OEE 対 OPE – 機械データの包括的な理解に向けて

製造現場の指標の中には、長年にわたりその価値が実証されてきたものがあります。OEEもその一つです。

しかし最近、当社が提携する多くのメーカーが、総合設備効率（OEE）から総合プロセス効率（OPE）へと注目を移し始めています。OEEが機械の性能を把握するための指標であるのに対し、OPEはその視野を広げ、機械の周囲で起きている事象も考慮に入れるものです。

重要なのは、OEEでは見落とされがちな要素、すなわち「人」という要素を考慮に入れている点だ。

この記事では、OEEとOPEについて解説します。また、機械のパフォーマンス（OEE）を理解することが、最終的には人のパフォーマンスを理解することにつながる理由についても説明します。

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総合設備効率（OEE）とは、予定された稼働時間において、機械がその能力に対してどれほど良好に稼働しているかを示す指標です。 OEEは、稼働率、性能、品質の各スコアを乗算して算出されます 。これらのスコアはそれぞれパーセンテージで表され、以下のように定義されます。

稼働率– 予定期間中の機械の稼働時間（稼働率 = 稼働時間 / 予定時間）

品質 – 予定された生産工程において、再作業や欠陥のない良品として生産された数量を 、総生産数量で割った値 。（品質 = 良品数 / 総生産数）

性能 – 設計能力に対する機械の処理能力の指標

OEEを算出する式は次のようになります：

OEE = 稼働率 × 性能 × 品質

デジタル時代において、OEEの測定はかつてないほど容易になりました。機械のプロトコルにより、機械のパフォーマンスデータを容易に抽出できるようになり、エッジデバイスによってエンジニアが機械から得られる情報の種類も増え、セルフサービス型の分析プラットフォームのおかげで、こうした新しいデータの解釈も容易になりました。さらに、デジタルアプリを使えば、OEEの計算プロセスを自動化することさえ可能です。

OEEについてさらに詳しく知りたい方は、当社の『総合設備効率（OEE）完全ガイド』をご覧ください。

あなた次第です。

TEEP（Total Effective Equipment Performance：総有効設備稼働率）とは、完全稼働時間と総稼働時間の比率を指します。

OEEが予定された生産工程中の状況を反映するのに対し、TEEPは24時間365日という時間軸で生産状況を評価します。つまり、機械が生産活動を行える可能性のあるすべての時間を対象としています。

TEEPは、生産量の増加の可能性を見極めるだけでなく、現在の業績を他社と比較・評価する際にも役立ちます。

重要な点として：OPEはTEEPとは異なります。これらは全く異なる指標です。

では、どちらを測定すべきでしょうか？

OEEを理解することは重要ですが、産業用IoT（IIoT）には見落としがちな点があります。多くの工場において、機械の効率低下の最も一般的な要因は、機械そのものに起因するものではありません。それは、機械の運用方法に起因する問題なのです。

つまり、OEEだけを測定している場合、効率の低下の原因となっている要因を特定できていないばかりか、そもそも測定すらできていない可能性があるのです。

OPEは、製造プロセスに影響を与えるあらゆる変数と工程を網羅しています。これは、バリューストリーム全体を包括的に把握するものです。

重要なのは、OPEが機械データと、機械の周囲で起きている事象に関する情報を統合している点です。これは、機械の性能だけでなく、人間の行動も反映したものです。

具体例を見てみると分かりやすいでしょう。

アクメ・テーブルズはキッチンテーブルを製造しています。テーブルは4つの工程を経て作られます。最初の工程では、木材を指定の寸法に切断します。2番目の工程では、作業員が木材を組み立てて天板を作ります。3番目の工程では、天板に仕上げ材とシーラントを塗布する加工工程を経ます。そして最後の工程で、作業員が脚を取り付けます。

アクメ社の工場では、生産量が減少し始めた。あるエンジニアが、組み立てられたテーブルトップに仕上げ加工を施す前後のバッファが増加していることに気づいた。彼女が最初に疑ったのは、機械の1台が最適な状態で稼働していないのではないかということだった。

しかし、機械のデータを確認してみると、変化は見られない。仕掛品は以前と同様に各工程を流れているが、最終工程で完成するテーブルの数が減っている。

では、原因は何でしょうか？

OEEの枠を超えて考えるために、彼女は次のような問いを投げかけます。部品は各工程間を可能な限り迅速に移動しているか？工程切り替えは効率的かつ正確に行われているか？必要な時に適切な工具が用意されているか？生産の足を引っ張っている上流または下流の特定の工程はあるか？機械の工程の間で作業する作業員は効率的に働いているか？品質検査は規定どおりの速さで実施されているか？

これらは生産が鈍化した可能性のある理由のほんの一部に過ぎませんが、いずれもOEEでは把握できない要因です。これらはすべて、機械の稼働率や品質、性能といった指標だけでは説明しきれない問題なのです。

したがって、これらの疑問に答えるためには、生産の各段階でデータを収集する必要があります。生産ラインのバランスを正確に調整し、バリューストリームを通じた業務の流れを最適化する最善の方法は、各段階で何が起きているかを把握することです。真のプロセス可視化を実現するには、業務における人的要因と機械的要因の両方を検討する必要があります。