Batenburg Magion biedt een oplossing waarmee het proces rondom de ‘Overall Equipment Effectiveness’ (OEE) geautomatiseerd kan worden. Grofweg vertaald komt OEE neer op de ‘Daadwerkelijk Effectieve Benuttingsgraad van Machines’. Het is een belangrijk onderdeel binnen verschillende methodieken en strategieën zoals: ‘Total Productive Maintenance’, ‘Lean Manufacturing’, ‘WCOM’ en ‘Six Sigma’. Hierin wordt een verbetering van de beschikbaarheid van machines nagestreefd. Dit wordt bereikt door zich op specifieke verliezen te richten en deze te verbeteren, de zogenaamde ‘Six Big Losses’ welke onderverdeeld zijn in drie categorieën:
|
Categorie
Beschikbaarheid (Tijd) Prestatie (Snelheid) Kwaliteit (Aantallen goed) |
|
Verlies
Stilstand door falen van instrumentatie Stilstand door onderhoud en aanpassingen Leegloop en korte onderbrekingen Lagere productie snelheid Afwijkingen veroorzaakt tijdens productie Afwijkingen veroorzaakt tijdens opstarten |
De OEE wordt gemeten door de beschikbaarheid, prestatie en kwaliteit factoren met elkaar te vermenigvuldigen en in procenten uit te drukken. Door de concreet in kaart gebrachte verliezen aan te pakken kan vervolgens een stijging in de effectiviteit van de productie lijn worden waargenomen. Dit kan alleen als elk optredend verlies geclassificeerd en van reden voorzien wordt. De top verliezen kunnen dan worden gerapporteerd. Het zou bijvoorbeeld kunnen zijn dat er veel verliezen te maken hebben met een bepaalde motor storing. Het is dan duidelijk dat deze moet worden vervangen.
Een ander gerelateerde indicator is: ‘Total Effective Equipment Performance’ (TEEP). Hierbij wordt de OEE vermenigvuldigt met de benuttingsfactor van de totale tijd. Bij veel geplande en bewuste stilstand (bijvoorbeeld geen nachtploeg) zal deze indicator lager zijn. Dit betekent dat er qua productie nog meer uit te halen is.
Hetgeen wat wij bieden bestaat voornamelijk uit drie onderdelen:
Detecteren
Ter illustratie, onze klant Olam Cocoa maakt sinds 2015 gebruik van OSIsoft producten in de MES laag. Met behulp van het ‘Asset Framework’ (AF) is alle historische data beschikbaar en gemodelleerd. Voorlopig betreft dit twee productielijnen. Het is de bedoeling om hier later veel meer aan toe te voegen. De detectie van de OEE events zijn voornamelijk gebaseerd op de productie snelheid en bepaalde grenswaarden. Met behulp van de ingebouwde ‘Analytics’ functie wordt in AF de volledige tijdsduur van een event bepaald en opgeslagen in de AF database. Dit kan door enkele script expressies te schrijven:
Hetgeen wat wij bieden bestaat voornamelijk uit drie onderdelen:
- Het automatisch detecteren van relevante OEE verliezen.
- Het mogelijk maken deze verliezen te classificeren.
- Het rapporteren van de OEE en TEEP in combinatie met top verliezen per categorie.
Detecteren
Ter illustratie, onze klant Olam Cocoa maakt sinds 2015 gebruik van OSIsoft producten in de MES laag. Met behulp van het ‘Asset Framework’ (AF) is alle historische data beschikbaar en gemodelleerd. Voorlopig betreft dit twee productielijnen. Het is de bedoeling om hier later veel meer aan toe te voegen. De detectie van de OEE events zijn voornamelijk gebaseerd op de productie snelheid en bepaalde grenswaarden. Met behulp van de ingebouwde ‘Analytics’ functie wordt in AF de volledige tijdsduur van een event bepaald en opgeslagen in de AF database. Dit kan door enkele script expressies te schrijven:
Dit ‘asset’ model en de gedetecteerde events vormen de kern voor de web gebaseerde classificatie en rapportage tool.
Webapplicatie
Voor het classificeren en rapporteren is een modern webapplicatie gemaakt bovenop de AF database. Uitgangspunt was de muProMon website. Hierbij was er ook sprake van soortgelijke classificatie en rapportage.
De gebruikte technieken zijn C# met ASP.Net MVC 5 om de ‘backend’ te programmeren en jQuery, KendoUI en Bootstrap om de ‘frontend’ vorm te geven. Er wordt ontwikkelt in Visual Studio 2015, de source van de code wordt gemanaged door Team Foundation Server 2015. Ook is er sprake van ‘Continous Delivery’ omdat elke verandering van code die in de ‘build’ server wordt ingecheckt automatisch op de webserver uitgerold wordt.
Classificatie
Door een bepaalde ‘asset’ te selecteren krijgt de gebruiker in de web browser een overzicht van alle gedetecteerde events:
Classificatie
Door een bepaalde ‘asset’ te selecteren krijgt de gebruiker in de web browser een overzicht van alle gedetecteerde events:
De events kunnen worden gefilterd op tijdsrange en of ze al geclassificeerd zijn zodat de desbetreffende operator zijn taak kan uitvoeren. Daarnaast is er een ‘semi real time’ mode (push techniek met SignalR) waarbij constant de laatste events automatisch vernieuwd worden op elk geopend scherm. Door op een event te klikken kan een operator met voldoende autorisatie de gegevens invoeren:
Alle events zijn vanuit de website te exporteren als csv file naar Excel.
Rapportage
Er kunnen dag, week of maand rapporteren gegenereerd worden. Hierbij worden de OEE en TEEP berekend en details getoond van de onderliggende factoren, inclusief grafieken met de top OEE en TEEP verliezen. Daarnaast wordt om context te geven ook historische grafieken getoond over eerdere perioden. Hierin zijn ook top grafieken per categorie weergegeven.
Een uitdaging voor de berekening zijn de events die gedeeltelijk buiten de tijdspanne vallen, al dan wel door een shift filter. Al deze events worden nadat ze uit de database opgehaald zijn virtueel opgeknipt. Zodat ze naar rato meewegen in het rapport.
Rapportage
Er kunnen dag, week of maand rapporteren gegenereerd worden. Hierbij worden de OEE en TEEP berekend en details getoond van de onderliggende factoren, inclusief grafieken met de top OEE en TEEP verliezen. Daarnaast wordt om context te geven ook historische grafieken getoond over eerdere perioden. Hierin zijn ook top grafieken per categorie weergegeven.
Een uitdaging voor de berekening zijn de events die gedeeltelijk buiten de tijdspanne vallen, al dan wel door een shift filter. Al deze events worden nadat ze uit de database opgehaald zijn virtueel opgeknipt. Zodat ze naar rato meewegen in het rapport.
De OEE berekeningen zijn vanuit de website te exporteren als csv file naar Excel.
Wilt u meer weten over de toepasbaarheid van OEE voor uw organisatie?
Wilt u meer weten over de toepasbaarheid van OEE voor uw organisatie?