Статья из архива альманаха «Управление производством».
Серьезный вклад в повышение эффективности работы оборудования внесла концепция Всеобщего ухода за оборудованием (TPM), направленная на достижение идеального технического состояния оборудования за счет грамотного ухода, регулярного профилактического обслуживания и системного устранения потерь. Но чтобы работать над сокращением потерь, связанных с обслуживанием оборудования, необходимо уметь рассчитать его эффективность.
Кроме портала, мы предлагаем вам и альманах «Управление производством». Все самое интересное и уникальное мы публикуем именно в нем. 300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!
Показатель общей эффективности оборудования (Overall Equipment Effectiveness) отталкивается не от номинальной мощности оборудования и времени его работы, а оценивает эффективность с трех сторон:
Рассчитывается OEE по следующей формуле:
OEE = Доступность × Производительность × Качество
Для иллюстрации методики расчета OEE мы подобрали пример Jordan Steel Company, иорданского сталелитейного предприятия полного цикла, производящего сталь нескольких марок. Необходимость соответствовать запросам рынка и стремление достичь уровня World Class Manufacturing подтолкнуло руководство компании к внедрению TPM. Помимо повышения качества обслуживания оборудования планировалось снизить потери времени и ресурсов и повысить качество продукции. Начать было решено с внедрения эффективной системы контроля качества. Была создана группа по улучшению качества, проведен ряд тренингов по обучению персонала обнаружению неисправностей оборудования, поиску потерь и их устранению. В результате к 2005 году Jordan Steel Company получила сертификат качества ISO 9001:2000. Тем не менее, показатели эффективности находились ниже запланированного уровня.
На момент запуска производственной линии уровень общей эффективности оборудования составлял 72%, однако с тех пор уровень OEE не измерялся, хотя без регулярной оценки этого показателя работа по повышению эффективности будет малорезультативна. В 2007 году руководство предприятия решило это исправить и провести оценку общей эффективности оборудования. Для этого была сформирована рабочая группа из сотрудников разных отделов, которая в течение 15 рабочих дней собирала данные по производственному процессу.
Производственный цех состоит из трех ключевых рабочих станций: первая – это печь, где уровень неисправностей и сбоев крайне низок, благодаря регулярному и тщательному техническому обслуживанию. На второй станции происходит прессовка и резка металла, на третьей – охлаждение. Как показали собранные данные, причиной простоев чаще всего являются сбои оборудования на втором этапе производства.
Оценивая результаты, рабочая группа отталкивалась от стандартов, существующих в отрасли, например:
В течение 15 дней оценки тщательно фиксировалось время простоев оборудования по любым причинам (поломки, переналадка, плановая остановка) в ходе работы двух смен (Смена А с 07:00 до 17:00, Смена Б с 20:00 до 06:00). Были получены следующие результаты:
Более конкретно собранная информация представлена в таблицах: таблицы 1 и 2 – данные по потерям в смены А и Б; в таблице 3 – суммарные данные за 15 дней.
Размер партии – количество тонн сырья, при котором начинается технологический процесс.
Объем брака – объем стали, выработанной с дефектом в результате поломки или неисправности оборудования.
Таблица 1. Время простоя и объем брака за первые 15 рабочих дней в сентябре 2007 года, смена А.
| День | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Простой (мин) | 62 | 226 | 80 | 92 | 66 | 28 | 121 | 257 | 202 | 104 | 184 | 278 | 280 | 91 | 111 |
| Брак (т) | 0 | 2 | 1 | 0,5 | 1,25 | 0 | 1 | 3,75 | 1 | 2 | 0 | 4,3 | 4,5 | 3 | 3,5 |
| Размер партии (т) | 402 | 393 | 281 | 402 | 464 | 335 | 447 | 475 | 505 | 51 | 452 | 285 | 425 | 486 | 254 |
Таблица 2. Время простоя и объем брака за первые 15 рабочих дней в сентябре 2007 года, смена Б.
| День | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Простой (мин) | 36 | 85 | 172 | 39 | 160 | 33 | 28 | 58 | 44 | 108 | 102 | 219 | 68 | 100 | 163 |
| Брак (т) | 0 | 0 | 2,3 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 3 | 0,5 | 0 | 0,3 | 1,25 | 3,5 |
| Размер партии (т) | 393 | 281 | 402 | 464 | 335 | 447 | 475 | 505 | 51 | 452 | 285 | 425 | 486 | 254 | 391 |
Таблица 3. Общее время простоя и объем брака за первые 15 рабочих дней в сентябре 2007 года
| День | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | Всего |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Простой (мин) | 98 | 311 | 252 | 131 | 226 | 61 | 149 | 315 | 246 | 212 | 286 | 497 | 348 | 191 | 274 | 3597 |
| Брак (т) | 0 | 2 | 3,3 | 1,5 | 1,3 | 0 | 1 | 3,8 | 2 | 5 | 0,5 | 4,3 | 4,8 | 4,3 | 7 | 40,8 |
| Размер партии (т) | 795 | 683 | 799 | 922 | 556 | 737 | 911 | 645 | 646 | 662 | 552 | 135 | 438 | 555 | 450 | 9486 |
| Выработка (т) | 795 | 681 | 795,7 | 920,5 | 554,7 | 737 | 910 | 641,2 | 644 | 657 | 551,5 | 131 | 433,2 | 550,7 | 443 | 9445,2 |
Рассмотрим данные на конкретном примере. День 10, смена А, размер партии – 51 тонна, максимальная производительность – 1 тонна в минуту, следовательно, предполагаемое время обработки партии сырья составляет 51 минуту. Но имели место потери времени – 104 минуты. Следовательно, реальное время обработки партии сырья составило 155 минут, значит, реальная производительность составила 51 т / 155 мин = 0,3 т/мин. В десятый день смена длится 10 часов (600 минут), из которых производственный процесс занял 2,58 ч, в остальное время операций не проводилось, в т.ч. ТО и ремонта, следовательно, это время не учитывалось в исследовании.
Собранные данные позволили провести расчет общей эффективности оборудования и определить слабые стороны производственного процесса. Для этого нам понадобятся 4 формулы: для расчета доступности, производительности, качества и непосредственно OEE.
На основании данных из таблиц можно рассчитать время простоев и время работы линии и определить доступность оборудования. Исследование проводилось в течение 15 рабочих дней в сентябре 2007 года, что вместе с выходными составляет 19 календарных дней. Поэтому теоретическое время работы линии составляет 19 дней × 24 часа в сутки = 456 часов. Но рабочих дней было 15, и завод работал в 2 смены по 10 часов, то есть доступное время работы составляло 15 дней × 2 смены в день × 10 часов за смену = 300 часов. С учетом ежедневного часового перерыва окончательное планируемое производственное время работы оборудования составляет 300 – 1 час ×15 дней = 285 часов. Это то количество времени, которое компания предполагала затратить на производство продукции.
Как следует из таблицы 3, общее время простоев составляет 3597 минут, или 59,95 часов. Чтобы определить реальное операционное время, время простоев суммируется со временем производства партии (9 486 тонн – см. табл. 3). Если на производство одной тонны нужна 1 минута, следовательно, время производства всей партии продукции за 15 дней равняется:
9486 тонн × 1 час/60 тонн = 158,1 часа.
Если добавить к этому времени время простоев (59,95 часа), то получим 218,05 часа операционного времени. Это то количество времени, которое было реально затрачено на производство продукции. Рассчитывая Доступность как соотношение операционного времени и планируемого производственного времени, получаем:
A = OT / PPT
Доступность = Операционное время/Планируемое производственное время = 218 часов / 285 часов = 0,76 = 76%.
Для подсчета производительности необходимо знать два основных показателя: идеальное время цикла (в нашем случае оно составляет 60 тонн/в час, или 1 тонна в минуту) и объем производства (9445,2 тонны). Применив формулу расчета производительности, получим:
P = (ICT х TP)/OT
Производительность = (Идеальное время цикла х Выпуск продукции)/Операционное время = (1 т/мин ×9445,2 т) / (218 × 60 мин) = 0,72 = 72%
Для расчета уровня качества производимой продукции нам необходимо знать общий объем дефектной продукции за 15 дней (40,8 тонн, согласно таблице 3) и размер партии (9486 тонн). Из этих цифр следует, что объем годной продукции составляет: 9445,2 тонны. Рассчитывая качество, как соотношение годной продукции к общему объему продукции, получаем:
Q = GP / TP
Качество = Выпуск годной продукции/Выпуск продукции = 9 445,2 тонны / 9486 тонн = 0,996 = 99,6%.
Рассчитав три основных показателя эффективности, мы можем вычислить OEE:
OEE = Доступность × Производительность × Качество = 0,76 × 0,72 × 0,996 = 0,55 = 55%.
С момента запуска производства уровень общей эффективности оборудования упал на 17% – с 72% до 55%. По критериям World Class Manufacturing показатель OEE должен находиться на уровне не ниже 85% (табл. 4).
Таблица 4. Сравнение показателей компании и мировых стандартов.
| Jordan Steel Company | World Class Manufacturing | |
|---|---|---|
| Доступность | 76% | 90% |
| Производительность | 72% | 95% |
| Качество | 99% | 99% |
| OEE | 55% | 85% |
Сравнивая Jordan Steel Company с компаниями мирового класса, мы можем заметить, что она достигла мирового стандарта в области качества – во многом благодаря внедрению строгой системы контроля качества, начиная от поставок сырья до доставки готовой продукции. Тем не менее, невысокие показатели доступности и производительности оказывают на уровень OEE сильное негативное влияние, а значит, компании еще предстоит огромная работа по улучшению этих показателей.
Первые шаги в этом направлении уже сделаны: Jordan Steel Company работает над улучшением производственного планирования и внедрением быстрой переналадки (SMED), компьютеризированной системы управления техническим обслуживанием (CMMS) и автоматизированной системы сбора данных. Проведенное исследование дало компании возможность рассчитать производительность и понять, на решении каких проблем нужно сосредоточиться. Кроме того, оно послужило доказательством, того, что высокие показатели качества еще не гарантируют высокого уровня эффективности работы.
Текст: Наталья Коношенко
Материал подготовлен на основании данных:
