Copy
Top 5 OEE Mistakes
الأخطاء الخمسة عند حساب الكفاءة الكلية للمعدة

What are they and how to avoid them
ما هى؟, وكيفية تفاديها
 
  Originally Published by Vorne Industries
Improve your manufacturing productivity with Line Andon,
The Middle East Partner of Vorne Industries.
http://www.lineandon.com/

Mail: info@lineandon.com
Page: Facebook

Overall Equipment Effectiveness (OEE), has become a best practice for measuring the effectiveness of equipment-constrained processes.
الكفاءة الكلية للمعدة هو أفضل مؤشر لقياس مدى فاعلية المعدات, خاصة ما يمثل منها أهمية بكونها حاكمة للعمليات الصناعية.

The concept of OEE is very simple; to compare the actual production of your process, to a theoretical "Perfect Production" for your process.
Perfect Production is definable as: "Making only good parts, at full speed, with no stops". However, there are some easily avoided pitfalls that it can be useful to be aware of when implementing OEE for the first time (or taking ownership of an existing OEE system).

مفهوم OEE هو فى غاية البساطة, هو مقارنة بين الأداء الفعلى للمعدة بالأداء المثالى لها. الأداء المثالى يعرف كالتالى: :انتاج أجزاء مقبولة فقط, بالسرعة القصوى, بدون توقفات".
هناك خمسة أخطاء بسيطة يمكن تجنبها عند بداية تطبيق ال OEE لأول مرة (أو عند الاضطلاع بمسئولية نظام OEE قائم بالفعل)

1. Focusing On The OEE Score - Not The Underlying Losses

 
1- التركيز فقط على OEE المتحققة كرقم- وليس على ما أدى اليها من فواقد

Overall Equipment Effectiveness measures how close you are to perfect production (manufacturing only good parts, as fast as possible, with no down time). Monitoring your OEE score on its own is not all that helpful to improving production. The true value of OEE comes from understanding the underlying losses: Availability Loss, Performance Loss, and Quality Loss. By focusing on these losses, and more importantly, by taking action to reduce these losses, your OEE score will naturally improve.

 
OEE هى قياس لمدى تحقيق الانتاج المثالى (انتاج منتجات مقبولة فقط, بالسرعة القصوى, بدون توقفات). متابعة OEE كرقم فقط ليس لحد كبير ما يساعد على تحسين الانتاج.
القيمة الحقيقية ل OEE تأتى من فهم ما تنم عنه من فواقد: فواقد الاتاحية, فواقد الأداء, وفواقد الجودة. بالتركيز على تلك الفواقد, وما يفوق هذا فى الأهمية وهو اتخاذ اجراءات لتقليل الفواقد, ستتحسن OEE المتحققة. 

2. Using "Budget" Or "Standard" Speeds For Ideal Cycle Time

2- استخدام سرعة الانتاج الدارجة أو المقررة بدلا من السرعة المثالية.

If you want OEE to fully drive productivity improvement, make sure to use the “true” Ideal Cycle Time, which is the maximum theoretical speed of your process. Many companies have ‘budget’ or ‘standard’ speeds that are slower than this maximum. These numbers are useful for production planning, but if used in the OEE calculation they will hide the true capacity of your process. This will artificially raise your OEE score, while hiding loss and slowing improvement. It should be almost impossible to achieve an OEE Performance score of 100% if your Ideal Cycle Time is set correctly.

 
 اذا كنت ترغب فعليا أن تقود عمليات تحسين الانتاجية من خلال قياس وتفعيل OEE, تأكد من أنك تستخدم السرعة المثالية القصوى لاانتاج. كثير من المصانع تستخدم السرعات المقررة أو الدارجة اللتى تكون أبطأ من السرعة القصوى. هذه السرعات لها أهمية لتخطيط الانتاج, لكن اذا تم استخدامها فى حساب OEE فانها تؤدى الى اخفاء الطاقة الانتاجية الحقيقية للعملية الانتاجية. هذا سيرفع ظاهريا من مستوى ال OEE المحقق لكن فى نفس الوقت سيخفى الفاقد فى الأداء ويبطئ من تحسين العملية الانتاجية. يجب أن يكون تحقيق مستوى 100% فى الأداء فى OEE أمرا صعبا للغاية اذا تم ضبط السرعة المثالية بطريقة صحيحة.  


3. Allowing Or Budgeting for Loss
3- القبول والتسامح مع الفواقد

 

The best way to track losses to OEE is "brutally". Be brutal with your data. Include everything that makes sense to be included. The objective of OEE is to help you identify improvement opportunities, so whenever you selectively exclude losses from the OEE calculation you lose visibility for what these losses cost you.

أفضل وسيلة لتعقب الفواقد هو محاصرتها بوحشية. يجب أن تتضمن البيانات كل شيئ يمكن تحسينه.

 
الهدف من OEE هو مساعدتك فى تبين كل فرصة تحسين ممكنة, فاذا اخترت أنت ألا تتضمن بياناتك أحد أو بعض الفواقد, فسوف تفقد رؤية كم تكلفك هذه الفواقد.


Seek to include any stop that prevents you from running the line when production is available; include all your changeovers, breaks, lunches, cleaning, asset care, lubrication, and unplanned stops. When you hide these events, you limit your ability to account for loss.

احرص دائما أن تضم أى توقف يمنعك من تشغيل خط الانتاج فى الأوقات المتاحة لذلك: ضم أوقات التغيير, الراحات, التنظيف, أوقات صيانة المعدات, التزييت والتشحيم, والتوقفات غير المخططة. اذا أخفيت هذه الأحداث, فانت تحد من قدرتك على حساب الفواقد وتقليلها.


4. Collecting Too Much Data
4- تجميع بيانات أكثر من اللازم

Keep your OEE data collection as simple as possible. Many managers ask operators to select from a bewildering array of downtime reason codes. Other managers set downtime thresholds so low that operators spend as much time collecting data as running machines. The operator’s job is to run the machine. Asking them to collect large amounts of excessively detailed data will result in poor data or poor productivity. Collect less; do it well.


 اجعل تجميع البيانات سهل بقدر المستطاع. يطلب بعض المدراء من الفنيين اختيار أسباب التوقف من بين لستة طويلة ومعقدة من أسباب التوقف. الآخر يطلب اعتبار الخط فى عطل بعد مرور وقت قصير جدا مما يجعل الفنى يمضى وقتا أطول فالبعضى تجميع البيانات عنها فى التشغيل.
وظيفة الفنى الرئيسية هو تشغيل الماكينة. عندما نطلب من الفى تجميع بيانات بتفاصيل مبالغ فيها سينتج عن ذلك بيانات فقيرة فى جودتها أو انتاجية أقل. 
اجمع بيانات مناسبة, وعظم الاستفادة منها



5. Using OEE to Compare Dissimilar Process

5- استخدام OEE لمقارنة عمليات مختلفة

Many companies compare OEE scores across divisions, sites, assets, or products. The temptation to do so is overwhelming. Here is the problem. Such comparisons are only truly meaningful when comparing the same equipment running the same product under the same conditions. Let’s consider a few real-world examples:

كثير من الشركات يقارن OEE للمقارنة بين عدة أقسام, مواقع, معدات, أو منتجات. هناك دائما رغبة ملحة للقيام بذلك, وهذه هى المشكلة.
المشكلة أن هذه المقارنات تكون فقط مجدية وصحيحة لنفس المعدة عند انتاج نفس المنتج تحت نفس الظروف. دعونا نعرض بعض الأمثلة لذلك:
 
  • Is it meaningful to compare a production line that has twelve changeovers per day with a production line that has two changeovers per day?
  • هل من المنطقى المقارنة بين خط انتاج يتم عمل 12 تغيير عليه مع خط آخر عليه تغييرين فقط؟
  • Is 90% Quality comparable to 90% Availability?
  • هل يمكن مقارنة 90% جودة مع 90% اتاحية؟
  • Are some parts known to be harder to run than others, even though they have the same Ideal Cycle Time?
  • هل بعض المنتجات تكون أصعب فى انتاجها من البعض الأخر, ومع ذلك لهم نفس زمن الدورة المثالى؟

For more information about OEE, check out our website at www.oee.com

للمزيد من المعلومات عن OEE, قم بزيارة موقعنا على www.oee.com

You are receiving this mail because we think you are interested in increasing your production line productivity.






This email was sent to <<Email Address>>
why did I get this?    unsubscribe from this list    update subscription preferences
Line Andon · 19 Hamouda Mahmoud st. · Nasr City · Cairo 60630 · Egypt

Email Marketing Powered by Mailchimp