高度OEEソフトウェアで生産効率を飛躍的に向上

総合設備効率（OEE）は長年用いられてきた手法です。機械のパフォーマンスと生産性を測定するシンプルなシステムです。段取り替え、休憩、不良部品発生等に伴うダウンタイムなどの変数を考慮することで、OEEは生産設備の実効性を測定し、オペレーションが真にどれだけ生産的かを判定できます。

今日、OEEは機械監視OEEソフトウェアによって進化しています。コンピューティングパワーを活用し、OEEの方法論を用いて、企業の生産効率に影響する変数をより深く理解し、アクションにつなげます。OEEソフトウェア自体が最終解決策やゴールではありませんが、この実証済み手法を、ERPシステムのようなクラウドベースソフトウェアや産業用IoTプラットフォームと組み合わせることで、生産効率改善とボトムラインへの貢献を強化できます。

なぜOEEソフトウェアを使うのか

現代の工場では、複雑な生産設備が高度に自動化されています。実際の生産ステーションに加え、サポートロボティクス、自動マテリアルハンドリング、搬送システム、その他多数のシステムが生産設備に連結されています。これらが追加する機械的・保守的・物流的プレッシャーにより、オペレーターと技術者が設備を稼働させ続けるためのタスク数と複雑性は大幅に増大しています。

OEEソフトウェアは、このコンピューティングパワーでこれら変数を分析し、最適な対応を導き出します。どこで実効性が低下しているかを特定し、管理者が問題対処のステップを踏めるようにします。また、低下要因が人員配置、製品複雑性、設備状態、その他変数のいずれにあるかを判別できます。

この分析能力の活用こそが、OEEソフトウェアの核心メリットです。複雑な製造環境では、オペレーター、技術者、管理者がこれら変数に基づき継続的に行動し、生産効率改善を図っています。しかし人間はミスを犯し、不良品や追加ダウンタイムという形で生産低下を招くリスクがあります。

理由の一つは、人間ベースのOEE計算が手動でエラーを孕んでいること。二つ目は、人間のオペレーターと管理者にとって「直感的」に見える判断が、より深いレベルでは逆効果になり得ることです。例えば、特定設備の速度を上げる判断が、不良品増加を招くことがあります。一般的な理解はありますが、OEEソフトウェアが大量データをより深く分析し、許容品質レベルを維持しつつ生産効率を改善する最適速度を導き出せます。

同様に、OEEソフトウェアは実効性と生産効率のバランス調整を支援します。例として、生産ラインの人員配置決定があります。オペレーターを増やせば設備実効性は高まりますが、逆に遊休時間を生み効率を下げ、コストを増やす可能性があります。これら例は、手動OEE計算では自明でない「生産効率を犠牲にせずOEEを最適化する」強みを示しています。

MachineMetricsのようなリアルタイムOEEソフトウェアなら、機械レベル、オペレーターレベル、ショップフロア全体など、多様な視点からデータを取り込み分析できます。

OEEソフトウェアの適用領域

OEEは柔軟で、工場内で設備実効性を複数の粒度で測定できます。OEEソフトウェアは、特定設備を評価し、そのパフォーマンスに影響する変数を理解するのに使えます。機械的要因、人員、製品ミックス等を単一機械レベルのOEE計算に用い、改善アクションを導き出せます。

OEEソフトウェアは、多数のサブプロセスステップを含む生産ライン全体の実効性評価にも使えます。この複雑さレベルでは、人間計算は即座に限界に達します。ソフトウェアでデータを分析すれば、特定生産ラインや製品ラインへ、リソースをどう、どこに配備すべきかを管理者が理解できます。

最後に、OEEソフトウェアは工場レベルでのベンチマークとして、オペレーション全体の設備実効性を理解するのに使えます。真の設備実効性を把握すれば、管理者はグローバルレベルで意思決定を改善できます。

これら各視点は、手動では維持困難な柔軟性を管理者にもたらします。分析能力のレベル差を持たせることで、プロセス改善と最適化SOPを開発し、オペレーション全体を通じて改善を推進し、生産効率を高められます。

OEEソフトウェアとコネクテッドファクトリー

OEEソフトウェア単体でも生産効率へのプラス改善は期待できます。しかし、真に輝くのは、先進センサ、リアルタイム分析、機械学習能力を提供する産業用IoTと組み合わせたときです。スマートファクトリー文脈で用いれば、OEEソフトウェアは全体OEEを最大21%改善できると推定されています。

産業用IoTプラットフォームと併用することで、OEEソフトウェアは以下の点で工場OEEを改善できます。

• 履歴プロセス・パフォーマンスデータを用いたスケジュールとメンテナンス活動の最適化
• 予知保全を用いる工場への高度な警告システムとの連携
• 特定製品ラン向けの、より深く精確なプロセスパラメータの確立
• 実際の生産量の正確・履歴分析に基づき、材料・サプライコスト削減領域の特定、適用可能な場合のJIT生産実現

これらはOEEソフトウェア活用メリットのごく一部ですが、全体製造アナリティクスエコシステムの一環として機能することを示しています。スケジューリング・予測、ERP、MRP等の他ソフトウェアと併用すれば、センサとエッジデバイスによるIIoT導入で増大するデータ量と精度が、これら領域特化プラットフォームの効果を大きく高めます。

すべてのスタンドアロンソフトウェアプラットフォームはデータ入力に依存し、人間によるデータ収集はエラーを孕み、時間制約があります。しかしこれらシステムをIIoTと併用すれば、IIoTプラットフォームのデータとアナリティクスが、より大量の正確で深いデータをリアルタイムで領域特化プラットフォームへ供給し、それらの効果を増幅します。

IIoTと併用したOEEソフトウェアには他のメリットもあります。機能横断的なショップフロア可視化を提供し、ERP、スケジューリング、OEEソフトウェアへ直接フィードできます。これにより、これらシステムから派生するメリットと機能が、オペレーター、技術者、メカニック、意思決定者の手にリアルタイムで渡ります。

次に、データがサイロ化解消され、接続設備全体で標準化されると、OEE等のソフトウェアへ流入するデータは一貫性を持ち、すべての機能領域で認識可能になります。これにより、企業全体でグローバルに最適化された、あの elusive（捉えどころのない）「単一の真実」が実現します。

OEEソフトウェアで生産効率を改善する

OEEソフトウェアは、正確なデータ、強力な分析、基本機械データの高速計算を用いて設備実効性を判定します。手動計算をソフトウェアベース計算に置き換えることで、単一設備から工場全体まで、工場の真のOEEを効果的に評価できます。そしてこの体験は、IIoT接続設備から人間の介入では不可能なレートとボリュームでリアルタイムデータを取得することで、飛躍的に向上します。

このデータを用いれば、オペレーター、技術者、管理者は、最適化されたOEEに準拠した改善プロセス開発により多くの時間を費やし、推測に費やす時間を減らせます。生産効率へのインパクトはOEE改善とともに成長します。IIoTと組み合わせれば、生産効率改善は、より良い労務・シフトスケジューリング、改善された意思決定、より良い品質も包含できます。

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