
Wichtigste Erkenntnisse
Kurzantwort: Verfügbarkeit misst, ob die Maschine während der geplanten Produktionszeit lief. OEE multipliziert Verfügbarkeit mit Leistung und Qualität. Eine Linie kann exzellente Verfügbarkeit und trotzdem mäßige OEE haben, weil langsame Zyklen und Ausschuss für die Verfügbarkeit allein unsichtbar sind. Nur die Verfügbarkeit zu melden ist eine der häufigsten Ursachen dafür, dass Hersteller ihre tatsächlichen Produktionsverluste unterschätzen. Siehe auch OEE vs Auslastung vs Verfügbarkeit.
Verfügbarkeit ist das Verhältnis der tatsächlichen Laufzeit zur geplanten Produktionszeit.
Verfügbarkeit = Laufzeit / Geplante Produktionszeit
Wenn eine Schicht 8 Stunden geplante Produktionszeit hatte und die Maschine 7,2 Stunden lief, beträgt die Verfügbarkeit 90%. Die verlorenen 0,8 Stunden sind ungeplante Ausfallzeiten, Ausfälle, Materialmangel, Überziehung von Rüstzeiten.
Eine Maschine kann 100% Verfügbarkeit haben und trotzdem ein Drittel ihrer potenziellen Produktion verlieren. Zwei Beispiele:
Langsame Zyklen. Die Maschine ist an, aber jedes Teil benötigt 45 Sekunden statt der ausgelegten 30. Verfügbarkeit zeigt 100%; Leistung zeigt 67%. Die OEE sinkt auf 0,67 von einem perfekten 1.
Ausschuss. Die Maschine läuft mit voller Geschwindigkeit, aber 8% der Teile fallen bei der Qualitätsprüfung durch. Verfügbarkeit und Leistung zeigen 100% und 100%; die Qualität zeigt 92%. Die OEE sinkt auf 0,92.
Die reale OEE ist das Produkt aller drei Faktoren. Die Verfügbarkeit zu optimieren, ohne Leistung und Qualität zu betrachten, verlagert den Verlust nur an eine unsichtbare Stelle.
Verfügbarkeit ist der am einfachsten zu instrumentierende der drei Faktoren. Die meisten CMMS- und SCADA-Systeme können genaue Ausfalldaten liefern. Leistung erfordert ideale Zykluszeit und tatsächliche Zykluszeit. Qualität erfordert Stückzahlen und Ausschussdaten. Deshalb instrumentieren Anlagen meist zuerst die Verfügbarkeit, berichten oft nur diese und nennen es OEE.
Das Ergebnis ist eine vertrauenswürdig aussehende Zahl, die den Großteil des Verlusts verbirgt. Eine Anlage, die 90% Verfügbarkeit meldet und das als 90% OEE bezeichnet, läuft möglicherweise tatsächlich bei 60% echter OEE, sie verliert 30 Prozentpunkte Kapazität durch Leistungs- und Qualitätsprobleme, die niemand misst.
Echte OEE benötigt:
Wenn Sie nicht alle drei berechnen können, haben Sie keine OEE. Sie haben eine partielle Zahl.
Diese Verluste zeigen sich meist als eine Leistungskennzahl weit unter 100% auf Linien, die 90%+ Verfügbarkeit melden.
Eine echte OEE-Plattform verbindet sich mit SPS- oder Maschinensignalen für Verfügbarkeit (Lauf-/Stoppzustand), Leistung (Zykluszählung und -zeit) und Qualität (Anzahl guter/fehlerhafter Teile). Sie berechnet alle drei in Echtzeit, zeigt die Aufschlüsselung und weist auf den dominanten Verlust hin, sodass die richtige Maßnahme ergriffen wird.
Das OEE-Modul von Fabrico misst alle drei Faktoren im Takt der Linie und zeigt, welcher der dominante Verlust für jedes Asset ist, damit das Team am richtigen Problem arbeitet, nicht am einfachsten.
Sehen Sie, wie Fabrico das automatisch erfasst, OEE für die Fertigung erkunden oder eine Demo buchen.
Sie sind eng verwandt. Auslastung wird meist gegen die geplante Zeit gemessen; Verfügbarkeit innerhalb von OEE wird gegen die geplante Produktionszeit gemessen und schließt geplante Pausen aus.
Weil die Linie langsam läuft (Leistungsverlust) oder Teile Ausschuss produzieren (Qualitätsverlust). Schauen Sie sich die Aufschlüsselung an, der dominierende Verlust ist der Faktor, der am weitesten von 100% entfernt ist.
Nur wenn Sie bestätigen können, dass Leistung und Qualität beide bei 100% liegen. Das ist selten. Andernfalls überhöht die Verfügbarkeitszahl die OEE.
Weltklasse liegt bei etwa 90%. Der OEE-Weltklasse-Benchmark von 85% geht von Verfügbarkeit ~90%, Leistung ~95%, Qualität ~99% aus.
Reduzieren Sie ungeplante Ausfallzeiten: vorbeugende Wartung, schnellere Rüstzeiten (SMED), besserer Materialfluss, kürzere mittlere Reparaturzeiten. Verfügbare Zeit ist hauptsächlich ein Wartungs- und Materialproblem.