目次
本ガイドでは、総合設備効率（OEE）と総合プロセス効率（OPE）について包括的に解説します。また、生産パフォーマンスの全体像を把握するために、すべての企業がこれら両方の測定を目指すべき理由についても説明します。
以下の内容を取り上げます：
OEEの概要とそのメリット
OPEについて
OEEの力とOPEの融合
業務においてOEEの測定を開始する方法
OPEを測定することで、業務の背景をより深く把握する方法
第1章：総合設備効率とは何か？
総合設備効率の定義
OEEとその計算式について、簡単に振り返ってみましょう。
総合設備効率（OEE） は、機械の生産性を測定する指標です。これは、機械の稼働率に、その相対的な能力と生産物の品質を乗じて算出されます。その結果は、特定の予定稼働時間に対する割合として表されるスコアとなります。
OEEの計算方法
機械のOEEを算出する式は簡単です：
OEE = 稼働率 × 品質 × 性能
可用性とは、予定された製造工程における機械の稼働時間の測定値である。
稼働率 = 稼働時間 ÷ 予定稼働時間
品質とは、予定された稼働時間内に生産された製品のうち、品質管理基準を満たし、欠陥のない製品の数を、その予定された稼働時間内に生産された総製品数で割ったものである。
品質 = 合格品数 / 総生産数
パフォーマンスは、マシンの実際の総処理能力に対するスループットの割合として測定されます。
パフォーマンス = スループット ÷ 理想サイクルタイム
OEEの算出方法
上記のOEEの定義は、業界で広く採用されている標準的な定義です。しかし、組織内の特定の業務のニーズに合わせて、OEEの算出方法は異なる場合があります。OEEの算出方法を変更する一般的な方法として、関連する変数を簡略化することが挙げられます：
単純OEE = （理想サイクルタイム × 良品数） ÷ 計画生産量
OEE = ([稼働時間 / 予定稼働時間] - 調整時間) × 性能 × 品質
OEEの基本計算式を変更すると複雑さが増す可能性がありますが、組織が特に注目している特定のデータに関する洞察が得られるかもしれません。
とはいえ、OEEを算出することを選択したのであれば、設定が容易なデジタルツールを用いてデータを収集することが、OEEを効果的に管理するために不可欠です。
第2章：OEE算出の重要性
情報に基づいたデータ主導の意思決定は、あらゆる組織の成功にとって不可欠です。OEE（総合設備稼働率）を測定することは、仮説を立て検証し、適切な意思決定を行う上で有用な指標となります。OEEを活用することで、メンテナンスやボトルネックを未然に防ぎ、プロセスにおける非付加価値時間を削減することができます。
OEEは診断指標です
OEEは、究極的には診断指標です。つまり、OEEの数値だけでは、それだけではあまり意味がありません。しかし、OEEは生産効率を構成する要因の全体像を把握できるため、生産上の問題の一般的な原因について、いつさらに深く掘り下げるべきかを示してくれるのです。
OEEの追跡によるメリット
各設備のOEEを監視することで、効果的な意思決定に必要な可視性が得られ、その結果、次のような成果が期待できます：
第3章：総合装備効率（OEE）対 総合プロセス効率
OEEは、長年にわたりその有効性が実証されてきた生産性指標の一つです。
しかし最近では、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ことを目的としているのに対し、OPEはその視野を広げ、機械の周囲で起きていること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。
つまり、OEEだけを測定している場合、効率の低さに寄与している他の要因を特定できていないばかりか、測定すらできていない可能性があるのです。
第4章：総合プロセス有効性（OPE）とは何か？
OPEには、オペレーションの全段階を含む幅広い変数が含まれており、プロセスストリーム全体をエンドツーエンドで測定する指標となっています。
何よりも重要なのは、OPEが機械の周囲で働く人々も対象に含め、機械の性能を包括的に把握している点です。
OEEとは異なり、プロセス全体の有効性を測定する標準的な計算式は存在しません。生産における人的要素を含むプロセスを明らかにする指標であれば、それがOPEとみなされます。これが、OPEへの注目がしばしば見過ごされてしまう理由でもあります。すべてを追跡しようとすると、その負担の大きさに圧倒されてしまうこともあるでしょう。
OPEが生産プロセスに関するより深い知見をどのように明らかにするか
OPEが、機械全体の効率性やそれを取り巻くプロセスに、いかにしてさらなる背景情報を提供できるか、具体例を見てみましょう。
ある家具メーカーが、下の図のように4つの工程でキッチンテーブルを製造しているとしましょう。
その過程で、どういうわけかスループットが低下し始めた。ある技術者が、組み立てられた天板に仕上げ加工を施す前後にバッファが増加していることに気づいた。彼ら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、何も変わっていなかった。生産工程中、OEEの測定値は変化していなかった。
エンジニアは、問題の原因がプロセスにあるのではないかと疑い、OPEを測定するために質問をし始めた：
各ステーション間の部品の移動は、可能な限り迅速に行われていますか？
切り替え作業は効率的かつ正確に行われているでしょうか？
必要な時に適切なツールは利用できますか？
機械処理の合間にいる人間たちは、効率的に働いているだろうか？
生産の足を引っ張っている非付加価値時間は存在しますか？
これらは、生産が鈍化した理由を把握するためにエンジニアが投げかけることができる質問のほんの一例に過ぎません。これらの質問からは、機械の稼働率や品質、性能といった要素だけでは説明しきれない問題が浮き彫りになります。
したがって、上記の疑問に答えるためには、エンジニア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考慮する必要があります。
第5章：OEE計算ツールによる測定の自動化
OEEの記録を紙やスプレッドシートで行うのは、多大な労力を要する可能性があります。その結果、データの精度が低下する恐れがあります。
以下の OEE計算ツールを使用すれば、業界標準の定義や、特定のニーズに合わせて調整された定義に基づき、その場で素早くOEEを算出できます。Tulipを使えば、自社にとって最も重要な指標を反映した、カスタマイズ可能なOEE計算ツールを作成できます。
以下は、Tulipで構築されたOEE計算ツールの例です。手順は4つの簡単なステップに分かれています。
1) 機械を線路に載せる
OEEの計算を開始する際、最初のステップは、追跡したい機械（または工程）を選択することです。上の画像では、利用可能な機械がリスト表示されています。これらの機械はテーブルに保存されており、設定を行ったり、機械監視機能と連携させたりすることができます。
2) 仕事を選ぶ
追跡しているOEE情報に背景情報を付加するため、計算アプリでの次のステップは「ジョブ」を選択することです。これにより、作業の詳細が明確になり、作業指示書やその他の情報を記録できるようになります。ジョブを追加しても計算式やOEEには影響しませんが、発生した問題の優先順位付けを行う際に役立ちます。
3) ログデータ
このステップでは、オペレーターにOEEの算出に必要な情報の入力を促します。算出に向けた準備を整えることは重要であり、ダウンタイムの原因やその他の問題など、設備の状態に関連するメモをオペレーターに入力してもらうよう促す余地もあります。機械の監視機能を活用すれば、生産データを自動的に取り込むことが可能です。
4) データの閲覧と送信
ここでは、エンジニアにはデフォルトで2つの選択肢があります。1つはOEEを計算して表示する機能、もう1つはOEEを計算して記録用に送信する機能です。これにより、エンジニアは自身のOEE計算結果が入力した情報と一致しているかを確認できます。データが送信されると、以下のようなOEEダッシュボードで分析することができます。
ダッシュボードを使えば、個別のマシン1台のパフォーマンスを確認するといった詳細な視点から、工場全体のパフォーマンスを把握するといった全体的な視点まで、自由に選択できます。
第6章：OPEデータを用いてOEEに詳細な背景情報を付加する
「プロセス全体の有効性（OPE）」は人的要因に関連する幅広い指標を網羅しているため、OPEに該当するデータポイントの種類は数え切れないほど存在します。
第2章ですでに取り上げたプロセスに関する質問に答えながら、サンプルデータを見てみましょう。
指示がどのように守られているかを記録する
質問への回答：機械処理の合間にいる人間たちは、効率的に働いているでしょうか？
新しいオペレーターを育成することだけでなく、現場の全従業員に対して求められる業務基準を徹底させることも重要です。
「Simple Dynamic Work Instructions」のようなアプリを活用することで、エンジニアは各工程が確実に記録されるようにし、その完了状況、製品の組み立て、メンテナンス、品質チェックを再確認することができます。標準化された手順書に基づき、作業者が各タスクを完了した際に承認を行う仕組みを導入することで、エンジニアは人的ミスがいつ、どこで、どのように発生したかを正確に特定することが可能になります。
設備の状況と稼働状況の把握
「必要な時に適切なツールは利用可能か？」に対する回答
Tulip 工具の使用状況をTulip 追跡し、エンジニアや管理者にそのライフサイクルや稼働状態に関する詳細な情報を提供します。工具の状態に関する情報は他の生産データと比較することができ、エンジニアは工具の使用状況と損傷の考えられる原因との関連性を分析できます。また、このデータを活用することで、特定の生産オーダーに対して利用可能かつ使用可能な状態にある工具の数を把握することも可能です。
第7章：最後に得た教訓
まず、OEEとは何か、そしてOPEとは何かについて確認しました。そして、あらゆる業務の効率性を把握する上で、この2つは互いに補完し合うものであることが分かりました。
まだOEEを測定していない場合は、OEEを導入することで、重要なパフォーマンス情報を把握できるようになります。すでにOEEを測定している場合は、デジタル技術を活用することで、OEEやその他の指標の測定にかかる負担を軽減できます。
一方、OPEは、OEEだけでは全体像を把握できない部分を補うことができます。これは見過ごされがちですが、その代償として、不完全な情報に基づいた判断や誤った因果関係の分析を招くことになります。
OEE計算ツールやOPE追跡用のカスタマイズ可能なアプリのご利用をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。
Tulipで業務のデジタルトランスフォーメーションを実現
アプリ群が、いかにして俊敏かつ連携の取れた業務運営を実現するかをご覧ください。