OEE-KPIs: Was Hersteller wissen müssen

Die Kennzahlen zur Gesamtanlageneffektivität (OEE KPIs) sind wichtige Messgrößen für Werke, die ihre Produktivität und Qualität maximieren möchten. Ihre Verbesserung ist jedoch mit erheblichen Herausforderungen verbunden und gestaltet sich nicht immer so einfach, wie es scheint.

Bei The Luminous Group empfehlen wir einen ausgewogenen Ansatz zur Verfolgung der OEE und betrachten sie im spezifischen Kontext Ihres Werks, um sicherzustellen, dass Sie die richtigen Prioritäten setzen. Schauen wir uns die Komponenten zur Berechnung der OEE an, was Sie tun können, um jede einzelne Komponente zu verbessern, und – ebenso wichtig – wann sie nicht die richtige Metrik ist!

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Was ist OEE?

Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) beschreibt die Gesamtproduktivität einer Maschine im Verhältnis zu ihrer Kapazität, basierend auf drei Hauptvariablen:

• Verfügbarkeit
• Leistung
• Qualität

Eine OEE von 100 % zeigt perfekte Produktionsprozesse an, bei denen Maschinen stets mit ihrer idealen Taktzeit laufen und null Fehler produzieren.

OEE und die sechs großen Verluste

Verfügbarkeit, Leistung und Qualität werden durch die Six Big Losses in Lean Manufacturing beeinträchtigt. Daher können Werke durch die Verfolgung von OEE-KPIs ermitteln, wo diese Verluste die Produktivität beeinträchtigen.

Verfügbarkeitsverlust	Anlagenausfall Maschinenrüstzeit
Leistungsverlust	Kleine Stopps Reduzierte Taktzeit
Qualitätsverlust	Ausschuss Nacharbeit

Wie OEE berechnet wird

Die OEE-Berechnung erfolgt über folgende Gleichung:

Betrachten wir nun jede Variable anhand von Beispielen genauer.

Verfügbarkeitsrate

Die Verfügbarkeitsrate beschreibt den Prozentsatz der geplante Produktionszeit, in dem eine Maschine läuft, unter Verwendung der folgenden Gleichung:

Angenommen, die geplante Produktionszeit für eine Maschine beträgt 7 Stunden (25.200 Sekunden) pro Tag und Sie verlieren eine Stunde (3.600 Sekunden) durch einen Ausfall. Die Verfügbarkeit beträgt dann:

Leistungsrate

Die Leistungsrate beschreibt, wie schnell eine Maschine im Vergleich zu ihrer optimalen Geschwindigkeit läuft, unter Verwendung der folgenden Gleichung:

Nehmen wir an, Sie produzieren 100 Teile pro Tag auf einer Maschine mit einer idealen Taktzeit von drei Minuten (180 Sekunden) pro Teil. Die Leistung wird dann wie folgt berechnet:

Qualitätsrate

Die Qualitätsrate beschreibt den Prozentsatz der gut produzierten Einheiten anhand der folgenden Gleichung:

Wenn Sie also 100 Teile mit neun Fehlern produzieren, beträgt Ihre Qualitätsrate:

OEE-Berechnung

Basierend auf den obigen Faktoren würde sich Ihre OEE-Berechnung wie folgt zusammensetzen:

Verbesserung der Leistung

Häufige Stolpersteine bei der Verbesserung der Leistung sind:

• Instandhaltung
• Einhaltung von Standardarbeitsanweisungen
• Zustand der Werkzeuge

Instandhaltung und Leistung

Werke glauben fälschlicherweise manchmal, sie könnten ihre OEE-KPIs verbessern, indem sie die Instandhaltung hinauszuzögern, um die Maschinen am Laufen zu halten. Was oft passiert: Die Maschine läuft zwar weiter, jedoch unter suboptimalen Bedingungen, wodurch Sie Ihre ideale Taktzeit nicht erreichen.

Die Einhaltung der präventiven Instandhaltung ist entscheidend, während Betreiber, die vorausschauende Instandhaltung nutzen, den Leistungsabfall als Indikator für die Anpassung der Instandhaltungsintervalle heranziehen können.

Standardarbeit und Leistung

Nehmen wir an, Ihr Werk hat für ein Teil eine Taktzeit von 60 Sekunden kalkuliert, in der Realität benötigt die Produktion eines Teils jedoch 66 Sekunden. Ein Ansatz zur Lösungsfindung ist ein Ishikawa-Diagramm (Fischgräten-Diagramm), bei dem die 6 Ms der Prozesssteuerung betrachtet werden. Ein kritischer Faktor ist hierbei die Einhaltung von Standardarbeitsanweisungen, wobei Layered Process Audits als Verifizierung dienen. Software für vernetzte Arbeitskräfte (Connected Worker) kann ebenfalls unterstützen, indem sie geführte Checklisten für Arbeitsabläufe bereitstellt, um den Prozess im gewünschten Tempo voranzutreiben.

Zustand der Werkzeuge

Der Zustand der Werkzeuge ist ein verdeckter Faktor, der aufgrund von Nacharbeit zu Verlangsamungen führt. Beispielsweise kann ein beschädigtes Werkzeug einen Grat erzeugen, der Nacharbeit erfordert und die Taktzeit verlangsamt. Ein weiteres Beispiel ist das Spritzgießen, bei dem ein beschädigtes Werkzeug, das Gratbildung an einem Teil verursacht, möglicherweise eine langsamere Einspritzgeschwindigkeit erfordert.

Verbesserung der Qualitätsrate

Einige der größten Herausforderungen bei der Qualitätsverbesserung sind:

• Einhaltung von Standardarbeitsanweisungen
• Prozesseinhaltung
• Implementierung von Problemlösungen

Standardarbeit und Prozesseinhaltung

Immer wenn Bediener Arbeitsanweisungen nicht befolgen (oder diese nicht durchgehend einhalten), besteht das Risiko von Defekten. Dasselbe gilt für Abweichungen im Prozess selbst, die durch Maschineneinrichtung oder -nutzung entstehen, zum Beispiel:

• Zu heißes Bearbeiten von Teilen, wodurch sich diese verziehen
• Abweichungen in einem Galvanisierungsprozess, die zu unterschiedlichen Schichtdicken führen
• Schwankungen der Schweißgeschwindigkeit, die den Prozentsatz guter Teile beeinflussen

Die tägliche Überprüfung von Standardarbeit, wie etwa durch Layered Process Audits, hilft dabei, diese Probleme zu vermeiden und die Einhaltung von Standards sicherzustellen. Tools für vernetzte Mitarbeiter bieten zudem Transparenz hinsichtlich der Prozesseinhaltung, sodass Hersteller sehen können, was in der Fertigung geschieht – oder eben nicht.

Implementierung von Problemlösungen

Wenn Sie eine Korrekturmaßnahme implementieren, diese Lösung jedoch nicht aufrechterhalten, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass Bediener in alte Gewohnheiten zurückfallen. Ähnlich wie bei der Prozesseinhaltung ist die Verwendung von Verifizierungen zur Sicherstellung nachhaltiger Korrekturmaßnahmen von entscheidender Bedeutung für die Qualität. Auch Lösungen für vernetzte Mitarbeiter, mit denen Sie Nichtkonformitäten in Echtzeit verfolgen können, sind unerlässlich, da sie es erleichtern, Probleme zu erkennen, bevor sie nachgelagerte Probleme wie Defekte und Reklamationen verursachen.

Die Optimierung der OEE ist nicht immer die Lösung

Die OEE ist nur dann aussagekräftig, wenn Verfügbarkeit, Leistung und Qualität den gleichen Wert haben und sich in etwa die Waage halten, da kleine Änderungen in einer Variablen die OEE verzerren können. Darüber hinaus kann die ausschließliche Konzentration auf die OEE-Optimierung Sie auf den falschen Weg führen.

Beispiele hierfür sind:

• Reduzierung der Rüstzeit: Die Produktion größerer Losgrößen kann die Verfügbarkeit erhöhen, indem die Anzahl der durchgeführten Rüstvorgänge verringert wird. Dies bindet jedoch auch Kapital und Hallenfläche und erhöht möglicherweise den Ausschuss – genau das Gegenteil von Lean-Best-Practices.
• Umgang mit kostenintensiven Defekten: Wenn Sie beispielsweise diamantbesetzte Werkzeuge herstellen, kosten Sie Defekte weit mehr als Ausfallzeiten.
• Einsatz von Hochtechnologie- und kapitalintensiven Geräten: In diesem Fall hat die Verfügbarkeit Vorrang vor anderen Faktoren, da Ausfallzeiten besonders ins Gewicht fallen. Wenn Sie über eine mehrachsige Laserschneidmaschine mit mehreren Achsen verfügen, die betriebsbereit sein muss, muss die Verfügbarkeit höher gewichtet werden als Leistung und Qualität.
• Herstellung sicherheitsrelevanter Teile: Qualität steht an erster Stelle, wenn es um sicherheitsrelevante Teile wie Airbags oder Temperatursensoren in Elektrofahrzeugbatterien geht. In diesen Fällen kann der Versuch, die OEE zu optimieren, direkt gefährlich sein.

Die Kernaussage hierbei: Die OEE ist nicht die Kennzahl, die ständig verwendet werden sollte. Sie ist eine zusammenfassende Kennzahl und beschreibt nicht immer das, was Sie eigentlich erreichen möchten.

OEE-Dashboards und Kennzahlenverfolgung

Ein OEE-Dashboard kann Ihnen dabei helfen, OEE-KPIs auf Werks- und Maschinenebene zu verfolgen, indem Tools wie PowerBI oder Tableau verwendet werden, um die Kennzahlen in einen Kontext zu setzen. Das Abrufen von Daten aus Lösungen wie Software für Layered Process Audits kann beispielsweise dabei helfen, Trends zu erkennen, die die OEE beeinflussen, etwa wenn in einer Arbeitszelle Prozessbedingungen überdurchschnittlich oft außerhalb der Standards liegen.

Letztlich ist die OEE eine wichtige Kennzahl, um zu verstehen, wie gut Ihre Maschinen im Vergleich zu ihrer Kapazität laufen. Dennoch kann sie nicht isoliert betrachtet werden und ist nicht immer die richtige Kennzahl, auf die man sich konzentrieren sollte. Für viele besteht der Schlüssel darin, die OEE-Komponenten im Detail zu betrachten und sich einzeln auf sie zu konzentrieren, um sie in ein Gleichgewicht zu bringen, bevor die OEE auf hoher Ebene gemessen wird.

Einsatz der OEE zur Identifizierung von Verbesserungspotenzialen

Das obige Beispiel verdeutlicht die Verwendung der OEE als Fertigungs-KPI. Wenn eine Maschine schließlich nur 55 % der Zeit effektiv ist, bedeutet dies, dass sie in 45 % der Zeit nicht so effektiv läuft, wie sie könnte. Hier gibt es eindeutig Verbesserungspotenzial.

Die Betrachtung der einzelnen OEE-Variablen liefert wichtige Hinweise darauf, wo mit der Verbesserung der Anlagenauslastung begonnen werden sollte:

• Verfügbarkeit: Warum ist die Maschine ausgefallen? Gab es Anzeichen für einen bevorstehenden Ausfall und wurden alle geplante Wartungsarbeiten durchgeführt?
• Leistung: Warum wurden nur 100 Teile produziert, obwohl die ideale Zykluszeit es der Maschine theoretisch ermöglichen würde, 140 Teile täglich zu produzieren?
• Qualität: Sind die neun Mängel auf ein Prozess- oder Maschinenproblem zurückzuführen? Oder ergaben sie sich daraus, dass Bediener Standardarbeitsanweisungen nicht befolgt haben?

OEE als Benchmark und Ausgangswert nutzen

Hersteller können OEE als Benchmark nutzen, um die Leistung einer Maschine zu bewerten, unter anderem durch einen Vergleich mit:

• Branchenstandards
• Anderen ähnlichen Anlagen
• OEE in verschiedenen Schichten

Die Verfolgung der OEE im Zeitverlauf liefert zudem einen Ausgangswert, wenn Ihr Ziel darin besteht, Verschwendung zu eliminieren und die Produktivität von Maschinen zu verbessern.

Was ist also eine gute OEE? Als Faustregel betrachtet unser Team einen OEE-Wert von 80 % als weltklasse, während 50 % oder weniger als niedrig angesehen werden. Im Folgenden untersuchen wir einige häufige Herausforderungen und potentielle Lösungen zur Verbesserung der einzelnen Faktoren, die in die OEE einfließen.

Verbesserung der Verfügbarkeitsrate

Einige der größten Faktoren, die die Verfügbarkeitsrate beeinflussen, sind:

• Wartungsprobleme
• Rüstzeit
• Materialverfügbarkeit
• Verfügbarkeit des Bedienpersonals

Wie sich die Instandhaltung auf die Verfügbarkeit auswirkt

Reaktive Instandhaltung, auch Störungsbeseitigung genannt, ist ein wesentlicher Treiber für ungeplante Ausfallzeiten und eine verringerte Verfügbarkeit. Anstatt darauf zu warten, dass Maschinen ausfallen – während die meisten Hersteller präventive oder prädiktive Instandhaltungsfunktionen implementiert haben, um ungeplante Ausfallzeiten zu verhindern –, gehören zu den Problemen, die die Wirksamkeit beeinträchtigen können, unter anderem:

• Verlorene Mängelberichte und überfällige Instandhaltungsanfragen
• Pencil whipped Checklisten für die autonome oder bedienergesteuerte Instandhaltung
• Mangelnder Zugriff auf Hilfsmaterialien und Fehlerbehebungsleitfäden

Rüstzeit

Die Rüstzeit sollte immer dann evaluiert werden, wenn die Verfügbarkeitsrate ein Problem darstellt. Eine Strategie zur Verbesserung der Verfügbarkeit ist hier SMED (Single-Minute Exchange of Die), ein Lean-Werkzeug zur Reduzierung von Rüstzeiten auf einstellige Minuten oder weniger als 10 Minuten.

SMED konzentriert sich darauf, so viele Rüstvorgänge wie möglich als externe Rüstprozesse auszuführen, die das Bedienpersonal bei laufender Anlage durchführen kann. Weitere Schritte werden anschließend optimiert, um die Gesamtzahl der Schritte zu reduzieren und Rüstvorgänge so schnell wie möglich abzuschließen.

In einem kürzlich durchgeführten Projekt nutzte The Luminous Group beispielsweise SMED, um einem Werk dabei zu helfen, die Rüstzeit um 13 Minuten zu reduzieren, was über den Zeitraum eines Jahres 180 Schichten im Werk entspricht. Das Ergebnis waren mehr Produkte, die die Fertigungslinie verließen, bei deutlich weniger erforderlichen Überstunden, deren Übermaß die Arbeitsmoral der Mitarbeiter beeinträchtigen kann.

Materialverfügbarkeit

Die Materialverfügbarkeit in einem Werk ist ein häufiges Problem, das die Maschinenverfügbarkeit einschränken kann. Betrachten wir ein Beispiel, bei dem eine gesamte Fertigungslinie für 20 Minuten abgeschaltet werden muss, nur weil ein Staplerfahrer vergessen hat, einen Clip für eine Automobil-Instrumententafel abzuholen.

Es sind genau solche Situationen, die Werke dazu veranlassen, Connected-Worker-Lösungen einzuführen, die eine bidirektionale Kommunikation in Echtzeit ermöglichen, um Ausfallzeiten, einschließlich Problemen bei der Materialverfügbarkeit, zu minimieren.

Verfügbarkeit des Bedienpersonals

Jedes Mal, wenn ein Bediener die Fertigungslinie verlässt – selbst wenn es nur für den Gang zur Toilette ist –, besteht das Risiko, dass die Maschine nicht rechtzeitig beschickt wird und ein Takt verpasst wird.

Oft ist dies eine Frage der Disziplin, aber in einigen Fällen müssen Sie genauer hinsehen. Hat der Bediener seinen Arbeitsplatz verlassen, weil er mehr Materialien benötigte? War niemand da, der ihn ablösen konnte?

Auch hierbei handelt es sich um Bereiche, in denen Software für Connected Worker dazu beitragen kann, diese Lücke zu schließen. Dynamische Schulungen und Mitarbeiteranleitungen können dazu beitragen, Bediener schneller an einer größeren Anzahl von Maschinen einzuarbeiten, was einen flexibleren Einsatz der Personalressourcen ermöglicht.