Die OEE-Berechnung

Die Leistung ist in einer Produktions- oder Montagelinie entscheidend – aber wie lässt sich messen, ob die Abläufe korrekt und optimal ausgeführt werden? Jedes Unternehmen hat sein eigenes Messsystem, doch die große Mehrheit davon fällt unter die dem Berechnung einer OEE zugrunde liegende Idee. Im Folgenden wird das Notwendige für die Berechnung dieses KPI sowie die Vorteile in Bezug auf Kontrolle und Entscheidungsfindung vorgestellt.

Datenerfassung in der Produktion

Um diese KPIs berechnen zu können, werden Daten benötigt, die manuell oder automatisch über verschiedene Mittel erfasst werden können (z. B. Zeiterfassung, SPS/PLCs usw.). Diese Daten entsprechen in den meisten Fällen einer Tabelle mit getaggten Ereignissen, in der die effektiven Arbeitsstunden und mögliche auftretende Störungen gemeldet werden.

Alle diese Ereignisse müssen der Granularität zugeordnet werden, die wir erreichen möchten – das kann Werk, Linie, Mitarbeitender, Produkt oder sogar Operation sein. Diese Granularität wird zu einem großen Teil durch das Vorhandensein von Standards für eine bestimmte Granularität bestimmt: Wenn Sie einen Standard auf Werksebene erfüllen müssen, ergibt sich daraus eine OEE pro Werk – und analog zur gewählten Granularität. Optimal ist es, den Standard der maximalen Granularität zu erreichen. Wenn Sie die OEE einer Operation kennen, die von einem bestimmten Mitarbeitenden durchgeführt wurde, können Sie daraus die OEE des Werks ableiten.

Ziele bei der Berechnung einer OEE

Mit all diesen Variablen im Mix kann mit der Berechnung des KPI begonnen werden. Diese Berechnung variiert je nachdem, was genau gemessen werden soll, muss aber im Kern die Schlüsselfragen beantworten:

1. Wie gut wird gearbeitet?
2. Wie viele Störungen sind aufgetreten
3. Welche Art von Störungen ist aufgetreten?

Wenn wir diese Fragen beantworten, können wir den Zustand unserer Produktion und die Leistung der Mitarbeitenden steuern und diese wertvollen Informationen nutzen, um entsprechend data-driven Entscheidungen zu treffen. Hier gewinnen die im vorherigen Punkt genannten Standards an Bedeutung: Diese Standards sind das zentrale Element, da sie die Messlatte darstellen. Ist ein Standard falsch geschätzt, führt dies zu einer Unter- oder Überschätzung der OEE und hat somit keinen realen Aussagewert.

Visualisierung und Navigation der OEE

Bei der Analyse dieses wichtigen KPI benötigen wir ein dynamisches Tool, das sich an die Vielzahl von Operationen anpassen kann, die mit diesem Koeffizienten durchgeführt werden

Es gibt mehrere Dimensionen, die mit der OEE-Berechnung und ihrer Granularität interagieren, wie zum Beispiel:

• Datum: ein Datum für die OEE-Berechnung; es kann das Ereignisdatum sein, das Datum der Produktfertigstellung, der Abschluss einer Operation usw.
• Hierarchische Analyse: die vom höchsten Unternehmens- oder Werklevel bis zur Ebene Nutzer–Operation heruntergeht.
• Störungen: beantwortet die Fragen, in welcher Operation oder bei welchem Produkt eine bestimmte Art von Störungen aufgetreten ist und welchen Umfang sie hatten.
• Unternehmensspezifische Kategorisierungen.

Diese Variablen ermöglichen es uns, diesen KPI in mehreren Dimensionen zu analysieren und so mögliche Engpässe zu lokalisieren. Nehmen wir einen Praxisfall an:

Wir sehen im letzten Bild, dass unsere OEE bei 58,65 % liegt – etwas niedrig. Wir werden nun einen möglichen Engpass lokalisieren. Wir beginnen mit der Überprüfung der Aktivitäten

Wir finden ein Projekt mit einer übermäßig niedrigen OEE. Wir können den Fall auf dieses konkrete Projekt fokussieren und von den konfliktträchtigsten Bereichen bis hin zu den aufgetretenen Störungen analysieren – dies veranschaulichen die folgenden Bilder:

Wir können beobachten, dass die konfliktträchtigsten Produkte des Projekts 57 und 54 sind und dass ihr Hauptfehlerfokus – obwohl es sich beim Leistungsaspekt um Störungen handelt – größtenteils in Blau dargestellt wird; folglich handelt es sich um Qualitätsprobleme. Um weiter in die Tiefe zu gehen, sehen wir uns an, wie stark diese Störungen die Qualität tatsächlich beeinflussen.

Durch die einfache Auswahl des zu untersuchenden Störungstyps können wir den Fokus setzen und feststellen, dass 20 Stunden der 255 aufgewendeten Stunden Qualitätsmängel sind. Diese Analyse kann in dieser Linie fortgesetzt werden, bis man identifiziert, dass bei einem der Produkte Nacharbeit (Rework) und bei einem anderen die NCR-Störung aufgetreten ist. Indem wir zudem die Mitarbeitenden identifizieren, die diese Operationen durchgeführt haben, können wir einen Notfallplan aufstellen, z. B. diese Mitarbeitenden schulen, um die Reduzierung von Qualitätsfehlern sicherzustellen, oder eine Überwachung in Betracht ziehen.

Wie wir sehen, können wir mit einem schnellen Blick auf die Daten reale Situationen identifizieren und unsere Produktionskette mit gezielten Maßnahmen gegen Engpässe verbessern.

Fazit

Die Berechnung einer OEE bzw. ein Leistungsindikator in einem Produktionsunternehmen oder in einem betrieblich prozessorientierten Umfeld ist grundlegend, da sie uns eine Analyse ermöglicht, die von einem hohen Produktionsniveau bis zur Lokalisierung kritischer Prozesse reicht. Dieser KPI, dargestellt in einer dynamischen Visualisierung, die eine intuitive und nutzernahe Analyse erlaubt, bietet uns ein zentrales Werkzeug zur Verbesserung der Produktion, des Wohlbefindens und der Entscheidungsfindung.