DIGI logo

Co to jest wskaźnik OEE i po co w ogóle go liczyć?

Plan na zmianę mówi 100 sztuk, a z linii schodzi 70. Na jednej maszynie ciągle „coś staje”, druga „jakoś wolniej chodzi”, trzecia generuje najwięcej braków. Na koniec dnia wiemy tylko, że wynik jest gorszy niż powinien, ale trudno jasno powiedzieć: dlaczego.

Właśnie do takiej sytuacji powstał wskaźnik OEE (Overall Equipment Effectiveness) – całkowita efektywność wyposażenia. OEE nie jest kolejnym „modnym” skrótem, tylko sposobem na policzenie, jak dobrze wykorzystujemy potencjał maszyn:

W prostych słowach: OEE mówi, jaki procent dostępnego czasu maszyna spędza na produkcji dobrych sztuk z docelową prędkością.

Dla kierownika produkcji, dyrektora czy plant managera to odpowiedź na kilka kluczowych pytań:

  • Czy naprawdę potrzebujemy nowej maszyny, czy najpierw powinniśmy lepiej wykorzystać tę, którą już mamy?

  • Gdzie jest wąskie gardło – na jakim gnieździe tak naprawdę „gubi się” przepustowość?

  • Czy różnica między zmianami to „wrażenie”, czy konkretne liczby?

  • Jakie są największe źródła strat: awarie, przezbrojenia, wolna praca, czy braki jakościowe?

Żeby to zrozumieć, trzeba poznać z czego OEE się składa.

Trzy filary OEE: dostępność, wydajność i jakość

Wskaźnik OEE buduje się z trzech elementów:

  1. Dostępność (Availability)

  2. Wydajność (Performance)

  3. Jakość (Quality)

OEE to iloczyn tych trzech wartości (każda wyrażona w procentach).

1. Dostępność – ile czasu maszyna naprawdę pracuje?

Dostępność odpowiada na pytanie:

Z planowanego czasu produkcji, ile czasu maszyna rzeczywiście była gotowa do pracy i pracowała?

Do czasu niepracującego trafiają m.in.:

  • awarie i uszkodzenia,

  • długie i częste przezbrojenia,

  • brak materiału / narzędzi,

  • oczekiwanie na decyzję, program, dokumentację.

Jeśli na zmianie 8-godzinnej (po odjęciu przerw, spotkań itp.) maszyna miała pracować np. 7 godzin, a z powodu awarii i przezbrojeń pracowała realnie tylko 5 godzin, to dostępność jest niższa, niż mogłaby być.

2. Wydajność – jak szybko produkujemy?

Wydajność (czasem nazywana prędkością) mówi:

Z czasu, w którym maszyna pracowała, jaki procent wykorzystaliśmy z jej docelowej prędkości?

Przykłady strat wydajności:

  • maszyna chodzi wolniej niż zakładany takt / cykl,

  • częste „mikroprzestoje” – krótkie zatrzymania, które pojedynczo wydają się nieistotne, ale zliczone dają godziny,

  • zbyt niska ilość sztuk na godzinę przy tym samym czasie pracy.

Maszyna może być dostępna (nie stoi z powodu awarii), ale jeśli ktoś „na wszelki wypadek” ją spowalnia, albo proces jest źle ustawiony – wynik OEE też spadnie.

3. Jakość – ile dobrych sztuk wychodzi z procesu?

Jakość w OEE to:

Jaki procent wyprodukowanych sztuk jest dobry, a ile trafia do braków, poprawek lub złomu?

Wszystkie sztuki:

  • niezgodne z wymaganiami,

  • wymagające poprawki,

  • odrzucane przez kontrolę,

są liczone jako strata jakości. Maszyna mogła pracować cały czas i z dobrą prędkością, ale jeśli 10–20% produkcji to braki – OEE wyraźnie to pokaże.

Prosty przykład z hali produkcyjnej

Załóżmy, że mamy jedną maszynę:

  • zmiana trwa 8 godzin = 480 minut,

  • przerwy, spotkania itp.: 60 minut, → planowany czas produkcji: 420 minut,

w tym czasie wystąpiły awarie, przezbrojenia i braki materiału: 120 minut, → rzeczywisty czas pracy maszyny: 300 minut.

Krok 1: Dostępność

Dostępność = rzeczywisty czas pracy / planowany czas produkcji

Dostępność = 300 / 420 ≈ 71%

Krok 2: Wydajność

Załóżmy, że:

  • prędkość nominalna maszyny: 4 szt./min,

  • w 300 minut idealnie powinniśmy zrobić 300 × 4 = 1200 sztuk,

  • realnie wyprodukowaliśmy 900 sztuk (łącznie dobrych + braków).

Wydajność = sztuki rzeczywiste / sztuki w idealnym świecie

Wydajność = 900 / 1200 = 75%

Krok 3: Jakość

Z 900 sztuk:

  • 840 jest dobrych,

  • 60 to braki wymagające odrzucenia lub poprawy.

Jakość = sztuki dobre / sztuki całkowite

Jakość = 840 / 900 ≈ 93%

Krok 4: OEE

OEE = Dostępność × Wydajność × Jakość

OEE ≈ 71% × 75% × 93% ≈ 50%

Co to znaczy?

  • Nie „ktoś źle pracuje”, tylko połowę potencjału maszyna spędza na stratach:

    • część w postaci przestojów,

    • część jako zbyt wolna praca,

    • część jako braki jakościowe.

Dzięki rozbiciu OEE na 3 składowe widać, gdzie jest największy problem – czy bardziej boli dostępność, wydajność czy jakość.

Co OEE mówi praktykowi z produkcji?

Dobrze policzony wskaźnik OEE to:

1. Informacja o wykorzystaniu parku maszynowego

Widzisz, czy problemem jest to, że maszyn jest za mało, czy raczej to, że:

  • zbyt długo je przezbrajamy,

  • za często mamy awarie,

  • zbyt dużo produkujemy „na wolno”.

2. Lupa na wąskie gardła

Niska wartość OEE na konkretnym stanowisku często oznacza, że to właśnie ono:

  • ogranicza przepustowość całej linii,

  • generuje najwięcej przestojów,

  • ciągnie w dół efekt całego gniazda.

3. Wsparcie przy decyzjach inwestycyjnych i automatyzacji

Zanim kupisz kolejną maszynę albo robotyzację, możesz sprawdzić:

  • na którym stanowisku OEE jest najniższe,

  • z czego to wynika (awarie, przezbrojenia, wolna praca, braki),

  • czy najpierw nie warto usprawnić i ustabilizować istniejącego stanowiska.

4. Podstawa do planowania i terminowości (OTD)

Mając realne OEE, łatwiej oszacować:

  • ile czasu faktycznie potrzebujesz na daną partię,

  • czy obecny park maszynowy „dowiezie” plan,

  • gdzie ryzyko opóźnień jest największe.

5. Porównanie zmian i zespołów – z głową

OEE pozwala zobaczyć różnice między zmianami, ale:

  • trzeba brać pod uwagę rodzaj produkowanego asortymentu,

  • nie wyciągać prostych wniosków typu „ta zmiana jest gorsza” tylko dlatego, że miała bardziej wymagający mix produkcji.

Typowe błędy przy pracy z OEE

To wskaźnik bardzo przydatny, ale też często źle rozumiany i źle liczony. Kilka najczęstszych pułapek:

1. Brak standardu liczenia

Każdy dział, a czasem każda zmiana, liczy OEE „po swojemu”:

  • inne definicje czasu planowanego,

  • różne podejście do przezbrojeń,

  • różne kryteria, co jest „brakiem”.

Efekt? Liczby nie da się porównać, pojawiają się nieporozumienia, a same wskaźniki tracą wiarygodność.

2. Słabe dane wejściowe

Jeśli:

  • przestoje są księgowane jako „inne”,

  • braki nie są rzetelnie raportowane,

  • mikroprzestoje w ogóle nie są rejestrowane,

to OEE będzie „liczbą z sufitu”. System, arkusz czy tablica to tylko narzędzie – bez rzetelnej rejestracji zdarzeń wskaźnik nie ma sensu.

3. Porównywanie linii bez kontekstu

Dwie linie stoją obok siebie:

  • Linia A: OEE = 65%

  • Linia B: OEE = 30%

Na pierwszy rzut oka A wygląda „lepiej”. Ale:

  • Linia A produkuje jeden, prosty wyrób, w długich seriach,

  • Linia B – kilkadziesiąt wariantów, krótkie serie, częste przezbrojenia.

W takim przypadku 30% nie musi być złym wynikiem, a 65% wcale nie oznacza „wyśmienitej” pracy. Liczba bez kontekstu może prowadzić do złych decyzji.

4. Wykorzystywanie OEE do oceniania ludzi

OEE pokazuje efektywność wykorzystania maszyny i procesu, a nie „pracowitość” operatora.

Jeżeli wskaźnik jest używany do:

  • szukania winnych na hali,

  • „ścigania” zmian,

  • karania za niski wynik,

to szybko stanie się narzędziem obrony, a nie poprawy. Dane będą zniekształcane, a ludzie przestaną ufać wskaźnikom.

5. Ślepa pogoń za „idealnym” OEE

W niektórych procesach:

  • technologicznie nie da się uzyskać bardzo wysokiego OEE (np. duże zróżnicowanie asortymentu, wysoki planowy scrap),

  • próba „wyprostowania” wszystkiego pod jeden numer może prowadzić do złych decyzji (np. rezygnacja z małych serii, które są biznesowo potrzebne).

Ważniejsze od „magicznego” poziomu jest to, czy OEE:

  • jest mierzone w jednolity sposób,

  • rośnie w czasie tam, gdzie podejmujemy działania,

  • pokazuje realne wąskie gardła.

Jak zacząć mierzyć OEE w swojej fabryce?

Nie trzeba od razu obejmować całego zakładu rozbudowanym systemem. Dobry start to:

1. Wybierz jedną, kluczową maszynę / gniazdo

Najlepiej:

  • wąskie gardło,

  • maszynę „krytyczną” dla terminowości,

  • stanowisko, na którym przestoje naprawdę bolą.

2. Ustal jasny standard

W gronie kluczowych osób (produkcja, UR, jakość) ustal:

  • co jest czasem planowanym, a co nieplanowanym,

  • jak klasyfikujecie przezbrojenia, awarie, brak materiału,

  • co liczycie jako braki i gdzie trafiają poprawki.

Spiszcie to – prosto, ale konkretnie. To podstawa, żeby dane z tygodnia na tydzień znaczyły to samo.

3. Zacznij od prostego zbierania danych

Na początku wystarczy:

  • tabelka (papier/Excel),

  • prosty formularz,

  • panel operatorski z kilkoma przyciskami.

Ważne, żeby konsekwentnie rejestrować:

  • czas start/stop,

  • typ przestoju,

  • ilość dobrych sztuk,

  • ilość braków.

Już po kilku tygodniach widać pierwsze wzorce: czy dominuje czas przezbrojeń, awarie, czy spadek prędkości.

4. Omawiaj wyniki z zespołem

Na codziennych / tygodniowych spotkaniach:

  • pokazuj Dostępność, Wydajność i Jakość osobno,

  • wybieraj 1–2 główne przyczyny strat i umawiaj działania,

  • wracaj do tych samych wskaźników po wdrożeniu zmian („przed vs po”).

Chodzi o to, by OEE stało się narzędziem:

  • do zadawania pytań („dlaczego tutaj tracimy czas?”),

  • a nie młotkiem do uderzania ludzi.

5. Myśl o automatyzacji, gdy wskaźnik „złapie sens”

Kiedy standard jest jasny, a zespół widzi, że OEE pomaga w pracy, a nie przeszkadza – wtedy ma sens:

  • przejście z ręcznych notatek na system, który liczy OEE w czasie rzeczywistym,

  • integracja z maszynami i ERP,

rozbudowa na kolejne linie, zmiany, zakłady.

Podsumowanie

OEE nie jest magiczną liczbą, która „rozwiąże problemy z produkcją”. To kompas, który pokazuje:

  • ile tracimy na przestojach,

  • ile na zbyt wolnej pracy,

  • ile na brakach jakościowych.

Dobrze policzone i dobrze zrozumiane OEE pomaga:

  • znaleźć realne wąskie gardła,

  • podejmować decyzje oparte na danych (a nie przeczuciach),

  • poprawiać efektywność bez natychmiastowych inwestycji w nowe maszyny.

Jeśli dopiero zaczynasz, nie celuj od razu w „idealne” wartości. Zacznij od jednej maszyny, jasnego standardu i prostego mierzenia. Z czasem wskaźnik OEE może stać się naturalną częścią codziennego zarządzania produkcją – i solidną podstawą do dalszej automatyzacji, cyfryzacji i rozwoju systemów monitoringu efektywności.