Spy OEE: กระบวนการหาค่าประสิทธิผล โดยรวม (OEE) ด้วยพฤติกรรมเวลา

Abstract

ในกระบวนการผลิตหนึ่งๆ หรือสายการผลิตหนึ่งๆ การวัดประสิทธิภาพในการดำเนินการผลิตเป็นสิ่งที่มีความสำ คัญเป็นอย่างยิ่ง ค่าวัดที่ดีจะสะท้อนได้ถึงสมรรถนะในการปฏิบัติงานในแง่มุมต่างๆ ค่าประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักรหรือ Overall Equipment Effectiveness (OEE) เป็นตัวชี้วัดสมรรถนะในการผลิตหนึ่งที่มองปัจจัยในการผลิตอย่างครอบคลุม ได้รับการครอบคลุมอย่างกว้างขวางและมีประสิทธิภาพในการวัดสมรรถนะในการผลิตสูงค่า OEE สามารถสะท้อนได้ถึงประสิทธิภาพของเครื่องจักร ประสิทธิภาพในการบำรุงรักษาเครื่องจักร ความสามารถของผู้ปฎิบัติงาน รวมถึงการบริหารจัดการได้ อย่างไรก็ดี การหาค่า OEE ในทางปฏิบัติมีขั้นตอนการดำ เนินการที่ยุ่งยาก เป็นภาระต่อผู้ปฏิบัติงานเป็นอย่างสูงและยังมีความไม่แน่นอนของค่าวัดสูง อันเนื่องมาจากกระบวนการหาเวลาสูญเสียซึ่งมีเกณฑ์การวัดที่ไม่แน่นอน ขึ้นกับนโยบาย ขึ้นกับบุคคล หรือเป็นค่าที่เกิดจากการประมาณจากการป้อนข้อมูลย้อนหลังการหาค่า OEE ในทางปฏิบัติจึงมีข้อจำกัดมากมาย และยากต่อการนำ ไปใช้งานจริงเป็นอย่างมาก

ในบทความนี้ ได้ปรับปรุงกระบวนการหาค่า OEE แบบใหม่ที่เรียกว่า Spy OEE โดยผสมผสานเทคโนโลยีสมองกล (Embedded System) และอาศัยข้อมูลลักษณะพฤติกรรมเวลาในแต่ละช่วงการผลิตเข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถหาค่า OEE จากการปฏิบัติงานจริงได้อย่างถูกต้องรวดเร็ว โดยไม่มีผลกระทบต่อการปฏิบัติงานของผู้ปฏิบัติงานมีลักษณะการผลิตที่สอดคล้องกับพฤติกรรมเวลา เช่น ชิ้นงานที่ผลิต ใหม่ภายหลังจากการผลิตชิ้นงานก่อนหน้าที่พบว่าเสีย มักจะใช้เวลามากกว่าค่าเฉลี่ยชิ้นงานที่ผลิตปกติ เพราะต้องใช้เวลาในการตรวจสอบเครื่องหรือแก้ไข เป็นต้น ซึ่งจากการนำกระบวนการ Spy OEE ไปใช้งานจริงในอุตสาหกรรมผลิตมอเตอร์ บนเครื่องจักร CNC พบว่า สามารถหาค่า OEE ได้โดยไม่มีผลกระทบต่อการปฏิบัติงานช่วยลดภาระงานของผู้ปฏิบัติงานเมื่อเทียบกับการเก็บข้อมูลเพื่อหาค่า OEE ในรูปแบบเดิมได้ถึงกว่า 96.67%

Spy OEE: A Novel Method for Getting OEE by Operating Time Characteristic

In any types of process or manufacturing operation, performance evaluation is very important step. The good evaluation is able to reflect manufacturing performance in any aspects. Overall Equipment Effectiveness (OEE) is the effective well-known indicator that integrates several important manufacturing factors: performance efficiency, availability, and quality rate. It can represent the machine’s efficiency, maintenance performance, staff skill, and also managerial performance. By the way in the OEE calculation step, the process for getting related information is not easy, a lot of tasks and many staffs are needed. The values received from this information are still inaccurate due to the uncertainty in loss evaluation, depends on working policy, personal decision, or the accuracy in late estimation. Therefore, practically, OEE has many limitations and seems difficult for implementation.

In this article, the researcher proposed the novel method to find OEE, called Spy OEE. Spy OEE integrates the embedded system technology and the characteristic of time in manufacturing so that manufacturing staffs are able to get OEE easily, accurately, and rapidly; without interruption manufacturing processes as well. Many characteristics can be interpreted and are very helpful in Spy OEE process. For instance, the production item which is assembled after previous fail item typically spends more assembling time than average assembling time since it needs time to recheck or reset the machine. According to the experimental results on motor assembling factory, on CNC machines, Spy OEE can get OEE efficiently. It does not interrupt any production processes and can reduce OEE calculation load time 96.67% comparing with the traditional way to calculate OEE.