OEE (Overall Equipment Effectiveness): o que é e como aplicar esse indicador?

O OEE (Eficiência Global do Equipamento) é um KPI que mede o desempenho, a disponibilidade e a qualidade de uma máquina. É frequentemente considerada o "padrão ouro" dos KPIs para empresas de manufatura. Quanto mais alto seu OEE, melhor.

Uma nota de 100% significa que está produzindo 100% do tempo, a 100% da capacidade e com 100% de qualidade.

O cálculo dessa métrica é: OEE = Disponibilidade * Desempenho * Qualidade

É usado para medir o desempenho de equipamentos de manufatura, desde máquinas CNC até máquinas de embalagem.

Ao longo deste artigo vamos apresentar as informações mais importantes sobre esse KPI. Continue a leitura e confira:

• O que é OEE (Eficiência Global do Equipamento)?
• Exemplo de cálculo de OEE
• Usando OEE para priorizar investimentos

Um dos KPIs de manufatura mais amplamente utilizados entre as indústrias é a Eficiência Global do Equipamento, ou OEE. O OEE mede o quão bem um equipamento é utilizado em relação ao seu potencial máximo quando programado para operar.

O benefício desse KPI no ambiente atual é que ele se ajusta a requisitos de carga variáveis. Isso significa que, se a demanda do seu negócio oscila, o KPI acompanha essa variação e mantém a visibilidade sobre o "nível de eficiência" da sua produção. Embora existam variações, o OEE é geralmente calculado como o produto das porcentagens de disponibilidade, desempenho e qualidade.

O OEE é expresso como uma porcentagem do máximo possível, onde 100% significa que uma célula ou processo de equipamento está sempre disponível para operar quando programado, sempre entrega o número máximo de unidades por hora para o qual foi projetado e sempre produz peças boas. Essas medições são frequentemente combinadas para formar um indicador de OEE em nível de fábrica. Embora varie de indústria para indústria, OEE típico gira entre 60% e 70%, enquanto um nível de classe mundial é de 85% ou mais.

- Leia também: Indicadores de produção industrial: conheça os 7 principais

Um exemplo de uma operação em que um trabalhador atende uma máquina CNC ilustra como uma aplicação de cobot pode ser usada para melhorar o OEE da célula de trabalho.

Pressupostos

O processo da máquina está programado para operar 10 horas por dia, com base no volume atual de pedidos e nos compromissos de entrega para a peça = 36.000 segundos de operação programados por dia.

O processo da máquina leva 2 minutos para ser concluído por peça e leva aproximadamente 5 segundos para a máquina se resetar para uma nova peça ser processada = ciclo de 125 segundos.

36.000 ÷ 125 = produção ideal de 288 unidades por dia.

OEE para uma célula operada por um trabalhador

Com essas informações básicas, podemos ver como cenários do mundo real impactam o OEE. Suponha que, em um período de 100 dias úteis, a máquina CNC apresentou falhas que resultaram na perda de 10 dias úteis. Isso resulta em uma taxa de disponibilidade de 90%.

A célula também é operada por um trabalhador humano, que nem sempre consegue ter uma nova peça pronta no momento exato em que a máquina está resetada e pronta para processar. Um trabalhador humano tem pausas programadas e não programadas devido a distrações e fadiga, comuns em empregos de manufatura. Embora a máquina esteja pronta a cada 5 segundos, a falta de atenção do trabalhador leva a uma utilização real menor do que o ideal, com 240 unidades por dia em vez das 288 possíveis. Dividindo a produção real pela produção ideal, obtemos uma métrica de rendimento de 83,3%.

Por fim, vamos supor que a taxa de produção de peças boas dependa da forma como a peça é posicionada no spindle. Geralmente, um trabalhador humano acerta esse posicionamento 95% das vezes devido à fadiga e distração.

OEE com implementação de cobot

Agora, vamos analisar como quantificar o impacto de um projeto de automação no OEE usando o exemplo do ActiNav - um kit de aplicação que usa tecnologias de parceiros do ecossistema UR+ para criar uma célula de trabalho de coleta de bin automatizada.

Diferente do operador humano, a implementação do cobot com ActiNav está quase sempre pronta para carregar uma nova peça, sem pausas ou distrações. Neste cenário, o cobot melhora o tempo médio de ciclo de 150 segundos (com um humano) para 135 segundos com a aplicação robótica. Isso aumenta a produção diária para 267 peças por dia, ou 92,6% do rendimento máximo. Além disso, o cobot opera sem fadiga e posiciona corretamente a peça no spindle com mais frequência, resultando em uma taxa de produção de peças boas de 98%.

Como mostrado abaixo, a implementação do cobot na célula existente aumentou o OEE desse processo de máquina em 10,4%, o que é significativo.

- Leia também: Custos e benefícios da implantação de um braço robótico industrial

• Célula operada pelo trabalhador: Disponibilidade (90,0%) x Rendimento (83,3%) x Qualidade (95,0%) = OEE (71,3%);
• Célula com cobot: Disponibilidade (90,0%) x Rendimento (92,6%) x Qualidade (98,0%) = OEE (81,7%).

A implementação do cobot na célula existente aumentou o OEE desse processo de máquina em 10,4%, o que é significativo.

- Leia também: Produção contínua: descubra por que cobots são ideais neste sistema

Uma vez que as organizações adotam o OEE como referência para orientar programas de melhoria, elas geralmente reservam um orçamento de capital para investimentos na melhoria do OEE. Esse valor é alocado para projetos que proporcionam o maior aumento de OEE por dólar investido, como ilustrado na tabela abaixo.

Neste caso, uma empresa de manufatura selecionaria projetos de baixo a médio risco que proporcionem a maior melhoria de OEE para os US$ 320.000 que foram orçados. Esse método garante que os investimentos sejam feitos de forma a melhorar a disponibilidade, o rendimento e a qualidade do chão de fábrica, alinhando-se aos objetivos estratégicos da empresa.

Priorize investimentos usando OEE

Orçamento: US$ 320.000

Quer implementar um cobot na sua manufatura para garantir resultados melhores nas suas KPIs? Fale com os especialistas da Universal Robots e saiba como podemos te ajudar.

- Leia também: Implementação de automação robótica: como começar?