機械稼働率をマスターする：計算方法と向上戦略

設備を効率的に稼働させ続けるには、稼働時間、運転時間、完全生産時間、その他無数の要因の動的なバランスを管理する必要があります。これを正しく行えば、完成品を最低コスト・最高効率で生産できます。間違えれば、予期せぬダウンタイム、計画外メンテナンス、高い故障率によりプラントパフォーマンスが低下します。

これらの変数はすべて機械稼働率の一部です。すべての生産環境において、完全生産時間を獲得するために稼働率を高めることは、成功のために極めて重要です。

機械稼働率とは

機械稼働率、またはアップタイムとは、機械が実際に稼働した時間と、稼働予定だった時間の比率です。稼働率は、機械が稼働している時間の割合です。

予定時間は、利用可能キャパシティの理解、適切な数量の原材料の確保、稼働に必要なスタッフと受注の確保に基づいています。

この予定時間中にダウンタイムが発生すると、機械の速度が低下または停止します。総ダウンタイムには、予防保全、段取り替え、その他の制御された既知の変数が含まれます。計画外ダウンタイムとは、故障、品質不良、詰まり、その他の予期せぬ停止を指します。

ダウンタイムイベント発生時、機械のMachineMetricsタブレットがオペレーターにダウンタイムイベントの分類を促します。

例えば、機械が8時間稼働予定で実際には6時間しか稼働しなかった場合、その機械の稼働率スコアは75%です。

すべての製造オペレーションは、ダウンタイムの継続時間と理由を考慮に入れて稼働率とダウンタイムを測定すべきです。しかし、これが手作業で追跡されている場合、高度に不正確で、大幅に遅延し、実用性がはるかに低くなる可能性があります。

機械稼働率の機能

機械稼働率は、製造における基本的かつ重要なKPIです。ダウンタイムの時間、継続時間、理由を測定することで、稼働率は「アンカー（基準点）」として使用されます。 稼働率、特定設備の稼働率、それが稼働する、またはしない理由を理解することは、機械またはプラントレベルでプロセスを最適化するための他のKPIの策定に役立ちます。

ダウンタイムのデータが取得されるにつれ、最大時間、実績時間、故障率、計画生産時間などの変数が、設備が全体的なビジネス目標に対してどのように機能するか、スタッフと管理者がどのように意思決定するかに直接影響を与えます。

機械稼働率は、総合設備効率（OEE）を決定するために使用される3つのKPIの1つです。他の2つはパフォーマンスと品質で、以下で説明します。各KPIには独自の式があり、メーカーが操業効率を理解し、最適化が必要なプロセスを特定するのに役立ちます。

機械稼働率の計算式

機械稼働率は以下のように計算されます：

稼働率 = 運転時間 / 計画生産時間

例えば、12時間のシフトで機械が8時間稼働し、4時間のダウンタイムがあった場合、その機械の稼働率は66.6%です。

従来の手段で設備稼働率を計算する際の問題点は、各インスタンスを記録する必要があることです。これにはダウンタイム、理由、実際の継続時間が含まれます。このプロセスは、オペレーター、技術者、管理者が各要素を正しく記録することを前提としています。

しかし、実世界のアプリケーションでは、頻度が誤って記録され、理由がオペレーターの主観によるものであることが示されています。リアルタイム機械データと分析は、稼働率を決定するより正確な方法です。

稼働率と総合設備効率（OEE）の関係

総合設備効率（OEE）は、製造設備の全体的効率を測定する指標です。工場内の機械群やマルチファクトリー企業全体でも測定可能です。OEEは、生産性が時間とともにどう改善するかを判断するために使用されます。

OEEスコアは3つの要素で構成されます：稼働率、品質、パフォーマンス。品質とパフォーマンスも式で計算されます：

パフォーマンス = (理想サイクルタイム × 総生産数) / 運転時間

および

品質 = 良品数 / 総生産数

OEEは、スプレッドシートを用いて手動で計算することも、MachineMetricsのような機械データプラットフォームを用いてこの情報を自律的に取得・報告することもできます。データ収集がより正確であればあるほど、洞察の価値は高まります。しかし、手動およびサイロ化されたデータ収集は、単一プラットフォームでの工場監視ソフトウェアが提供する深い分析の価値を欠いています。

稼働率は自動化の必要性を示す好例です。稼働率の式だけで必要な要素を考えてみてください。"稼働率 = 運転時間 / 計画生産時間"という式を用いると、オペレーター、技術者、管理者は計画外停止の理由と継続時間を完全に記録する必要があります。

手動でのデータ取得が正確だったとしても、人間による分析はしばしばバイアスがかかり断片的です。計画外メンテナンスの傾向と原因が観察者には明らかでない場合があります。稼働率は、他の指標を計算するためのアンカーとしてOEEに関連しており、スタッフが稼働率を正確に測定できなければ、品質とパフォーマンスの計算も狂ってしまいます。

機械稼働率と機械信頼性の違い

機械稼働率を機械信頼性と混同すべきではありません。両方とも稼働率改善のための実用的な戦略を決定するのに役立つ貴重な指標ですが、違いがあります。

機械の信頼性スコアが稼働率スコアより低いことは珍しくありません。これらは併せて重要な役割を果たし、複数の指標がプロセス改善を推進するもう1つの方法でもあります。しかし、OEEを計算するには稼働率のみが使用されます。

機械稼働率を高めるには？

機械稼働率はすべてアップタイムに関するものです。これを高めるには、ベストプラクティスの広範な適用、文化変革、ソフトウェアが必要です。計画外ダウンタイムが多ければ、企業は稼働率の損失を被ります。同様に、計画ダウンタイムが非効率であれば、設備稼働率は低下します。

全体的な稼働率を高めるいくつかの方法を紹介します：

文化

多くのオペレーションは、実際のOEEよりもはるかに高いと信じています。同じシステム、SOP、手動主導の測定ツールで運用しているため、管理者が20%以上もマークを見誤ることは珍しくありません。機械稼働率の向上は文化変革から始まります。これには、生産のための可用時間を理解し、システムをどう変えればOEEを改善できるかを管理者が望むことが必要です。この変革は通常、競争圧力、コスト、市場の変動、その他の要因によって推進されるトップダウンの意思決定です。

メンテナンス

ダウンタイムの大部分はメンテナンスイベントに関連しています。設備修理、スピンドル修理、工具破損、トレーニングなど、計画外であることが多いです。しかし、部品の非効率的な段取り、文書化された手順、工具の整理、その他の要因により、修理が本来より長引く場合、計画ダウンタイムにも反映されます。

過剰なメンテナンスによる不要なダウンタイムイベントを減らすには、メーカーは設備データを収集して機械のパフォーマンスと健全性をよりよく理解できます。しかし、これを手作業で行うのは時間がかかるだけでなく、遅延し不正確なデータになります。

機械データプラットフォームを使用すれば、データ収集と標準化を自動化できます。これにより、メンテナンスチームは設備のパフォーマンスと健全性を把握し、機械状態データを用いてダウンタイムの頻度と理由を理解できます。

これらの貴重な洞察は、メンテナンス戦略の最適化に活用できます。例えば、状態基準保全の導入、ダウンタイム発生時のCMMSへの作業指示自動作成、さらには差し迫った設備故障の予測などです。

プロセスの最適化

多くのダウンタイム発生は、非効率なSOPに関連しています。WIPや段取りの問題による待ち時間などです。または、最適でない在庫管理プラクティスが時間を消費することもあります。これらの原因による待ち時間が増えると、稼働率は低下します。

トレーニングも過剰なダウンタイムの原因となり得ます。あるオペレーターが詰まりを解除して機械を再起動するのに、他シフトより14%長くかかる場合、正しい手順の標準化によりこれらの時間を揃えられます。正確なデータ取得と分析により、管理者は機械とシフトごとにこれらの問題を特定し、より良いSOPの策定や再トレーニングにつなげられます。

文化変革とメンテナンスプラクティス改善へのコミットメントに加え、データを中心とした包括的なプロセス改善プログラムにより、問題を特定できます。在庫管理、段取り、WIP、トレーニング問題のプロセス最適化は、機械稼働率に直接影響を与えます。

IIoTプラットフォーム

上記の各項目は機械稼働率改善のために個別に実装できますが、ソフトウェアを用いることでより効果的にすべてを達成できます。リアルタイム機械監視により、工場は手動または断片的なデータ取得に伴う労力とミスを排除できます。

MachineMetricsのようなベストインクラスのエッジデバイスを使用すれば、データは取得、構造化、クレンジングされ、レポート作成と手動データ入力なしでクラウドベースの分析エンジンに送信されます。クリップボードを捨てることで、オペレーターはデータを文脈化し、実用的な洞察を提供する豊富なビジュアライゼーションでエンパワーされます。

リアルタイム機械ステータスとパフォーマンス分析は、計画・計画外ダウンタイムの削減に役立ちます。データを用いて、コストを下げ設備寿命を延ばす状態基準保全でメンテナンスプログラムを強化できます。

IIoTリアルタイム機械監視は、機械が発生させる周波数を分析して故障を予測し、段取り替え時など最適な時間枠で修理することも可能です。また、最も重要な問題に焦点を当てた堅牢なレポート機能も提供します。

これらの洞察にアクセスすることで、管理者と経営陣は真のOEEを迅速に理解し、バイアスのない完全なデータを用いたプロセス改善手順を実行できます。

リアルタイムデータは、手動プロセス改善の反復的な性質を減らし、オペレーターと技術者が手動データ取得とエラーの多い分析に気を取られる代わりに、設備運転に集中できるようにします。

MachineMetricsを活用した機械稼働率の改善

MachineMetricsは、設備データを自律的に収集・標準化する機械データプラットフォームです。プラグアンドプレイソリューションにより、設備を即座に接続し、チームに実用的な洞察を提供し始められます。

ダッシュボードを活用して、設備が部品数目標に対して遅れているときを把握し、通知でメンテナンスチームにダウンタイムイベントをアラートし、サイクルタイム、計画ダウンタイム、その他のKPIで正確なベンチマークを開発できます。

MachineMetricsなら、最大の機会とムダの領域を迅速に特定し、機械ダウンタイムを削減してスループットを向上できます。今すぐデモを予約して詳細をご確認ください。