De vanligaste OEE-misstagen


Att inte arbeta faktabaserat i ledningsprocesserna

Den tekniska leveransen av ett OEE-system är en fråga om att vara noggrann i genomförandet av standardiserade leveransprocesser. Det är inte här som problemet i ett införande av ett OEE-system.

Utmaningarna ligger i att använda den nya informationen i sina befintliga ledningsprocesser och eventuellt anpassa dem till att man nu har tillgång till uppdaterade, objektiva och visuella fakta.

Det handlar om att gå igenom hur man arbetar med daglig styrning och förbättringsprocesser. Ofta öppnar OEE-mätningar för att korta ner intervallen för mätningar så att man kan hålla tätare avstämningar i produktion (RTM-möten (realtidmöten), skiftöverlämningar mm).  

Att inte våga lyfta fram ALLA störningar

Rätt använt är OEE och störningsuppföljning ett fantastiskt verktyg för att skapa samsyn kring nuläge, störningar och nödvändiga förbättringar mellan alla nivåer i ett bolag.

Därför behövs en kultur där alla förluster måste upp på bordet. Älska avvikelserna! Det är förutsättningen för förbättring.

För att få höga OEE-tal är det lätt att man hittar olika orsaker till varför olika typer av förluster är ok att lämna utanför OEE-beräkningen.

Att lämna t ex omställningar utanför OEE-talet leder till att omställningar kan vara hur långa som helst utan att det påverkar bilden av produktionens effektivitet.

Stirra sig blind på OEE-talet istället för på aktiviteter som skapar effektivitet

Håll OEE på armlängds avstånd från operatörer och de som jobbar närmast maskinerna. Visualisera istället det som de kan påverka. Det kan vara antal omställningar inom anslagen tid, snittlängd på stopp, snittid mellan stopp eller andel oplanderade stopp.

Ingen tid läggs på förbättringar, istället läggs all tid på att samla in och sammanställa siffror

Att räkna ut OEE är enkelt och det går snabbt att sätta upp mallar i Excel för att komma igång.

Det är ett jättebra sätt för att snabbt få en bild av hur störningarna fördelas och hitta förbättringspotential. Men när det blir ett manuellt system som ska hållas vid liv vecka efter vecka blir det till en tidstjuv i sig. Det skapar ett evigt arbete för både operatörer och produktionsledning.

Effekten blir att stor del av den lilla tid man har till förbättringar läggs på manuell administration och man känner att man aldrig kommer till skott med förbättringsaktiviteterna.

Man vågar inte lite på siffrorna

För att OEE och störningsuppföljning ska ge de hela teamet gemensam bild av nuläge, störningar och förbättringsområden så som man strävar efter så måste alla lita fullt ut på siffrorna.

När man jobbar med manuell insamling kan det lätt infinna sig att man inte är helt trygg med beslutsunderlagen som sammanställningen ger.

Med ett modernt OEE-verktyg skapar man större trygghet eftersom att datainsamling, beräkningar och visualiseringar sker automatiserat och på samma sätt varje gång.

Om man inte är trygg med sina siffror trots att man använder ett systemstöd är det väldigt allvarligt och man bör omedelbart kontakta sin leverantör för att få hjälp.

Att använda kalkyltid eller en ärvd standard som definition för 100% hastighets

Eftersom att OEE är ett mätetal som används för att visualisera hur ni förhåller er till optimalt produktionsutfall och hela poängen är att hitta avvikelser så är det viktigt att sätta en så sanningsenlig ideal cykeltid som möjligt som referens för 100 % ”Anläggningsutyttjande”.

När man kör många artiklar och olika produkter är det ofta inte lätt att ha bra referenshastigheter att utgå från när man sätter upp ”Optimal cykeltid” för artiklar i olika produktionsprocesser.

Ofta använder man ”kalkyltider” eller ”standardtider” som är långsammare. Det kommer att dölja effektivitetsförluster och skapa missad förbättringspotential.

Om ni inte har överblick över era ideala cykeltider kan ni använd ett modern OEE-verktyg till att uppdatera ideala hastigheter efter hand som ni kör artiklarna.