionssteuerung, um Maschinendaten mit betriebswirtschaftlichen Informationen zu kontextualisieren, beispielsweise mit Arbeitsaufträgen, Produkttyp, Rohmaterialcharge, Schicht oder Arbeitsteam
• Flexibilität bei der Erstellung von Benutzeroberflächen, von der Oberfläche für Bediener an der Linie bis hin zu Dashboards für das Management
• Verfügbarkeit detaillierter und mit Ereignissen kontextualisierter Daten, um Troubleshooting, Root-Cause-Analysen und die Optimierung von Einstellungen zu ermöglichen

Sich mit einer OEE auf Basis einer minimalen Anzahl von Daten zufriedenzugeben, kann zwar dazu beitragen, das grundlegende Ziel – die Berechnung – schneller zu erreichen. Das eigentliche Ziel, nämlich die Festlegung konkreter Verbesserungsmaßnahmen, wird dadurch jedoch nicht ausreichend unterstützt.

„Welche Tools nutzen die Teams der Produktionssteuerung, um im Detail zu analysieren, wo sich Ineffizienzen verbergen?“

Was bietet AVEVA für die Berechnung der OEE?

Die AVEVA Lösung zur Berechnung der OEE ermöglicht es, ein OEE-Projekt zunächst mit einfachen Anwendungsfällen zu starten. Gleichzeitig bietet sie die Sicherheit einer hoch skalierbaren Plattform – sowohl hinsichtlich der Menge der analysierbaren Informationen als auch hinsichtlich der Anzahl der integrierbaren Anlagen, Linien und Produktionsstandorte.

👉 OEE Tracking und Analyse 👈

Die Berechnung kann zunächst auf möglichst einfache Weise auf Basis von Stückzählern, Anlagenzuständen und Geschwindigkeit implementiert werden. Anschließend lässt sich die Lösung erweitern, beispielsweise um die Klassifizierung von Stillständen und Ausschussgründen sowie um hochauflösende Details zu Anlagenparametern. 

👉AVEVA MES Operations 👈

Die AVEVA Lösung ist eng mit den Technologien auf Feldebene integriert und ermöglicht eine direkte Anbindung. Dadurch können die für die OEE-Berechnung wesentlichen Parameter in Echtzeit erfasst werden – zusammen mit einer Vielzahl hochauflösender Messwerte und Anlagendaten. Auf diese Weise lassen sich Produktionsereignisse und technologische Ereignisse detailliert erfassen und tiefgehende Analysen für jedes einzelne Asset unterstützen.

👉AVEVA Communications Driver |  AVEVA System Platform 👈

Darüber hinaus können Informationen aus der Produktionssteuerung integriert werden, die häufig in IT-Systemen wie MES- oder ERP-Systemen verwaltet werden. Dadurch wird die OEE bereits bei ihrer Ermittlung unmittelbar um den gesamten betrieblichen Kontext ergänzt. Aufwendige nachträgliche Zusammenführungen unterschiedlicher Daten werden so vermieden.

👉AVEVA MES Operations  |  AVEVA MES Quality  |  AVEVA PI Infrastructure 👈

Die AVEVA Lösungen begleiten Unternehmen auf ihrem Weg der digitalen Weiterentwicklung und bieten eine skalierbare Infrastruktur, die sich an den zunehmenden digitalen Reifegrad und die betrieblichen Anforderungen anpasst.