W czasach określanych mianem czwartej rewolucji przemysłowej wiele uwagi w firmach produkcyjnych poświęca się przepływowi informacji, tak by kluczowe dane do operacyjnych lub strategicznych decyzji były dostępne w czasie rzeczywistym. Równolegle wielu ekspertów i praktyków controllingu jest zdania, że aktualnie to innowacyjność organizacyjna i procesowa wraz z nowymi modelami biznesowymi determinuje i na nowo ustala udziały w rynku, decydując o przewadze konkurencyjnej również w branżach tradycyjnych . Innowacyjność organizacyjna oznacza potrzebę nowego kreatywnego spojrzenia na kluczowe procesy, na przykład pod kątem szybkości i jakości przepływu informacji czy gotowości do szybkich zmian i dostosowań, wspieranych przez narzędzia industry 4.0. Nowe możliwości sieciowania, np. za pomocą systemów ERP, MES, APS, systemów zarządzania magazynowego, wraz z dobrem metod inżynierii przemysłowej, logistyki czy instrumentów controllingu, pozwalają na zagregowanie i szybkie komunikowanie zdarzeń. Kreatywne rozwiązania, uwzględniające specyfikę i problemy danej firmy, służą lepszemu wykorzystaniu potencjału oraz wspierają szczupłą organizację procesu produkcyjnego. Również dotyczy to przepływów informacji zgrupowanych w postaci wskaźników i parametrów, które mają kluczowe znaczenie dla decydentów.
W tym kontekście na szczególną uwagę zasługuje wskaźnik OEE (Całkowita Efektywność Wyposażenia, ang.: Overall Equipment Effectiveness): instrument, który zyskał dużą popularność wraz z rozwojem systemów MES . Jest to wskaźnik, który daje nam wiedzę na temat głównych grup ubytków odnotowywanych w trakcie procesu wytwarzania maszynowego. Wiedza ta jest bazowa dla osiągania transparentności procesu wytwarzania w każdej firmie.
Europejska historia wskaźnika sięga lat osiemdziesiątych ubiegłego stulecia, kiedy Seiichi Nakajima po raz pierwszy opisał i uczynił go głównym trzonem metody TPM, zaś Fuji rozpoczęło swoją największą inwestycję zagraniczną w Holandii i tym samym przetransferowało tę nową koncepcję na grunt europejski . Dziś wskaźnik ten stał się bazą wiedzy do usprawniania procesów wytwórczych, jest głównym składnikiem wynikowym systemów MES a analiza jego przebiegu w czasie stała się miarą skuteczności wdrażania inicjatyw optymalizacyjnych w obszarze produkcji stając się równolegle chętnie stosowanym instrumentem doradców biznesowych.
O wyjątkowym charakterze tego wskaźnika decyduje logiczna i skondensowana budowa, gdzie mierzy się ubytki efektywności w następujących po sobie 3 zakresach:
- DOSTĘPNOŚCI, tu mierzony jest stopień rzeczywistego wykorzystania maszyn produkcyjnych w stosunku do zdefiniowanej dostępności (według ustalonych w firmie kryteriów) i ustalana jest baza do pomiaru wydajności w kolejnym kroku
- WYDAJNOŚCI produkcji, czyli stopnia rzeczywiście realizowanej wydajności w stosunku do tej zakładanej, która teoretycznie jest możliwa do osiągnięcia
- JAKOŚCI produkcji, czyli stopnia dobrej produkcji (według ustalonych w firmie specyfikacji) w stosunku do produkcji łącznej, która zawiera również wybraki
Grupuje on rodzaje strat i sprowadza zarejestrowane ubytki do jednego wspólnego mianownika: procentowego stopnia osiągniętej efektywności.
Rysunek 1 przedstawia siedem głównych grup ubytków OEE w ujęciu procentowym, które wcześniej zostały zmierzone w jednostkach czasu lub ilości zawartych w Tabeli 1 (przy modelowaniu wskaźnika rodzaje ubytków i sposoby mierzenia powinny być szczegółowo doprecyzowane i zdefiniowane). Dzięki ujęciu procentowemu mamy wskazanie, które fragmenty procesu mają zakłócony przebieg i wymagają analiz oraz jaka jest skala problemu.
Rysunek 1: Tort ubytków OEE
W tabeli 1 ubytki zmierzone są w 4 jednostkach: w godzinach [h] / minutach [min] lub w sztukach [szt.] / kilogramach [kg].
W tym miejscu interesujący jest fakt, że spadek wydajności poprzez spowolnienie tempa cyklu produkcyjnego czy mikroprzestoje jest generalnie wyrażany w jednostkach ilości oznaczających ilość niewyprodukowaną (poprzez obliczenie różnicy między ilością, która teoretycznie możliwa była do wyprodukowania w przykładowym czasie 8 godzin a ilością rzeczywiście wyprodukowaną w tym czasie; w naszym przykładzie ubytek wynosi 508 sztuk). Skalę ubytku możemy jednakże odczytywać również w jednostce czasu, czyli ilości maszynogodzin (tu są to 1,7 godziny z 8, w których maszyna nie wytworzyła tych 508 sztuk teoretycznie możliwych), które to z kolei zsumowane w skali roku, mogłyby w innym świetle postawić planowany zakup podobnej maszyny. Pod warunkiem oczywiście, że jesteśmy w stanie zoptymalizować wykorzystanie posiadanego zasobu. Z tego względu mówi się o szukaniu tzw. ?ukrytych? maszyn z pomocą wskaźnika OEE.
Tabela 1: Lista ubytków OEE
Wskaźnik ten ma więc prostą i przejrzystą strukturę budowy. Jednakże o jego przydatności w firmie decydują definicje mierzonych zakresów, właściwe zrozumienie detali i odpowiednie wdrożenie w firmie. Tu zdaniem ekspertów i praktyków OEE tkwi największa trudność.
Na wstępie modelowania
Punktem wyjścia przy modelowaniu OEE jest odpowiedź na pytanie, jakie oczekiwania w firmie ma spełnić ten wskaźnik biorąc pod uwagę specyfikę działalności? W konsekwencji przyjmujemy takie modelowanie wskaźnika, by dostosować wzorce z dobrych praktyk i literatury do procesów, charakterystyki produkcji oraz oczekiwań użytkowników, co do potrzeb informacyjnych, które mają być przez ten wskaźnik zaspokojone . Sytuacja jest analogiczna przy modelowaniu i stosowaniu Zrównoważonej Karty Wyników (ang.: Balance Score Card), służącej m.in. jako narzędzie procesów decyzyjnych: zgodnie z zasadą, że systemy wskaźników nabierają wartości wtedy, gdy bazując na uniwersalnych ideach i analizach, są tworzone w sposób spójny i na miarę potrzeb firmy. To zasadnicza kwestia, by systemy wskaźników w firmach stały się bazą codziennej pracy, dostarczającą właściwe informacje w przewidzianym czasie. W przypadku wskaźnika OEE powinien on poprzez odpowiednią klasyfikację rejestrowanych ubytków, dać wiedzę na temat przebiegów, które wymagają korekt oraz wskazać funkcyjnie grupy, które powinny zaangażować się w optymalizacje. Kolejnym krokiem jest poprawne określenie przedmiotu pomiaru OEE. Pomiar dotyczy wyłącznie maszyn, ale pod uwagę są do wzięcia te składowe, które mają wpływ na powstawanie przestojów i czasów oczekiwań. Jeżeli z maszyną współpracuje np. automat podający lub odbierający, to tworzą wspólnie stanowisko pomiaru OEE, w przypadku gdy zakłócenia automatu mogą mieć wpływ na przestój maszyny.
Ponadto konieczne jest jasne określenie grup odbiorców informacji i sposobu jej dalszej obróbki (również przebiegu sprostowań i poprawek przy błędach raportowania). Wiąże się to w pierwszym rzędzie z ustaleniem grup osób, które:
- na bieżąco monitorują zdarzenia
- mają wiedzę operacyjną konieczną do znajdowania rozwiązań w kierunku ciągłej poprawy wyników (zarówno tych bieżących jak i tych długofalowych)
- wspierają decyzyjnie swoje zespoły oraz w czasie rzeczywistym ograniczają w sprawny sposób niekorzystne zjawiska powodujące straty.
Z uwagi na bieżący charakter wskaźnika, omawianie wyników i zdarzeń powinno mieć miejsce po zakończeniu każdej zmiany lub przed rozpoczęciem kolejnej. Podobnie zresztą jak wprowadzanie poprawek błędnych raportowań, które powinny być wprowadzane na bieżąco, najpóźniej do 24 godzin po zakończeniu zmiany (ma to znaczenie tam, gdzie operator maszyny klasyfikuje ubytek, zwłaszcza w początkowym okresie pomiarów wskaźnika).
Stosowane definicje i podziały
Pierwszym krokiem jest ustalenie definicji stopnia dostępności w zależności od specyfiki produkcji. Na przykład definiowanie dostępności stanowisk maszyn na bazie czasu kalendarzowego (na zasadzie TEEP ) nie koniecznie sprawdzi się w firmach, gdzie rozruch próbny nowych form wtryskowych, form po renowacji czy dublerów zajmuje okresowo znaczący odsetek dostępnego czasu pracy maszyn. Tak szerokie zdefiniowanie zakresu dostępności może być mało użyteczne dla zespołów produkcyjnych w przypadku produkcji sezonowej, bowiem zbyt szeroko definiuje bazę odniesienia włączając czasy, kiedy maszyna nie była dostępna na przykład pod produkcję seryjną lub w ogóle nie została uwzględniona w planie produkcyjnym. Podobnie się rzecz ma w przypadku pracy na jedną lub dwie zmiany. Brak wtedy czytelnego punktu odniesienia dla działań optymalizacyjnych na przykład na rzecz skrócenia samych czasów przestojów w ramach produkcji seryjnej. Z punktu widzenia kierownictwa, optymalny przebieg produkcji seryjnej i wykluczanie nieefektywności w tym procesie, może stanowić jedno z pierwszych zadań optymalizacyjnych w ramach monitorowania OEE z uwagi na istotność i konieczność monitorowania rzeczywistego kosztu wytworzenia pod zlecenie. Dlatego kluczowa jest jasność, co jest dla nas czasem produkcyjnym i które realne problemy chcemy monitorować za pomocą tego wskaźnika. Nasz wybór z palety możliwych definicji ponosi za sobą konsekwencje interpretacyjne.
By nasze wybory miały realny charakter należy w tym miejscu zwrócić uwagę na interpretacje czasów przezbrojeń, różną od interpretacji czasów mikroprzestojów czy czasów oczekiwania na służby serwisowe. Mimo że czasy przezbrojeń mogą być powiązane z postojem stanowiska, nie można jednak w tym przypadku postawić znaku równości z ubytkiem efektywności sensu stricte. Z pewnością jest to czas niewykorzystany pod realizację zleceń a angażujący zasoby firmy, choćby w postaci pracy. Z oczywistych względów nie można zredukować tych czasów do zera, jednakże są to czasy, które powinny być szczegółowo monitorowane. Po pierwsze informacja o czasach przezbrojeń dostarczy nam wiedzy, jak intensywna ?przezbrojeniowo? jest nasza sprzedaż (czyli portfel zamówień klientów); stanie się więc przyczynkiem do analiz, czy nie powinniśmy ze względów kosztowych dążyć do zmiany polityki ofertowania w poszczególnych grupach klientów, a w szczególności w grupie C. Ponadto czasy te kryją zazwyczaj duże potencjały optymalizacyjne, które się ujawniają w momencie monitorowania i wdrażania technik SMED. Ważne jest więc ustalenie po pewnym czasie monitorowania naszych punktów odniesienia (na przykład norm czasów przezbrojeń dla konkretnych form lub narzędzi), które zależą od specyfiki produkcji lub trudności ustawienia poszczególnych parametrów. Przezbrojenia ze względu na różny charakter i różną intensywność czasową (zależnie od technologii) można klasyfikować i odpowiednio uwzględnić w dalszych rachunkach. Trudność modelowania OEE polega również na tym, że wyniki OEE porównujemy w kontekście jego wcześniejszych wartości. W związku z tym sposób jego liczenia musi być stały, by umożliwić takową porównywalność. By rozwiązać problem różnych potrzeb informacyjnych odbiorców (jakie dziś? jakie za 5 lat?), proponuję rozważyć wprowadzenie stopni wskaźnika OEE, które:
- pogrupują poszczególne zakresy liczenia, w szczególności pod kątem stopni dostępności
- będą dostosowane od potrzeb informacyjnych odbiorców
- umożliwią ustalenie wskaźnika wiodącego OEE (na nim się koncentrujemy, bo mierzy problemy kluczowej działalności, nad którymi aktualnie pracujemy) i pozostałe stopnie OEE, o charakterze informacji uzupełniających i dedykowanych
W ten sposób będziemy dysponować szeroką bazą do analiz dla konkretnych grup odbiorców: wskaźniki podstawowe dla szefów zmian, wskaźniki OEE wyższych stopni (lub ich składowe, np. stopień dostępności) dla planistów bądź utrzymania ruchu. Dodatkowo powinniśmy pamiętać o zasadzie, że konstrukcja wskaźnika powinna w sposób spójny adresować problemy do właściwych odbiorców. Brak uwzględnienia maszyny w planie produkcyjnym z pewnością nie jest problemem szefa zmiany obsadzającego maszyny i niekoniecznie problemem planisty, jeżeli mamy chwilowy brak zleceń produkcyjnych na dany typ maszyny.
Ustalenie bazy pomiaru do mierzenia stopnia wydajności i jakości jest kolejną kwestią, która nie nastręcza jednak już tak dużych trudności. Jedynie ustalenie szczegółowych definicji i klasyfikacji ubytków (w postaci rodzajów czasów oczekiwań i przestojów), określenie, co jest standardem jakości produkcji dobrej, wybraku czy produkcji do poprawki wraz ze spójnym stosowaniem przez klasyfikujących może - szczególnie w początkowym okresie ? nastręczać kłopotów. Definicje ubytków wiążą się z przypisaniem grup pracowników do pracy nad jego bieżącą kontrolą oraz do przygotowywania rozwiązań optymalizacyjnych. Dlatego nie tylko szkolenia odnośnie konkretnych klasyfikacji ubytków mają znaczenie, lecz także przeprowadzenie projektu pilotażowego, bieżące omawianie zdarzeń i klimat wdrażania zdecydują wspólnie o sukcesie lub porażce nowego podejścia produkcji do procesu wytwarzania.
W tym kontekście warto zwrócić uwagę na stronę psychologiczną tego wskaźnika i zasadę niewiązania jego wyników z systemem wynagrodzeń. Wdrażanie OEE może wiązać się z oporami i serią obaw zespołów zaangażowanych w produkcję. Nie można wykluczyć, że część pracowników będzie traktować nowy system pracy jako zagrożenie, szczególnie jeżeli w firmie brak jest tradycji tzw. ?ciągłej poprawy? a zmiany przychodzą raczej z góry niż ?oddolnie?. Z drugiej strony od jakości klasyfikacji zdarzeń w momencie wytwarzania oraz ich rzetelności zależy wartość informacyjna tego parametru. Dlatego istotne jest przemyślenie sposobu wdrożenia i rozpoczęcia pracy w nowym systemie, tak by zespoły produkcyjne poczuły się współarchitektami optymalizacji i w mini grupach opracowywały rozwiązania optymalizacyjne. Za niepokojący sygnał należy natomiast uznać brak oddolnych propozycji zmian po wprowadzeniu OEE. Z tych powodów w literaturze odradza się stosowania tego wskaźnika jako instrumentu nacisku lub wplatania go do systemu wynagrodzeń, by głównym zajęciem zaangażowanych zespołów nie było przerzucanie się odpowiedzialnością zamiast wspólnego szukania rozwiązań.
Pomiar OEE za pomocą systemu MES może dużo uprościć i zautomatyzować. Mimo to pewne klasyfikacje nadal będą dokonywane przez pracowników. Dlatego ewentualny projekt pilotażowy wskaźnika OEE mógłby okazać się pomocny we wdrożeniu. Może on na przykład uprzedzić wdrożenie MESa, zbierać dane w uproszczonej formie oraz zaangażować na wstępie wąską, wybraną grupę pracowników, którzy chcieliby zarazić optymizmem innych. Pozytywny efekt projektu pilotażowego wynika z przybliżenia nowości przed wprowadzeniem głównego systemu jakim jest MES. Szkolenia i spójna treść przekazu, z jakiego powodu wprowadzamy ten wskaźnik, mogą również okazać się pomocne. Powinny być tak przygotowane i skoordynowane z systemem docelowym (w szczególności jeżeli chodzi o klasyfikację ubytków czy definicje pomiaru stopnia dostępności), by nie wprowadzać zamieszania w momencie przeniesienia na system MES i jednocześnie być dopasowane do potrzeb informacyjnych poszczególnych odbiorców.
Wiemy więc, że OEE kondensuje istotne informacje, które dotyczą tego fragmentu procesu wytwarzania, który związany jest ze stanowiskiem maszyny, rozszerzonego o zakłócenia liniowe ze wcześniejszych etapów mające wpływ na aktualną pracę stanowiska. By uniknąć pułapek interpretacyjnych i błędnych wniosków, wskaźnik OEE nie powinien być jednak analizowany solo, lecz w zespole wskaźników. Wspomniana wcześniej Zrównoważona Karta Wyników, łącząca zarówno perspektywę procesu wytwarzania, perspektywę rozwojową, sprzedaży czy finansów firmy, jest w tym kontekście kluczowa i niezwykle użyteczna, także pod kątem spójnych map strategii i sprawdzianów Score Card.
Znaczenie umiejscowienia OEE w takim spójnym systemie wskaźników firmy można zobrazować na przykładzie sytuacji, gdy wzrost wskaźnika OEE nie jest dobrą informacją dla firmy. Zaskakujące, nieprawdaż? Rozważmy więc sytuacje, gdy zwiększamy % dostępności ale rośnie nam produkcja na zalegający zapas magazynowy. Jest to sytuacja, gdy produkujemy sprawnie, mimo że nie mamy zamówień klientów na dany artykuł i powiększamy zapasy ponad poziom bezpieczeństwa. Gdy okaże się jednak, że produkowany artykuł stał się wolno rotujący, mamy z jednej strony zużycie zasobów produkcyjnych (koszt produkcji w toku), do którego dochodzi dodatkowo koszt robocizny, magazynowania oraz handlingu (składowania, przemieszczania, przepakowywania, transportu wewnętrznego, uszkodzeń towaru) i jednocześnie jesteśmy konfrontowani z mniejszą dostępnością powierzchni magazynowych pod inne zlecenia. Czy zwiększając wskaźnik OEE tworzymy w tym momencie problem w skali firmy, stwierdzimy dopiero po porównaniu kosztów planowego niewykorzystania stanowiska maszyny z wyżej wymienionymi kosztami oraz po analizie wskaźników sytuacji magazynowej i prognoz sprzedażowych. Innym przykładem może być sytuacja, gdy wzrost produkcji silnie obniża marżę pokrycia. Taka sytuacja jest w przypadku strukturalnego braku jakiegoś zasobu produkcyjnego (na przykład braku surowca lub pracowników) i sytuacji, gdy mamy pełen portfel zamówień i wszystko co wyprodukujemy, możemy sprzedać. Problem tu tkwi w zwiększaniu wydatków na zapewnienie dostępności zasobów produkcyjnych w oderwaniu od rachunku kosztowo-wynikowego. Na pytanie, czy produkcja jeszcze zarabia podczas zwiększania wyników OEE i w jakim zakresie pokrywa koszty stałe odpowiedzą analizy struktury rachunku kosztów, wartości wskaźników i symulacji, co do dopuszczalnych cen maksymalnych.
Podsumowując, ten wyjątkowy wskaźnik może być niezwykle przydatnym narzędziem zbierania informacji, czym wspiera podejmowanie działań dla poprawy wykorzystania potencjału firmy. Jednak zgodnie z powyższymi informacjami musimy zaakceptować fakt, że im lepiej jest wpasowany w nasze potrzeby, tym mniej porównywalny. Z tego względu zaleca się ostrożność przy odnoszeniu naszych wyników do konkurencji. Podobnie jest z interpretacją: wybór metody liczenia w konsekwencji determinuje znaczenie wyników. Ponadto wniknięcie w szczegóły okazuje się konieczne przy ustalaniu sposobu agregowania wyników OEE, tak by zachować celowość pomiarów. Wskaźnik OEE jest w ograniczony sposób przydatny do porównań na zasadzie benchmarkingu (tylko na zasadzie porównań tak samo mierzonych miar efektywności, np. porównań podobnych zakładów danej firmy) i zdecydowanie ma wewnętrzny charakter. Praktycy jego stosowania podkreślają natomiast, że samo wdrożenie pomiaru (nawet bez zamiaru opracowywania późniejszych działań optymalizacyjnych) poprawia wykorzystanie potencjału firmy dzięki przejrzystości i bieżącym dostępie do informacji o zdarzeniach na stanowiskach maszyn.
1. Freitag, E. (2016): Als CFO Industrie 4.0 gestalten, Controller & Manager, Kreative Industrie 4.0, s. 56-62
2. Systemy MES (ang.: Manufacturing Execution System) bazują m.in. na informacjach pochodzących z automatycznie przetworzonych sygnałów, pobieranych bezpośrednio z procesu produkcyjnego za pomocą sterowników zamontowanych na maszynach. Informacje w systemach MES mogą być automatycznie pobierane (m.in. odnośnie czasów pracy maszyn, czasów przestojów) oraz klasyfikowane przez operatorów paneli (odnośnie przyczyn postojów, brakowości).
3. Origin of OEE - OEE FoundationOEE Foundation. www.oeefoundation.org , aktualizacja 2016-03-09.
4. W ramach koncepcji TPM (Globalne zarządzanie utrzymaniem ruchu, ang.: Total Productivity Maintenance) oraz Lean Manufacturing wskaźnik OEE jest łączony z techniką SMED (tzw. szybkie przezbrojenie, ang.: Single Minute Exchange of Die).
5. Koch, A. (2016): OEE für das Produktionsteam. Das vollständige OEE-Benutzerhandbuch ? oder wie Sie die verborgene Maschine entdecken, Herrieden
6. Patrz May, C. / Koch, A. (2008): Overall Equipment Effectiveness (OEE). Werkzeug zur Produktivitätssteigerung, Zeitschrift für Unternehmensberatung (ZUb), Zeszyt 6/2008, S. 245-250
7. Według Becker, J. / Winkelmann, A. (2014): Handelscontrolling. Optimale Informationsversorgung mit Kennzahlen, s. 58-62 najlepsze rezultaty przy ustalaniu potrzeb informacyjnych w firmie uzyskuje się przez łączenie analizy indukcyjnej z dedukcyjną. Zapewnia to z jednej strony wykorzystanie doświadczenia i wiedzy operacyjnej poszczególnych osób jednocześnie uwzględniając ich subiektywne potrzeby informacyjne, z drugiej jednak strony zapobiega zbyt silnej koncentracji na punkcie widzenia osoby pełniącej daną funkcję i włącza w budowany system założenia i wyniki niezależnych analiz.
8. TEEP ( ang. Total Effective Equipment Performance lub inaczej Net Utilization, de. Gesamte effektive Anlagenproduktivität) bierze pod uwagę kompletny czas kalendarzowy do czasu produkcji dobrych części (czyli innymi słowy teoretycznej maksymalnej ilości czasu, w czasie tym zakładamy produkcję wyłącznie dobrych elementów i odnosimy go do naszego rzeczywistego czasu uzyskiwania dobrych wyprasek w produkcji.