OEEの自動計算
可用性、パフォーマンス、品質は、自然と算出されます
稼働率と生産性は、ネイティブのOPC UAまたはMQTTを介して取得される機械およびPLCのデータに基づいており、これらはオペレーターが入力した理由コードや部品番号と組み合わされて、ライン別およびシフト別に分類された単一のOEE値として算出されます。シフト終了後に誰かがスプレッドシートで改めて集計する必要はありません。なぜなら、その値は算出元となったデータに遡って確認できるからです。
総合設備効率（OEE）追跡ソフトウェア
お使いの機械が停止してしまう正確な原因を突き止めましょう
現場の設備に直接接続し、機械の自動状態情報とオペレーターの理由コードを連携させます。稼働状況、パフォーマンス、品質をリアルタイムで追跡することで、シフトが台無しになる前に対処することができます。
OEEの追跡が重要な理由
目に見えないボトルネックは解決できません
シフト終了時の報告では、そのシフトを救うには手遅れです
設備データが紙やホワイトボード、あるいはスプレッドシートにのみ記録されている場合、目標を達成できなかったことに気づくのは、生産ラインが停止した後になってしまいます。リアルタイムでの可視性がなければ、監督者は今日のボトルネックを解決する代わりに、昨日の問題への対応に時間を費やすことになってしまいます。
機械のデータだけでは、根本原因は明らかになりません
赤色のランプが点滅しているということは、機械が停止したことを示しています。しかし、それが材料不足によるものなのか、工具の破損によるものなのか、あるいはオペレーターが品質承認を待っているためなのかは分かりません。機械の状態に人間による文脈が伴わなければ、ダウンタイムの真の原因は明らかになりません。
正確な基準値がなければ、継続的な改善は停滞してしまいます
リーン活動では、ROIを証明するために正確なデータが不可欠です。OEEを推測や標準時間に基づいて手作業で計算すると、誤った工程を最適化してしまうリスクがあります。チームが実験を実施し、変更を適用し、サイクルタイムや稼働率への実際の影響を測定するためには、正確な基準値が必要です。
Tulip が、正確なOEE算出のために、機械データと人的コンテキストをどのように収集しているか
Tulip これは、お客様の設備、企業システム、現場の従業員を結びつけ、生産パフォーマンスに関する「唯一の信頼できる情報源」を構築する、コンポーザブルなプラットフォームです。機械からのテレメトリデータが自動的に取り込まれる一方で、オペレーターが状況情報を提供することで、生産ラインの真の能力に関する全体像を把握することができます。
ダウンタイムの原因コード
すべての停留所が1つのパレートビューに統合されます
ラインが停止した瞬間、オペレーターが理由コードを選択すると、その入力内容は、現場の他のすべての記録が格納されているのと同じテーブル構造に書き込まれます。これらの入力データをライン別、シフト別、または日付範囲別に集計すると、パレート図から、実際に最も多くの時間を費やしている原因が明らかになります。
リアルタイムのアンドンアラート
「A Line Stop」は、誰かに即座に通知します
生産ラインが停止したり、OEEが目標値から外れたりした場合、自動化システムがアンドン式のアラートを発動させ、適切な担当者に即座に通知するとともに、問題を次の会議までログに放置するのではなく、解決に至るまで追跡することができます。
機械・デバイスの接続性
レガシー機器は同じデータモデルにデータを供給しています
OPC UAおよびMQTT接続はネイティブに対応しているため、最新の機械やPLCのほとんどは直接接続できます。一方、もともとソフトウェアとの通信を想定して設計されていない旧式の機器は、エッジハードウェアを介して接続されます。そのため、稼働状態、サイクル数、停止イベントなどのデータは、OEEやダウンタイムの算出に用いられるのと同じテーブルに引き続き記録されます。
わかりやすいOEEの解説
どの路線が最も多くの時間を失ったか尋ねてみてください
OEEやダウンタイムの表に対して、「今週、どのラインの稼働率が最も低下したか」といった平易な質問を投げかけると、自社のデータに基づいた回答が得られます。また、具体的な対応を行う前に、担当者がそのプロセスを把握したまま進めることができます。この回答は、ダッシュボードにすでに反映されているのと同じOEEやダウンタイムの表から導き出されたものです。
お客様の声
主要メーカーが以下を用いて達成したことは、Tulip
メーカー各社が「Tulip 」を活用して、OEEの追跡、ダウンタイムの解消、生産能力の拡大をどのように行っているかをご覧ください。
トラブルシューティングの時間を50％短縮
Outset Medical社は、現場のオペレーターを支援するため、AIを活用したトラブルシューティングアプリを導入しました。システムを連携させ、故障データを分析することで、機械のトラブル解決にかかる時間を大幅に短縮し、設備の稼働率を向上させました。
「2,500件以上のアラームコードをスキャンし、最適な是正措置を提案するAI搭載のトラブルシューティングアプリを導入しました。これにより、機械のダウンタイムと修理時間を大幅に短縮することができました。」
稼働率が30％向上
Zaleco社は、生産量を最大化するために、生産実績をより詳細に把握する必要がありました。Tulip を活用して業務を連携させ、パフォーマンス指標を追跡した結果、稼働率を30％向上させることができました。
「Tulip は、当社の特定のニーズに合わせたカスタムアプリを作成できるプラットフォームを提供してくれるため、当社にとって画期的な存在となっています。」
ご質問はありますか？ お答えいたします！
OEE（総合設備効率）追跡ソフトウェアは、製造設備の稼働率、性能、品質を測定します。このソフトウェアは、機械やオペレーターからのデータを収集し、理論上の最大能力と比較して、生産ラインがどれほど効率的に稼働しているかを算出します。『Tulip 』では、アプリを設備に接続し、オペレーターにダウンタイムの原因を記録してもらうことでOEEを追跡でき、時間の損失や歩留まりの低下がどこで発生しているかをリアルタイムで把握することができます。
Tulip エッジデバイスとネイティブプロトコルを介して、現場の設備に接続します。OPC UA、MQTT、Modbusなどの業界標準規格を使用して、PLC、センサー、レガシーマシンからデータを取得することができます。このテレメトリデータはTulip プラットフォームに直接取り込まれ、カスタムミドルウェアを必要とせずに、アプリロジックをトリガーしたり、ダッシュボードを更新したり、機械の状態を記録したりします。
Tulip 完全に手作業による組立ラインでの生産状況を追跡します。作業員は画面上のガイド付きワークフローに従って作業を行い、Tulip がバックグラウンドで各工程ごとの所要時間、サイクルタイム、完了率を自動的に記録します。これにより、自動化設備と同等の詳細な可視性とパフォーマンスの追跡が可能になります。
機械に不具合が発生したり、ラインが停止したりした場合、Tulip はオペレーターの端末に自動的にダウンタイムの分類画面を表示することができます。オペレーターは、あらかじめ設定されたリスト（例：材料待ち、工具交換、品質問題による停止など）から停止理由を選択します。これにより、機械のイベントに人的な文脈が加わり、一般的な故障コードが具体的な対応につながるデータポイントへと変わります。
初期の追跡アプリケーションは、わずか数週間で各ステーションで稼働させることができます。一般的な導入プロセスでは、まず1つのラインまたは作業セルを接続して基準を確立し、データを収集し、オペレーター向けインターフェースを改良することから始めます。最初のラインでデータモデルとダッシュボードの検証が完了したら、アプリケーションを施設全体に展開していきます。
Tulip トリガーを使用して、機械の状態やオペレーターの入力に基づいてロジックを実行します。機械が停止した場合や、オペレーターが問題を報告した場合、トリガーによって保守担当者や監督者へSMS、メール、またはプッシュ通知が自動的に送信されます。エスカレーションルールを定義することで、適切な担当者に即座に通知が行われ、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。
OEEは、3つの指標を用いて算出されます。すなわち、稼働率（稼働時間を計画生産時間で割った値）、生産性（理想サイクルタイムに総部品数を乗じた値を稼働時間で割った値）、および品質（良品数を総部品数で割った値）です。Tulip は、機械の稼働時間、サイクル時間、および不良ログを収集し、これらの指標を動的に算出します。