Wskaźniki efektywności produkcji

Środowisko produkcyjne współczesnej firmy wytwórczej staje się coraz bardziej złożone. Osoby odpowiedzialne za zarządzanie poszukują skutecznych wskaźników, które pozwolą na identyfikację obszarów wymagających poprawy, określenie kolejności działań usprawniających oraz monitorowanie efektów i trwałości wdrożonych działań.

W tej sytuacji padają pytania: Jak wybrać najlepszy zestaw wskaźników np. dla obszaru utrzymania ruchu? Co mierzyć, a czego nie mierzyć? Jak analizować wyniki? Niestety nie ma prostej odpowiedzi na te pytania. Nie istnieje również idealny zestaw wskaźników, który powinna stosować każda firma. Można jednak ustalić podstawowe zasady określające, co mierzyć i jak uzyskane pomiary analizować. Istnieje również możliwość identyfikacji typowych wskaźników, które warto wdrożyć w większości zakładów.

Rodzaje pomiarów

Celem każdego pomiaru jest zdobycie użytecznej wiedzy, co z kolei powinno prowadzić do osiągnięcia określonych korzyści. W praktyce stosuje się zasadę „im mniej, tym lepiej”, co oznacza, że liczba wskaźników w organizacji powinna być możliwie jak najmniejsza. Wówczas koncentrujemy się na mierzeniu tych elementów, które są niezbędne. Ze względu na rodzaj uzyskiwanych korzyści pomiary dzielimy na 3 rodzaje:

  • określenie efektywności działań oraz porównania wewnętrzne i zewnętrzne,
  • analiza problemu w celu zidentyfikowania jego przyczyn,
  • pomiar efektywności wdrożonych działań usprawniających.

W pierwszym z wyszczególnionych rodzajów pomiarów istnieje możliwość identyfikacji obszarów do poprawy oraz określenia jej potencjału. Co więcej, można oszacować łatwość osiągnięcia tego ulepszenia. Inny rodzaj pomiarów służy do znalezienia przyczyn problemu, dzięki czemu będzie możliwe opracowanie i wdrożenie skutecznych działań w celu jego wyeliminowania. Wówczas należy uruchomić trzeci rodzaj pomiarów do potwierdzenia skuteczności lub braku skuteczności wdrożonych działań naprawczych. W przypadku potwierdzenia skuteczności będzie możliwe zakończenie prac nad danym problemem oraz rozszerzenie zakresu wdrożonych działań na inne, podobne problemy. W przypadku stwierdzenia braku skuteczności wdrożonych działań następuje powrót do etapu poszukiwania przyczyn problemu. Uzyskuje się jednakże wartościową wiedzę: albo działania nie usunęły wcześniej zidentyfikowanych przyczyn problemu, albo rzeczywisty powód nie został jeszcze znaleziony.

Kluczowe wskaźniki efektywności

Najważniejsze pomiary efektywności są często nazywane kluczowymi wskaźnikami efektywności (ang. Key Performance Indicators – KPI). Służą one do zobrazowania wybranego obszaru działalności firmy lub też oceny jej efektywności z pewnego punktu widzenia. Przykładem może być wskaźnik efektywności wykorzystania maszyn – OEE (ang. Overall Equipment Effectiveness). Posłuży on w tym artykule do zilustrowania podstawowych cech, zasad tworzenia i stosowania wskaźników efektywności.

Wskaźnik OEE jest obliczany jako iloczyn dostępności, wydajności i jakości zdefiniowanych jako:

  • dostępność – procentowy czas, kiedy maszyna jest dostępna do pracy,
  • wydajność – procentowa aktualna wydajność maszyny (szybkość) w stosunku do normy,
  • jakość – ile procent produkowanych wyrobów jest dobrej jakości.

Wskaźnik OEE pokazuje, jak dużo dobrej jakości wyrobów potrafi wyprodukować maszyna po odjęciu zmarnowanego czasu (ze względu na przestoje i wolniejsze niż zakładano tempo pracy) i wadliwych wyrobów. Dla zasobów krytycznych (czyli takich, które powinny produkować jak najwięcej, ponieważ jest zapotrzebowanie na ich wyroby) wartość OEE powinna być jak najwyższa.

Sposoby analizy i zastosowanie wskaźników

Porównanie do założonych celów

Dla jakiegokolwiek wskaźnika zawsze niezbędne jest określenie celu. Tylko przez porównanie aktualnej efektywności do założonego celu możliwe jest właściwe określenie obecnej sytuacji. Jest to bardzo proste: jest dobrze, gdy cel jest zrealizowany, źle – gdy nie jest.

Porównanie z najlepszymi praktykami w branży (ang. benchmark)

W praktyce przyjmuje się, że poziom 85% dla wskaźnika OEE jest wynikiem bardzo dobrym. Porównanie uzyskiwanych wyników do najlepszych praktyk jest jednym z zastosowań wskaźników. Jeśli nasza krytyczna maszyna pracuje z 60% OEE, to dzięki takiemu porównaniu wiemy, że jest potencjał poprawy i możemy oszacować jak duży. W tym przypadku przejście z 60% do 85% OEE daje zwiększenie wielkości produkcji o 42%.

Porównania wewnątrz organizacji

W przypadku wielu wskaźników zewnętrzne porównanie może być niemożliwe. Jednakże bardzo wiele korzyści można uzyskać dzięki porównaniom wewnętrznym. Przede wszystkim można porównywać poziom OEE różnych maszyn. Jeśli jedna pracuje z wyższym OEE niż inna, daje to pole do dalszych usprawnień. W związku z tym, że dysponujemy pełną informacją o obu maszynach, mamy szansę zidentyfikować przyczyny różnych wyników. Są to przestoje (zmniejszające dostępność), spowolnienia (zmniejszające wydajność) oraz nieprawidłowa praca maszyny produkującej wadliwe wyroby (spadek jakości). Zastosowanie tzw. Diagramu Pareto dla nieefektywności poszczególnych maszyn lub grup maszyn pozwala łatwo zidentyfikować największe problemy. Nimi należy się zająć w pierwszej kolejności.

Można również porównywać wynik OEE dla grup maszyn, wydziałów produkcyjnych czy zakładów. Inną wartościową analizą jest porównanie OEE tej samej maszyny obsługiwanej przez różne zespoły pracowników. W każdej firmie ludzie są najważniejszym zasobem, ale w wielu przypadkach również najsłabszym ogniwem procesu produkcyjnego (błędy, niewłaściwa obsługa itp.) i to od efektywności ich pracy zależy sukces firmy. Widoczny również we wskaźnikach takich jak OEE.

P

Rys. 1. Przykładowe OEE w kolejnych dniach.

orównanie z danymi historycznymi

Jest to łatwa do przeprowadzenia analiza. Pogorszenie wyników w stosunku do roku poprzedniego jest oczywiście sygnałem alarmowym. Wskazuje również na możliwość wprowadzenia szybkich usprawnień. Istnieje przecież dowód, że wyniki mogą być lepsze. Wiadomo nawet, kiedy były one lepsze. Jeśli powróci się do ustawień (szeroko rozumianych) z tamtego okresu, powinno się uzyskać obecnie tak samo dobre wyniki.

Analiza trendu

Sposób analizy oraz możliwe wnioski zobrazujemy dwoma rysunkami (rys. 1 i rys. 2).

Na rys. 1 widać, że 75% jest najlepszym wynikiem w ciągu tych 20 dni. Łatwo również zaobserwować pozytywny trend od 73% na początku okresu do 75% na końcu okresu. I takie też wnioski można otrzymać po analizie tego wykresu: wynik bardzo dobry, trend stabilny i pozytywny. W kolejnych dniach można się spodziewać podobnych wyników, z dnia na dzień troszkę lepszych.

Rys. 2. Przykładowe OEE w kolejnych dniach – wyniki zmienione jedynie w trzech dniach.

Rysunek 2 różni się od pierwszego wynikami tylko w 3 dniach: 8, 9 i 16 dnia uzyskane wyniki są dużo gorsze niż 75%. Wnioski z tego wykresu są zupełnie inne. Wyraźnie widoczne są dwa zdarzenia, które spowodowały pogorszenie wyników 8, 9 i 16 dnia. Bez zrozumienia przyczyn tych zdarzeń i wdrożenia skutecznych działań naprawczych możemy się spodziewać powtórki takich samych problemów (i takich samych słabych wyników) w przyszłości.

Warto zwrócić uwagę, że skala na obu wykresach jest różna. Pomaga to łatwiej dostrzec ważne informacje. Odpowiednia wizualizacja wskaźników jest bardzo istotna do odpowiedniego ich zastosowania. Często dobra wizualizacja jest lepsza niż obszerny opis, zawierający mnóstwo liczb. Chodzi tu nie tylko o wybór skali, ale również rodzaj wykresu.

Standardowe wskaźniki w obszarze utrzymania ruchu

Przedstawione rozważania wskazują, jak wykorzystać wyniki pomiarów. W dalszej części przyjrzymy się bliżej typowym wskaźnikom w utrzymaniu ruchu. Na rys. 3 przedstawiono zestaw typowych wskaźników dla zakładu produkcyjnego. W grupie „Utrzymanie Ruchu” zostały wymienione trzy wskaźniki dotyczące pracy i przestojów maszyn.

Zestaw kluczowych wskaźników skierowany jest do wszystkich przedsiębiorstw produkcyjnych. Jego zastosowanie pozwala na stałe monitorowanie efektywności procesów, identyfikację obszarów do usprawnień oraz określenie kolejności działań usprawniających. Dodatkową, mało popularną jak dotąd w Polsce, korzyścią jest możliwość porównania wartości wskaźników z innymi przedsiębiorstwami.

Rys. 3. Wskaźniki efektywności produkcji (WEP) – standaryzacja analityki dla firm produkcyjnych.

– Wskaźniki Efektywności Produkcji pozwalają na zidentyfikowanie problemów, które mogą wystąpić w procesie produkcji. Jeżeli chociaż jeden ze wskaźników budzi zastrzeżenia, jest to sygnał, że w całym obszarze/grupie mogą występować nieprawidłowości. W celu lepszego zrozumienia występujących zjawisk potrzebne są jednak dedykowane rozwiązania, które precyzyjnie określą np. współczynnik OEE lub koszty złej jakości – komentuje Piotr Rojek, dyrektor zarządzający DSR.

Najlepszym sposobem zbierania danych dla tych wskaźników jest monitoring maszyny online, z automatycznym zapisywaniem jej stanu (pracuje – stoi) i wydajności (np. czas cyklu). Następnie operator przypisuje każdemu przestojowi odpowiedni kod (np. wymiana formy, awaria, przegląd, brak materiałów, brak pracowników). Dopisywanie ręczne lub pobranie z systemu ERP ilości wyprodukowanych wyrobów dobrych i wadliwych uzupełnia dane niezbędne do analizy.

Analizę można wykonać w stosunkowo prostym arkuszu kalkulacyjnym, a koszt monitoringu nie jest wysoki dzięki rozpowszechnieniu sterowników PLC i dostępu bezprzewodowego. Na rynku są obecnie dostępne gotowe systemy wykonujące tego typu zadania, często nazywane systemami sterowania lub rejestracji produkcji (ang. Shop Floor Control). Alternatywą dla monitoringu online jest wersja papierowa: pracochłonna i podatna na błędy. Warto ją oczywiście stosować, ale raczej w formie niewielkich projektów uruchamianych (po kolei) dla najważniejszych maszyn.

OEE maszyn krytycznych. Sam wskaźnik został omówiony wcześniej. Należy zwrócić uwagę na sformułowanie „maszyny krytyczne”. Tylko takie mogą i powinny mieć wysokie OEE. Maszyny niekrytyczne mają wiele przestojów z prozaicznego powodu – braku zleceń produkcyjnych, dlatego ich OEE będzie niskie. Należy tutaj dodać, że sama metoda liczenia OEE ma zastosowanie do wyszukiwania możliwych usprawnień w pracy wszystkich maszyn (także niekrytycznych). Każdy nieplanowany przestój jest marnotrawstwem, którego można uniknąć. Tak samo marnotrawstwem jest produkcja wadliwych wyrobów czy praca w niższej wydajności.

Procent czasu na przestoje z powodu awarii. Wskaźnik liczony jest jako stosunek czasu przestojów z powodu awarii do całkowitego czasu. Awarie są zawsze niepożądane, a koszty nieplanowanych przestojów wyższe od planowanych (np. przegląd maszyny). Dlatego też minimalizacja czasów awarii jest podstawowym zadaniem działu utrzymania ruchu. Oczywiście najlepszym sposobem są działania zapobiegawcze, przed powstaniem ewentualnej awarii. Ich efekty będzie można zaobserwować właśnie poprzez ten wskaźnik.

Średni czas naprawy (ang. mean time to repair – MTTR). Wskaźnik definiowany jest jako stosunek czasu przestojów z powodu awarii do liczby awarii. Szybkie przywrócenie maszyny do pracy po awarii jest bardzo istotne. Oczywiście działania prewencyjne, np. odpowiednie zaopatrzenie w części zamienne, wpływa istotnie na czas usunięcia awarii. Ale ten wskaźnik pokazuje przede wszystkim, jak sprawnie funkcjonuje dział utrzymania ruchu i jak szybko jest w stanie naprawić zepsute maszyny.

Należy dodać, że specyfika konkretnego zakładu może wymagać innego spojrzenia na awarie. Na przykład w motoryzacji standardowym wymogiem jest 100% realizacji dostaw w terminie. Gdy dodatkowo poziom zapasu wyrobów gotowych jest ograniczony do 48 godzin (np. przez ograniczoną liczbę opakowań dedykowanych), to priorytetem staje się maksymalny czas przywrócenia maszyny krytycznej do pracy. Wymaga to odpowiedniego zaplanowania działań w sytuacji awaryjnej, dostępności części zamiennych lub umów z dostawcami, aby zapewnić odpowiedni czas reakcji.

Autor: Witold Salwach – doktor ekonomii w dziedzinie nauk o zarządzaniu. Jest ekspertem we wdrażaniu ciągłego doskonalenia oraz zaawansowanego planowania i harmonogramowania produkcji. Od kilkunastu lat wdraża usprawnienia w firmach produkcyjnych, w tym systemy IT (np. ERP, WMS, MES). W ostatnich latach zarządzał zakładami w branży motoryzacyjnej.