Chỉ số OEE và sự kết hợp với IoT (Internet of things)

Chỉ số OEE

Trong thời đại công nghiệp số, các công ty để duy trì tính cạnh tranh trên thị trường toàn cầu đều phải thực hiện cải thiện năng suất. Đây là một thách thức lớn đối với mỗi doanh nghiệp. Để cải thiện sản xuất, có một chỉ số được đo lường một cách rất cụ thể đó là chỉ số OEE (hiệu quả tổng thể thiết bị). Chỉ số OEE được phát triển bởi ngành công nghiệp Nhật Bản và được ứng dụng rông rãi trong nhiều nước công nghiệp khác. Chỉ số OEE được coi là xương sống của các phương pháp cải thiện hiệu quả TQM (bảo trì năng suất toàn diện) và Lean Production (sản xuất tin gọn).

Chỉ số OEE được tính toán dựa trên việc đo lường các đại lượng Availabitity (tính sẵn sàng), Quality (chất lượng), Performance (hiệu suất) tính theo %.

                OEE = Availabitity x Performance x Quality

Trong đó:

                Availabitity = Thời gian chạy / Thời gian đã lên kế hoạch x 100%

                Performance = (Tổng sản phẩm x thời gian thiết kế) / thời gian chạy x 100%

                Quality = Sản phẩm tốt / tổng sản phẩm x 100%

Phân tích các tổn thất

Các tổn thất là các hoạt động không tạo ra giá trị. Tần suất tổn thất kết hợp với mức độ tổn thất cho phép đo lường thiệt hại và rất hữu ích để thiết lập thứ tự mà các tổn thất phải được loại bỏ. Sự phân loại này làm cho có thể xếp hạng các tổn thất và loại bỏ chúng trên cơ sở mức độ nghiêm trọng hoặc tác động của chúng đối với tổ chức.

Để cải thiện hiệu quả của thiết bị, các tổn thất do các nguyên nhân bên ngoài phải được loại bỏ và các tổn thất do trục trặc máy móc và quy trình, có thể được thay đổi bởi tổ chức hàng ngày, tổn thất có thể chia thành các loại:

• Tốn thất do dừng máy: phần lớn tổn thất gây ra do máy gặp vấn đề dẫn đến phải bảo trì mà không có trong kế hoạch. Ngoài ra cũng có các tổn thất do thời gian cài đặt máy, thời gian hiệu chỉnh…
• Tổn thất do tốc độ sản xuất: phần lớn là do thiết bị hoạt động không đúng công suất vì một vài vấn đề nhỏ ở một vài khâu, thời gian khởi động máy….
• Tổn thất do chất lượng sản phẩm: phổ biến xảy ra do thiết bị hoạt động không ổn định, tạo sản phẩm không phù hợp hoặc do các tham số máy bị thay đổi không theo tiêu chuẩn trong quá trình thiết lập.

Dưới đây là 6 nguyên nhân tổn thất lớn do Nakajima đề xuất:

Vấn đề	Tổn thất lớn
DOWNTIME	Breakdown Set-up and adjustments
SPEED	Idling, minor stoppages Reduced speed
QUALITY	Quality losses Reduced yield

Các nghiên cứu trên toàn thế giới chỉ ra tỉ lệ OEE trung bình trong các nhà máy sản xuất thường là 60%.

Các biến thể của OEE

• TEEP: Total Equipment Effectiveness Performance
• PEE: Production Equipment Efficiency
• Overall Factory Effectiveness (OFE),
• Overall Production Effectiveness (OPE),
• Overall Asset Effectiveness (OAE)

Chỉ số OEE dùng làm gì?

Chỉ số OEE cung cấp các công thức đơn giản và hợp nhất để đo lường hiệu quả của thiết bị hoặc hệ thống sản xuất. Hơn nữa, chỉ số có thể được sử dụng để chỉ ra những hoạt động cải tiến quy trình vì nó đo được các tổn thất trực tiếp. Ngoài ra, nó còn được dùng để so sánh hiệu suất giữa các nhà máy để tạo lợi thế cạnh tranh. Chỉ số OEE giúp:

• Xác định các tổn thất làm giảm hiệu suất.
• Xác định các điểm tắc nghẽn, máy nào chậm, mấy nào kém hiệu quả.

Mô hình tiếp cận cải tiến Deming Cycle:

OEE và IoT (internet of things)

Trong những năm trước, dữ liệu chỉ được chọn vào cuối một khoảng thời gian nhất định và được sử dụng trong giai đoạn Chẩn đoán & Phân tích. Việc này dẫn đến hạn chế về khả năng đáp ứng nhanh của hệ thống.

Trong thời đại Công nghiệp 4.0, OEE có thể kết hợp với IoT và điều này giúp nhà máy biết chính xác những gì đang xảy ra trong thời gian thực thông qua giám sát liên tục để xác định ngay các vấn đề có thể xảy ra và phản ứng tức thì bằng các hành động khắc phục phù hợp.

Thông tin về các mặt hàng OEE (hiệu quả của thiết bị bảo trì và vận hành, độ chính xác của dữ liệu sản phẩm, thời gian tăng, sử dụng, tắc nghẽn, chỉ số sản lượng và phế liệu, v.v.) thực sự có giá trị trong các môi trường mà việc đưa ra quyết định trong thời gian thực là rất quan trọng. Cách tiếp cận thứ hai này đòi hỏi một hệ thống thu thập dữ liệu hoàn toàn tự động hóa và hơn nữa, giai đoạn Chẩn đoán & Phân tích phải tự động.

hệ thống tính toán OEE tự động được điều khiển bởi các cảm biến được kết nối với thiết bị, tự động đăng ký thời gian bắt đầu và thời gian dừng và nhắc nhở nhà điều hành cung cấp cho hệ thống thông tin về nguyên nhân ngừng hoạt động. Cách tiếp cận tự động thường cung cấp cơ hội để thiết lập danh sách các nguyên nhân ngừng hoạt động, lên lịch thời gian hoạt động có sẵn và thực hiện tính toán OEE tự động trong một khoảng thời gian. Một loạt các báo cáo về hiệu suất sản xuất và trực quan hóa kết quả hiệu suất thậm chí có thể lấy từ hệ thống.

Việc kết hợp IoT với OEE chỉ ra:

• Độ chính xác tốt hơn;
• Ít lao động;
• Truy xuất nguồn gốc;
• Báo cáo và phân tích tổng hợp;
• Hành động khắc phục ngay lập tức;
• Tạo động lực cho các nhà khai thác

OEE IoT đưa ra tầm nhìn lớn hơn để đưa ra quyết định sáng suốt hơn về cải tiến quy trình. Một hệ thống OEE và IoT giải quyết ba chức năng chính của OEE:

• Tổng hợp: nó liên quan đến việc thu thập dữ liệu mà như đã thảo luận ở trên dữ liệu sẽ hoàn toàn tự động.

• Phân tích: nó thường cung cấp các thuật toán để tính toán OEE và các mục khác liên qua. Ngoài ra, nó thường có thể hỗ trợ phân loại thời gian chết thông qua quản lý lý do và phân tích kỹ thuật.

• Trực quan hóa: Số liệu OEE có sẵn thông qua các báo cáo hoặc chúng có thể được hiển thị ngay cả thông qua giao diện phần mềm trực tiếp cho nhà điều hành.

Ứng dụng thực tế của OEE

Ví dụ điển hành cho ứng dụng OEE và IoT theo một nghiên cứu từ intechopen như sau:

Sigma / Q là nhà sản xuất bao bì chất lượng hàng đầu tại Northland Trung Mỹ phục vụ các thị trường khác nhau trên toàn cầu. Mục tiêu hàng đầu của công ty là cải thiện hiệu suất của nhà máy và giảm chi phí vận hành.

Giải pháp là xây dựng một nền tảng để cải tiến liên tục thông qua OEE. Bước đầu tiên là tự động hóa các quy trình thu thập và phân tích dữ liệu và đưa ra chiến lược thời gian thực. Nhưng yếu tố thành công quan trọng thực sự là sự tham gia của nhà điều hành trong quá trình cải thiện hiệu suất. Công ty đã xác định những người đóng góp quan trọng để thưởng cho họ một cách thích hợp trong quá trình đánh giá hiệu suất.

Do đó, OEE tăng 40%, sự thay đổi tốc độ chạy do thường xuyên bắt đầu và dừng trong quá trình sản xuất, đã giảm đáng kể và tốc độ chạy đã tăng 23%. Cuối cùng các nhà khai thác mong muốn đạt được mức độ xuất sắc cao hơn trong hoạt động, thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục trên các nhà máy khác nhau.

Kết luận

Trong thời đại công nghiệp 4.0, việc kết hợp giữa chỉ số OEE và IoT sẽ mang lại những lợi ích to lớn trong vận hành sản xuất nhà máy. Thậm chí nhiều nhà nghiên cứu đã đặt câu hỏi xem có thể kết hợp OEE với các biện pháp tài chính hay không. Đây sẽ là một hướng đi mới, hữu ích trong việc khám phá ra các mỗi liên kết giữa OEE và các mô hình kinh doanh phổ biến.

---

Ethings – Giải pháp giám sát máy công cụ (chỉ số OEE và IoT)

Bài viết có tham khảo nội dung trang: intechopen