Metody zbierania danych do obliczania OEE

Jak zbierać dane do OEE: podejścia ręczne i automatyczne

OEE (Overall Equipment Effectiveness – wskaźnik efektywności sprzętu) pozwala firmie zrozumieć, jak skutecznie wykorzystuje swoją zdolność produkcyjną. Jednak „dobry” OEE jest możliwy tylko wtedy, gdy dane bazowe są dokładne i wiarygodne. Dlatego obliczenia zależą bezpośrednio od tego, jak precyzyjnie i terminowo zbierane są dane.

Jeżeli dane są niedokładne, OEE będzie jedynie estetyczną liczbą w raporcie, ale nie odzwierciedli rzeczywistości.

W tym miejscu firma staje przed kluczowym pytaniem: jak zbierać te dane – ręcznie czy automatycznie?

W tym artykule omówimy różne podejścia do zbierania danych dla OEE, ich mocne i słabe strony oraz podpowiemy, jak wybrać najlepszą metodę dla Twojej produkcji.

1. Ręczne zbieranie danych: klasyka z ograniczeniami

Przez dziesięciolecia wiele firm stosowało ręczne metody ewidencji. Na pierwszy rzut oka wydaje się to wygodne: operator zapisuje informacje w dzienniku lub Excelu, notując godziny rozpoczęcia, przestoje, liczbę produktów i przyczyny wad.

Wygląda prosto: żadnej dodatkowej technologii, wszystko można dostosować do procesu. Jednak w praktyce podejście to ma kilka poważnych problemów:

1. Czynnik ludzki

• Dane często są wpisywane pod koniec zmiany „z pamięci”. Oznacza to, że krótkie przestoje, które wydają się nieistotne, nie zostaną odnotowane, a drobne straty pozostają niezauważone.
• Ludzie mają tendencję do „zaokrąglania” danych, szczególnie gdy raportowanie wpływa na ocenę ich wyników.

2. Utrata drobnych szczegółów

• Jeśli maszyna spowolniła na minutę lub zatrzymała się na 30 sekund – nie pojawi się to w raporcie. Dlatego niemożliwe jest obiektywne śledzenie mikroprzestojów, zmian prędkości czy drobnych nieefektywności, które w sumie dają znaczące straty.
• Takie „drobne rzeczy” w skali miesiąca lub roku zamieniają się w setki godzin straconego czasu.

3. Opóźnienia w raportowaniu

• Dane są wprowadzane do arkuszy lub systemów z opóźnieniem.
• Kiedy raport w końcu powstaje, jest już „historyczny”, co oznacza, że problemy są identyfikowane po fakcie. Reagowanie w czasie rzeczywistym jest już niemożliwe.

4. Dodatkowe obciążenie

• Im więcej formularzy papierowych trzeba wypełniać, tym mniej czasu pracownicy poświęcają produkcji. Zamiast koncentrować się na jakości i wydajności, operator spędza czas na dokumentacji.
• To zmniejsza zaangażowanie i sprawia wrażenie, że raportowanie jest „obciążeniem”, a nie przydatnym narzędziem.

Ręczne metody mogą sprawdzić się w małych warsztatach lub prostych procesach. Jednak w miarę rozwoju – przy kilku zmianach, wielu liniach lub produkcji seryjnej – podejście to tworzy „ślepy punkt informacyjny” i ogranicza możliwości rozwoju.

2. Automatyczne zbieranie danych: narzędzie nowoczesnej produkcji

Coraz więcej firm przechodzi na automatyczne zbieranie danych. To nie tylko trend, ale praktyczna konieczność, jeśli firma chce się rozwijać. Pozwala na uzyskanie obiektywnego obrazu pracy maszyn bez udziału człowieka.

Jak to działa?

• Na maszynach instalowane są czujniki (ciśnienia, temperatury, położenia, prędkości, wibracji itp.), które rejestrują stan urządzeń.
• Dane zbierane są przez liczniki, PLC, SCADA lub specjalistyczne oprogramowanie.
• Informacje przesyłane są automatycznie do systemu i przechowywane w jednej bazie danych. Obliczenie OEE odbywa się automatycznie.

Zalety automatyzacji:

1. Obiektywność i dokładność

• System rejestruje każdy start i przestój, nawet jeśli trwa tylko kilka sekund.
• Eliminacja subiektywności.

2. Pełne szczegóły

• Widać nie tylko główne przestoje, ale także mikroprzerwy, które kumulują się w duże straty.
• Łatwo zidentyfikować „gorące punkty” linii.

3. Szybka reakcja

• Dane dostępne są w czasie rzeczywistym, co pozwala reagować natychmiast.

4. Mniej rutyny dla personelu

• Operatorzy poświęcają czas na kontrolę procesu, nie dokumentację.
• Wzrost motywacji: zamiast raportowania, bezpośrednio przyczyniają się do usprawnienia procesu.

5. Integracja z innymi systemami

• Dane automatyczne można połączyć z ERP, MES, BI.
• Umożliwia to pełną cyfrową transformację produkcji.

Dzięki temu firma otrzymuje nie tylko „liczby”, ale narzędzie do analizy i podejmowania decyzji.

Dla zarządu oznacza to:

• Decyzje oparte na faktach, a nie założeniach.
• Widoczne rzeczywiste wąskie gardła – miejsca, gdzie tracone są pieniądze, czas i produkty.
• Narzędzie do strategicznych usprawnień bez dodatkowych inwestycji w sprzęt.

3. Podejście hybrydowe: równowaga między faktami a wyjaśnieniami

Często trudno jest od razu w pełni zautomatyzować cały proces. Dlatego wiele firm wybiera rozwiązanie hybrydowe:

• Maszyny automatycznie liczą produkcję, przestoje i prędkość.
• Operator wprowadza przyczyny przestojów lub komentarze przez tablet lub terminal.

Korzyści:

• Widać nie tylko „co się wydarzyło”, ale także „dlaczego”.
• Mniejsze obciążenie personelu – większość danych zbierana automatycznie.
• Stopniowe przejście do pełnej automatyzacji bez nagłych zmian i stresu dla zespołu.

Jak wybrać odpowiednią metodę zbierania danych?

1. Skala produkcji

• Mała produkcja → ręczne metody mogą wystarczyć.
• Produkcja seryjna lub wiele zmian → automatyzacja szybko się opłaca.

2. Typ sprzętu

• Możliwość podłączenia czujników?
• Obsługa nowoczesnych protokołów (Modbus, OPC-UA, MQTT)?

3. Gotowość zespołu

• Ważne, aby personel rozumiał, dlaczego dane są zbierane.
• Bez kultury przejrzystości nawet najlepszy system nie przyniesie efektu.

4. Cele finansowe

• Jeśli fabryka traci dużo przez przestoje i wady → automatyzacja przyniesie szybkie efekty ekonomiczne.
• Jeśli głównym celem jest poprawa jakości raportowania i podejmowania decyzji → automatyczne systemy dostarczą aktualnych danych „tu i teraz”.

Typowe błędy podczas wdrożenia:

• Ignorowanie wyjaśnień ludzi – automatyzacja pokazuje fakty, ale bez kontekstu niewiele wyjaśnia.
• Brak szkoleń – nawet najlepszy system nie zadziała, jeśli zespół nie rozumie, jak i dlaczego go używać.
• Próba cyfryzacji wszystkiego naraz – lepiej zacząć od krytycznych obszarów i stopniowo rozbudowywać system.

Wnioski

• Poleganie wyłącznie na ręcznym zbieraniu danych = zarządzanie firmą z opóźnieniem i niepełnym obrazem.
• Wdrożenie automatyzacji = realna kontrola nad produkcją i fundament do systemowych usprawnień.
• Połączenie automatycznych danych z komentarzami ludzi = pełny kontekst do podejmowania decyzji.

OEE to nie tylko liczba – to strategiczny kompas, który pomaga podejmować właściwe decyzje dla rozwoju biznesu bez dodatkowych inwestycji w nowy sprzęt.

Dodatkowa wartość systemów automatycznych

Na rynku jest wiele platform do automatyzacji zbierania i analizy danych OEE – od zaawansowanych systemów MES po lekkie rozwiązania SaaS.

Jednak każde narzędzie jest tylko środkiem do celu. Głównym celem jest uczynienie procesu zbierania danych przejrzystym i skutecznym w konkretnej rzeczywistości produkcyjnej.

W praktyce ważne jest, aby system automatyzujący:

• konsolidował dane z różnych maszyn;
• automatycznie obliczał OEE;
• dostarczał narzędzi do analizy i podejmowania decyzji.

Takie systemy rozwiązują kilka kluczowych problemów jednocześnie:

• Przejrzystość procesów w czasie rzeczywistym – informacje dostępne natychmiast: co działa, co się zatrzymało i dlaczego wydajność spadła.
• Skupienie na stratach, nie tylko liczbach – system automatyczny wskazuje „gorące punkty” – maszyny lub procesy mające największy wpływ na OEE.
• Szybkie podejmowanie decyzji – integracja z ERP/MES pokazuje natychmiast wpływ przestojów i wad na harmonogramy produkcji.
• Motywacja zespołu – prosty interfejs pokazuje nie tylko problemy, ale także osiągnięcia, tworząc przejrzystą atmosferę.

Przykład narzędzia: BEEDIGIT – platforma chmurowa, która zbiera dane bezpośrednio z maszyn, automatycznie oblicza OEE i umożliwia głęboką analizę strat i trendów.

Kluczowe zalety BEEDIGIT:

• Automatyczne obliczanie OEE
• Bezpośrednie zbieranie danych z maszyn
• Elastyczne raporty i analizy
• Dostęp z dowolnego miejsca
• Stopniowe wdrożenie

BEEDIGIT pozwala firmom zamienić dane w strategiczny zasób – nie tylko narzędzie monitoringu, ale system wspierający decyzje, zwiększający efektywność maszyn, redukujący straty i wspierający rozwój produkcji.