为什么实施MES后OEE会下降？

在实施MES之后，我们通常会注意到一个奇怪的效果。在大多数情况下，在系统上线后，OEE系数比安装前低。通常情况下，变化会导致一开始就把事情变得更糟。不幸的是，这种下降不仅是由工作方法的改变造成的，而且还有其他原因。

你相信你的生产报告吗？

我们经常遇到以下情况。一个操作员在下班时完成一份纸质生产报告。从理论上讲，他应该定期这样做，但（正确地说！）生产更重要。他注意到他生产了多少零件，发生了多少导致返工和报废的缺陷。这是最容易的部分。当他需要将目标与当前状态进行比较时，麻烦就开始了。所以：他应该生产250个单位，但他生产了190个。60个单位所需的时间发生了什么？快速计算一下：那是两个小时......15分钟开始生产，15分钟完成一个班次，计划30分钟的换班时间被延长了30分钟。这就剩下了半个小时，这属于所有接受的类别，称为 "微停"。吁。完成了。

问题是：那么我们是否应该将生产报告的质量归咎于经营者？绝对不是！他没有有效和快速报告生产的工具，这不是他的错。做一个简单的练习，并尝试在工作日结束时逐分钟进行重建。你在8小时内都做了些什么？不看你的日历或待办事项清单就做吗？

操作员的主要任务是在正确的时间内生产质量好的物品。所有其他活动都应该被简化、自动化和最小化。根据不确定的生产数据做出决定，就像依靠运气。我们可能会击中根本原因，但这是改善OEE的最佳方式吗？

实施MES是创造新标准的一种方式

在理论上，OEE的计算似乎很简单：性能x质量x可用性。我们看到了对这些系数的最不同的解释。实施MES是一个很好的机会，修改KPI和系数，说明生产健康。我们将消除这样的问题：集团中的几家工厂对OEE的计算方式有些不同，但结果是根据一个指标进行比较的。

那么是否有一个单一的、通用的方法来计算每个行业和工厂的OEE？不幸的是，不是...系数本身的定义是不同的，取决于生产类型。例如，在自动化生产中，微停可以是任何短于30秒的停顿，半自动化 - 5分钟。

这里应该有一个经验丰富的合作伙伴，它将帮助标准化的KPI。在ANT公司，我们为不同行业做了600多个实施项目。在MES实施过程中，我们的任务是为您的工厂在最佳实践计算方面提供建议。值得为整个集团提出这样一个标准，以便将结果作为 "苹果对苹果 "进行比较。

自动化的数据采集将彻底改变你的生产报告

可用性是指我们用于生产的时间与计划生产的时间。实施MES的最大好处之一是数据采集的自动化。所有的状态都是根据工厂的字典和代码定制的。然后，机器可以自动发送关于停机的通知，或者以最简单的方式，系统存储一个生产和非生产时间。在第二种情况下，操作员可能被要求把停工的原因。是否这样做不会影响OEE，但它将允许更准确地识别可用性下降的根本原因。

另一件事是对排定的生产时间的解释。它可以采用各种形式，例如，在转换方面。下面是3种最流行的方法：

1. 我们将所有的转换时间视为机器可用性和OEE的减少。毕竟，我们可以利用这些设置时间进行生产。
2. 我们把计划中的更换时间视为不包括在生产计划的时间内。让我们假设，更换时间为40分钟，而不是计划的30分钟。在这种解释下，只有10分钟会影响OEE的下降。
3. 我们将整个更换过程视为从计划生产时间中排除的时间。更换工作不会减少OEE。

ANT智能工厂允许你自动计算你的可用性与机器连接。我们的工程师将创建一个关于从您的机器收集数据的概念，无论您使用的是全新的还是传统的设备。

更好地了解缺陷、返工和废品情况

计算质量的任务表面上看起来很琐碎。毕竟，质量是符合质量标准的项目数量与所有制造项目的数量。但是我们应该如何处理返工？

我将描述两种最常见的方式，如何将返工纳入OEE：

1. 我们将返工所需的时间视为未安排的时间。那么返工对OEE没有影响，但会减少TEEP。在生产后分批进行返工的情况下，这个方案似乎最为合理。当零件第一次进入生产过程时，通过降低质量系数来减少OEE。
2. 我们将返工视为新的原材料，返回到技术规定的操作中。这种方法影响了OEE。所有的系数将被第二次计算。在当前生产订单期间进行维修的情况下，这种选择似乎是最合理的。在这种情况下，你应该密切关注返工的零件，以避免出现相同项目维修次数过多的情况。你可以考虑在2-3次返工后将项目报废。

一个有趣的方法是有可能把产生缺陷的机器来源的责任。发现缺陷的操作并不总是它的来源。得益于ANT智能工厂系统，你可以重新计算工厂的OEE，在发现后期生产步骤的缺陷之后。

摘要：