OEEとOPEの比較 - 機械データの総合的理解に向けて

製造指標の中には、時の試練に耐えてきたものがあります。OEEはそのひとつです。

しかし最近、私たちが関わるメーカーの多くが、OEE（Overall Equipment Effectiveness：総合設備効率）からOPE（Overall Process Effectiveness：総合工程効率）へと関心を移し始めています。OEEが機械性能の全体像を示すために設計されているとすれば、OPEは機械の周囲で起こっていることを考慮するために視野を広げるものです。

重要なのは、OEEが見逃している要素、つまり「人間」を考慮に入れていることです。

この記事では、OEEとOPEを定義します。また、機械のパフォーマンス（OEE）を理解することが、最終的に人間のパフォーマンスを理解することにつながる理由についても説明します。

設備データの測定・分析方法を改善するためのOEE完全ガイドをダウンロードできます。

OEE（Overall Equipment Effectiveness：総合設備効率）とは、スケジュールされた稼働中に、機械がその能力に対してどれだけ優れた性能を発揮できるかを示す指標です。 OEEは、稼働率、パフォーマンス、品質のスコアを掛け合わせることで算出されます。これらのスコアはそれぞれパーセンテージで表され、以下のように定義されます。

可用性- スケジュール期間中のマシンの稼働時間（可用性 = 稼働時間 / スケジュール時間）

品質 - 生産されたユニットのうち、品質の良いもの（手直しや欠陥のないもの）の数を、スケジュールされた稼働中に生産されたユニットの総数で割ったもの。(品質＝良品数／総生産数）

性能 - 機械の設計能力に対するスループットの指標。

OEEの計算式は次のようになります：

OEE = 稼働率 * パフォーマンス * 品質

デジタルの時代、OEEの測定はかつてないほど簡単になりました。マシンプロトコルはマシンパフォーマンスデータの抽出を容易にし、エッジデバイスはエンジニアがマシンから生成できる情報の種類を増やし、セルフサービス分析プラットフォームはこの新しいデータの解釈を容易にしました。デジタルアプリは、OEE計算プロセスを自動化することもできます。

OEEの詳細については、Overall Equipment Effectiveness (OEE)の完全ガイドをご覧ください。

あなたが決めてください。

TEEP（トータル・エフェクティブ・イクイップメント・パフォーマンス）とは、完全に生産的な時間とすべての時間のバランスのことです。

OEEが予定された生産稼動中に起こることを考慮するのに対し、TEEPは24時間365日、機械が潜在的に生産性を発揮できるすべての時間を生産に当てはめます。

TEEPは、生産量増加の可能性を特定したり、現在のパフォーマンスをベンチマークしたりするのに役立ちます。

重要なのはOPEはTEEPではありません。全く異なる指標です。

では、どちらを測定すべきでしょうか？

OEEを理解することは重要ですが、産業用モノのインターネットは盲点を生む可能性があります。多くの工場では、機械効率を低下させる最も一般的な要因は、機械そのものには還元できません。それは機械の使い方の問題です。

言い換えれば、OEEだけを測定している場合、低効率の要因を特定できていない、あるいは測定すらしていない可能性があります。

OPEは、製造プロセスに影響を与えるあらゆる変数とステップを考慮します。これは、価値の流れのエンドツーエンドの説明です。

重要なのは、OPEがマシンデータとマシンの周囲で起きていることの説明を統合していることです。OPEは、マシンのパフォーマンスだけでなく、人間の行動も表現します。

例を見てみましょう。

アクメ・テーブルのキッチンテーブルテーブルは4つのステーションで作られます。1つ目のステーションでは、仕様に合わせて材木を切断します。2つ目のステーションでは、作業員が材木を天板に組み立てます。3つ目のステーションでは、仕上げとシーリング材を塗布する加工ステーションを通過します。そして最後のステーションでは、作業員が脚を取り付けます。

アクメ社の工場では、スループットが低下し始めています。エンジニアが、組み立てられたテーブルトップに仕上げが施される前後でバッファが増えていることに気づきました。彼女が最初に疑ったのは、機械の1台が最適に機能していないことでした。

しかし、彼女が機械のデータをチェックすると、変わっていません。仕掛品は以前と同じように機械を通過していますが、最後に完成するテーブルの数が少ないのです。

原因は何ですか？

OEEを超えるために、彼女は次のような質問をします。部品はステーション間をできるだけ早く移動しているか？段取り替えは効率的かつ正確に行われているか？必要な時に適切なツールが利用可能か？上流または下流の特定の工程で、生産に遅れが生じていないか？機械工程の間にいる人間は効率的に働いていますか？品質テストは規定通りに迅速に行われていますか？

これらは生産が遅くなった理由のほんの一部であり、OEEでは説明できない要因です。これらはすべて、機械の稼働率や品質、性能に還元できない問題です。

これらの質問に答えるためには、生産の各段階でデータを収集する必要があります。ラインを正確にバランスさせ、バリューストリームを流れる作業の流れを最適化する最善の方法は、すべての段階で何が起こっているかを理解することです。真のプロセスの可視化には、オペレーションにおける人的要因と機械的要因を見る必要があります。