{ "version": "https:\/\/jsonfeed.org\/version\/1", "title": "Таня Мисютина, заметки с тегом: производство", "home_page_url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/proizvodstvo\/", "feed_url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/tags\/proizvodstvo\/json\/", "icon": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/user\/userpic@2x.jpg", "author": { "name": "Таня Мисютина: mail@infotanka.ru", "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/", "avatar": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/user\/userpic@2x.jpg" }, "items": [ { "id": "245", "url": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/vopros-otvet-oee\/", "title": "Вопрос-ответ: OEE", "content_html": "

Спрашивает Роман Бунин:<\/p>\n

Для процессных производств (добыча нефти, пищевая промышленность, химическая промышленность) основными источниками затрат являются сырьё, расходы на энергию и оборудование. Оборудование пытаются загрузить как можно больше, так как оно дорогое и если оно простаивает, то это приводит к упущенной прибыли. Основные причины простоев — поломки, производство брака, мойки оборудования, тех. обслуживание и т. п.<\/p>\n

Чтобы отслеживать загрузку оборудования, используется специальный KPI — OEE (Overall equipment effectiveness, или Общая эффективность оборудования). Это комплексный показатель, который состоит из трёх частей: доступность, производительность и качество. Каждый измеряется в процентах, которые при перемножении дают общее значение. Анализируя данные, как в целом, так и по каждой составной части, можно найти основные причины простоев. Данные интересны в разрезе единиц оборудования, причин простоев, времени и смен. \r\n<\/p>\n

Как визуализировать эти данные и срезы?<\/p>\n<\/div>

\n\n\"\"\n<\/a>
Подробный дашборд OEE, демо Qlik<\/a><\/div>\n<\/div>\n

На приведённом дашборде индикаторы, графики и диаграммы разрознены, никак не связаны между собой. Попробуем выстроить последовательную картину работы предприятия, которая продемонстрирует эффективность каждой машины в отдельности и производства в целом.<\/p>\n

На заводе из семечек производят масло. В разных цехах стоит различное оборудование, которое производит продукт (качественный и бракованный) с определённой скоростью (производительностью), нулевой, если машина недоступна. Возможные причины простоя оборудования: плановый или срочный ремонт, переход между режимами, отсутствие сырья или заказа. Кирпичик данных — это результат работы одной машины в единицу времени. А именно, объём фактически произведённой продукции в тоннах (факт), объём качественной продукции в тоннах (факт − брак) и производные относительные характеристики: доступность (время факт \/ время план), производительность (факт \/ план), качество (кондиция \/ факт) и ОЕЕ (Д × П × К). По формулам выходит, что ОЕЕ показывает отношение выпущенной качественной продукции к запланированному максимально возможному объёму.<\/p>\n

Покажем произведённую в единицу времени продукцию столбиком из двух частей, кондиции и брака. Над столбиком отметим уровень запланированного максимума:<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

То же самое в процентах:<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Соберём из столбиков картину дневной эффективности, объединим дни в недели на календарной сетке месяца. Абсолютное значение планового объёма может меняться в разные дни и смены, поэтому на графике покажем относительные значения в процентах.<\/p>\n

\n\"\"\n<\/div>\n

Уровень полных столбцов показывает производительность машины в течение дня, уровень жёлтых столбцов показывает динамику ОЕЕ. Разные оттенки жёлтого, меняющиеся в течение дня, иллюстрируют сменяющие друг друга бригады. Причины простоя показаны разноцветными полосками в дырах на графике.<\/p>\n

На таком графике виден не только общий уровень производительности и OEE, но и причины снижения показателей: продолжительное отсутствие сырья, несколько крупных поломок, сопровождающиеся выпуском брака и т. п.<\/p>\n

Мы визуализировали эффективность работы одной машины по часам на протяжение месяца. Тот же подход сработает для макроуровней: цеха и завода, а также других временных отрезков, например, целого года. Дополним график таблицей с ключевыми параметрами и интерактивной легендой, которая показывает полный набор параметров при наведении на график.<\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Живой прототип: https:\/\/oee.datalaboratory.ru\/<\/a><\/b><\/span><\/p>\n

В таблице видно какие цеха и машины снижают общую эффективность, по клику в цех и машину открываются соответсвующие показатели слева и графики справа. Низкая эффективность пресового цеха объясняется плохой работой 1-й жаровни и 2-го пресса. Жаровня простаивает в основном из-за отсутсвия сырья, а также почти на сутки 17-18 июля вышла из строя из-за серьёзной поломки. Пресс в основном простаивает без сырья и заказов. При этом по упущенной прибыли всех опережает цех очистки.<\/p>\n

Получившаяся визуализация показывает динамику OEE, объясняет, что значит этот параметр и каковы причины снижения эффективности производства.<\/p>\n

Присылайте вопросы о визуализации данных на почту: data@datalaboratory.ru<\/a>, ответы публикуются ежемесячно. При участии Романа Бунина, Кирилла Беляева и Сергея Долинина.<\/p>\n", "date_published": "2015-08-03T21:28:39+03:00", "date_modified": "2021-05-17T07:35:45+03:00", "image": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/OEE-0@2x.png", "_date_published_rfc2822": "Mon, 03 Aug 2015 21:28:39 +0300", "_rss_guid_is_permalink": "true", "_rss_guid": "https:\/\/blog.infotanka.ru\/all\/vopros-otvet-oee\/", "_e2_data": { "is_favourite": false, "links_required": [], "og_images": [ "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/OEE-0@2x.png", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/OEE-1@2x.png", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/OEE-2@2x.png", "https:\/\/blog.infotanka.ru\/pictures\/OEE-3@2x.png" ] } } ], "_e2_version": 3239, "_e2_ua_string": "E2 (v3239; Aegea)" }