Opowiem Ci historię. Zostałem kiedyś zaproszony na obchód w firmie, jako konsultant. Kierownik zmiany prowadzi mnie po hali, zatrzymujemy się przy nowoczesnej linii pakującej. „Popatrz, mamy tu OEE na poziomie 92%, lecimy dalej do 95%...
Opowiem Ci historię. Zostałem kiedyś zaproszony na obchód w firmie, jako konsultant. Kierownik zmiany prowadzi mnie po hali, zatrzymujemy się przy nowoczesnej linii pakującej. „Popatrz, mamy tu OEE na poziomie 92%, lecimy dalej do 95% w przyszłym kwartale.” Przytakuję (no bo co mam zrobić?), zapisuję, idziemy dalej. Po obiedzie siadam w gabinecie z dyrektorem produkcji, omawiamy to co widziałem w całości. W pewnym momencie pokazuje mi raport i mówi: „Niestety mamy problem, OEE na linii pakującej jest na poziomie 47%, musimy z tym coś zrobić”. Patrzę na niego z delikatnym mindf*ckiem. Ta sama linia. Ta sama zmiana. Ten sam tydzień. 92% versus 47%.
Pytam: „Panie dyrektorze, ale która z tych liczb jest prawdziwa?”. Dyrektor wzrusza ramionami: „Łukasz, obie. Każda z nich jest prawidłowo obliczona, tylko inaczej”. I tu zaczyna się ciekawa historia. Bo OEE — wskaźnik, który teoretycznie ma być obiektywną miarą efektywności sprzętu — w praktyce jest jednym z najbardziej subiektywnych wskaźników w produkcji. Nie z powodu manipulacji (o tym pisałem kiedy indziej — tutaj), tylko z powodu konwencji. Dzisiaj pokażę Ci cztery największe pułapki definicyjne OEE.
- Po co o tym piszę
- Pułapka 1: Co to jest „dostępny czas”?
- Pułapka 2: Co to jest awaria?
- Pułapka 3: Wydajność — od czego liczyć 100%?
- Pułapka 4: Jakość — który scrap zalicza się do jakiego kosza?
- Wniosek: OEE to nie fizyka, OEE to konwencja
Po co w ogóle o tym piszę
Bo widzę to ciągle. Inżynier dostaje zadanie: „policz nam OEE”. Otwiera Google lub Chata, znajduje wzór OEE = A × P × Q, podstawia liczby, raportuje wynik. Wszystko ładnie, zarząd jest zadowolony, ekran Andon świeci na zielono. Tylko że nikt nie wie, czy to OEE w ogóle coś znaczy. Bo Ty liczyłeś jedną konwencją, klient liczy drugą, partner z Niemiec trzecią, a benchmark „world class 85%” z podręcznika Nakajimy zakłada jeszcze czwartą. I porównujecie jabłka do gruszek przez cały rok.
To nie jest abstrakcyjna sprawa. Realnie podejmujesz decyzje inwestycyjne, kadrowe i procesowe na podstawie tego wskaźnika. Jeżeli nie wiesz, co dokładnie liczysz — to liczysz przypadkową liczbę, która świeci się na ekranie. To dramat. Pokażę Ci dlaczego.
Pułapka 1: Co to jest „dostępny czas”?
Wzór dostępności jest niby prosty: A = czas pracy / czas dostępny. Tylko że pytanie „co to jest czas dostępny” ma w sobie ze cztery różne odpowiedzi i każda jest do obronienia.
Wersja A1 — kalendarzowa. 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu. 168 godzin tygodniowo. Wersja brutalna — wszystko poza pracą produkcyjną liczy się jako strata. Druga zmiana w sobotę? Nie pracujesz? Twój OEE leci w dół.
Wersja A2 — czas otwarcia zakładu. Tylko zmiany, które są planowane do pracy. Jak pracujesz na trzy zmiany 5 dni w tygodniu, to masz 120 godzin tygodniowo. Sobota i niedziela się nie wlicza. Czyli sam fakt, że nie pracujesz w weekendy, nie psuje Ci OEE.
Wersja A3 — czas zmiany roboczej. 8 godzin minus przerwy, minus mycie zębów, minus sikunda lub kupa czasu, minus 5-minutowa rozgrzewka. Realny czas, w którym maszyna mogłaby pracować.
Wersja A4 — czas planowanej produkcji. Tylko ten czas, w którym zaplanowano konkretne zlecenie produkcyjne. Wszystko inne — szkolenia, próby, R&D, planowane przeglądy — w ogóle wypada z licznika.
A teraz uwaga. Ta sama maszyna, ta sama zmiana 8h, w której maszyna pracowała efektywnie 4h:
- Wersja A1: dostępność 17% (4h z 24h)
- Wersja A2: dostępność 50% (4h z 8h)
- Wersja A3: dostępność 57% (4h z 7h po przerwach)
- Wersja A4: dostępność 80% (4h z 5h planowanych)
Cztery różne wartości. Wszystkie matematycznie poprawne. Brzmi absurdalnie? A tak właśnie wygląda rzeczywistość, gdy nikt w firmie nie powie jasno, której wersji używamy.
Pułapka 2: Co to jest awaria?
To moja ulubiona pułapka, bo widziałem już dosłownie wszystkie wariacje na ten temat. Co liczymy jako przestój nieplanowany (czyli to, co bije w dostępność), a co planowany (czyli to, co wypada poza licznik albo idzie do osobnego raportu)?
Sytuacja: linia stoi 30 minut. Co to było?
- Przezbrojenie trwało 30 minut zamiast planowanych 20? To 10 minut przekroczenia awaria czy nie? A jak masz w SMED-zie cel 15 minut, a osiągasz 20 — to te 5 minut nadwyżki to przestój?
- Brak komponentów na linii — operator stoi, bo magazyn nie podstawił. Awaria linii czy problem logistyczny? Zależy kogo zapytasz. Logistyka mówi „to nie nasz wskaźnik”. Produkcja mówi „nasza linia stała, to liczymy do OEE”.
- Czekanie na decyzję działu jakości — pierwsze sztuki po przezbrojeniu czekają na zwolnienie przez kontrolera. To planned downtime czy nieplanned?
- Mikroprzestoje poniżej 2 minut — operator coś poprawił, maszyna stanęła i ruszyła. W większości systemów MES to się nie rejestruje. Czyli z licznika znika 15 minut dziennie i nikt nie wie gdzie. Magicznie.
- Spowolnienie — maszyna pracuje, ale wolniej. Czy to przestój częściowy, czy raczej spadek wydajności (P, a nie A)? Bo idą do różnych kubełków.
W jednej firmie miałem sytuację, że wszyscy chwalili się dostępnością 95%. Schodzę na produkcję, patrzę — linia stoi co chwilę po 1-2 minuty. „A to się nie liczy” — mówi mistrz. „A tamto nie wpisujemy bo to operator”. „A tamto idzie do statystyk jakości, nie utrzymania ruchu”. W efekcie dostępność „95%” oznaczała przestoje zarejestrowane / czas dostępny, a nie realny czas pracy / czas dostępny. Różnica w realiach — 25 punktów procentowych. Dwadzieścia pięć.
Pułapka 3: Wydajność — od czego liczyć 100%?
Tu jest jeszcze ciekawiej. Wzór: P = ilość wyprodukowana / ilość teoretyczna w danym czasie. Pytanie: skąd masz tę „teoretyczną”?
Wariant P1 — wydajność nominalna producenta maszyny. Karta katalogowa mówi 1200 sztuk na godzinę. To liczysz od tego.
Wariant P2 — wydajność nominalna karty technologicznej. Producent maszyny pisał 1200, ale dla Twojego konkretnego produktu inżynier procesu policzył 950 (bo komponenty są inne, materiał trudniejszy, kontrola na linii). Liczysz od 950.
Wariant P3 — wydajność osiągana historycznie. Najlepszy wynik z ostatnich 6 miesięcy to 870. Liczysz od tego.
Wariant P4 — wydajność zwalidowana na Run@Rate. Podczas walidacji procesu osiągnięto 920. Klient zaakceptował tę wartość jako referencyjną. Liczysz od 920.
Sytuacja: maszyna w godzinie zrobiła 800 sztuk.
- P1: 800/1200 = 67%
- P2: 800/950 = 84%
- P3: 800/870 = 92%
- P4: 800/920 = 87%
Znowu cztery różne wartości. Wszystkie poprawne. A teraz wyobraź sobie, że konstruktor maszyny mówi „rzućcie 1200 i już”, inżynier procesu mówi „nie no, dla tego komponentu nigdy nie pójdzie 1200, używamy 950″, a klient kazał walidować na 920. Trzy działy. Trzy różne wskaźniki OEE. Trzy różne narracje. Jedna maszyna.
Najczęściej wybiera się wariant najwygodniejszy. Jakby zgadnij który 😉
Pułapka 4: Jakość — który scrap zalicza się do jakiego kosza?
I ostatnia pułapka, najmniej oczywista. Q = sztuki dobre / sztuki wyprodukowane. Pytanie: co liczymy do mianownika i licznika?
- Pierwsze sztuki po przezbrojeniu, które są programowo do kosza (typu „pierwsze 5 zawsze do utylizacji bo kalibracja”). To scrap czy planned waste? Bo w jednym z tych kubełków biją w Q, a w drugim nie biją wcale.
- Sztuki naprawiane — przeszły przez linię, wykryto defekt na końcu, poszły na rework, wróciły. Liczymy jako scrap (bo za pierwszym razem nie wyszły)? Czy jako dobre (bo finalnie wyszły)?
- Defekty wykryte u klienta — wracają z reklamacji 3 miesiące później. Wpisujemy do Q tego dnia kiedy je produkowaliśmy, czy tego, kiedy wróciły? A może w ogóle nie wpisujemy, bo idą do innego wskaźnika (PPM, FPY)?
- Sztuki próbne — produkcja R&D na końcu zmiany dla nowego produktu. To są sztuki dobre? Złe? Czy w ogóle nie powinny się liczyć?
W praktyce widzę ciągle to samo. Firmy raportują Q = 99,5%, a realny FPY (First Pass Yield) jest na poziomie 92%. Różnica? Rework, naprawy, pierwsze sztuki, reklamacje z poprzednich miesięcy — wszystko wyrzucone z OEE i schowane w innych zakładkach Excela. OEE świeci na zielono, a w tle pali się czerwona lampka, której nikt nie widzi.
Benchmark „OEE 85% to world class” pochodzi z prac Seiichi Nakajimy z lat 80. — konkretnie z japońskiej masowej produkcji automotive, jednorodnej, długoseryjnej, z planowaniem TPM rozłożonym na lata. Nakajima założył konkretną konwencję liczenia: A1 = czas otwarcia zakładu, P = wydajność nominalna, Q = bez rework. Jeśli Twoja firma robi EMS kontraktowo, krótkie serie, ciągłe przezbrojenia — porównywanie się do 85% to jak porównywanie maratonu do biegu na 100 metrów. To samo „bieganie”, inny sport.
Wniosek: OEE to nie fizyka, OEE to konwencja
I teraz wracam do mojej historyjki z początku. 92% versus 47%. Mistrz liczył dostępność od czasu planowanej produkcji (A4), wydajność od historycznej najlepszej (P3), jakość bez rework (Q wąskie). Dyrektor liczył dostępność od czasu kalendarzowego (A1), wydajność od nominału maszyny (P1), jakość z reklamacjami (Q szerokie). Dwie różne metodologie. Dwie różne historie o tej samej linii. I obie matematycznie poprawne.
To nie znaczy że OEE jest bezwartościowe. Znaczy że OEE jest tyle warte, ile warta jest konwencja, która stoi za jego liczeniem. Jeśli w Twojej firmie wszyscy liczą OEE według spójnej, jasno opisanej metodologii — masz narzędzie. Jeśli każdy liczy „jakoś tam” — masz dekorację.
Co z tym zrobić? Trzy konkrety:
- Spisz definicję OEE w Twojej firmie. Najlepiej na jednej stronie A4. Każda składowa: co wchodzi, co nie wchodzi, jaki jest mianownik, jaki jest licznik. Jedna wersja na całą organizację. Nie różne dla różnych odbiorców.
- Pokaż tę definicję klientom i partnerom, którzy wymagają od Ciebie raportów OEE. Wtedy macie podstawę do dyskusji. Niech oni też pokażą swoją.
- Przy każdym benchmarku zapytaj „jak liczone?”. „World class 85%”? Świetnie — według jakiej metodologii? Bo bez tego porównanie nie ma sensu.
OEE nie kłamie. Kłamią ludzie, którzy go używają, nie rozumiejąc co liczą. A naprawdę szkoda Twojej energii na podejmowanie decyzji na podstawie liczby, której znaczenie sam dla siebie nie znasz. Zgodzisz się?
Pozdrawiam Łukasz Szyndrowski
