전반적인 장비 효율성(OEE)은 제조 프로세스 또는 개별 장비의 효율성과 성능을 측정하는 데 사용되는 측정 기준입니다. 이는 장비가 얼마나 잘 활용되고 제품을 생산하거나 서비스를 제공하는 데 얼마나 효율적으로 작동하는지에 대한 인사이트를 제공합니다.
OEE 계산에는 세 가지 주요 요소가 고려됩니다.
가용성: 가용성 점수는 실제 생산 시간을 계획된 생산 시간과 비교하여 측정합니다. 장비 고장, 교체, 예정된 유지보수 등의 요소를 고려합니다.
성능: 성능 점수는 최대 잠재력과 비교하여 장비의 성능을 평가합니다. 장비 속도, 사소한 중단 및 공회전 시간과 같은 요소를 고려합니다.
품질: 결함이나 재작업 없이 '양호한 제품'을 생산하는 비율을 평가합니다. 폐기 제품, 불량품 및 재작업과 같은 요소를 고려합니다.
OEE는 가용성, 성능 및 품질 요소를 곱하여 계산됩니다.
OEE = 가용성 x 성능 x 품질
결과는 장비 또는 프로세스의 전반적인 효율성을 나타내는 백분율 값입니다. OEE 비율이 높을수록 성능과 효율성이 더 우수함을 나타내고, 비율이 낮을수록 개선의 여지가 있음을 나타냅니다.
OEE는 일반적으로 제조 산업에서 최적화할 영역을 파악하고, 시간 경과에 따른 개선 사항을 추적하며, 다양한 장비 또는 생산 라인을 벤치마킹하기 위한 성과 지표로 사용됩니다. Industry 4.0 환경에서는 클라우드, 엣지 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT) 디바이스 등의 기술이 융합되어 OEE를 측정하고 개선하는 데 도움이 될 수 있는 실시간 데이터를 제공합니다.
IBM Maximo를 살펴보고 IoT 데이터, 분석 및 AI가 자산 운영을 간소화하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
IBM 뉴스레터 구독하기
OEE를 개선하면 제조 부문의 조직이 몇 가지 중요한 이점을 누릴 수 있습니다.다음은 몇 가지 주요 이점입니다.
- 생산성 향상: OEE 개선은 생산성 향상과 직결됩니다. 가동 중단 시간을 줄이고, 장비 성능을 최적화하고, 품질 문제를 최소화함으로써 조직은 추가 리소스나 투자 없이도 더 높은 생산 속도와 생산량을 달성할 수 있습니다.
- 효율성 향상: OEE를 강화하면 생산 공정의 비효율성을 파악하고 해결하는 데 도움이 됩니다. 장비 활용도를 최적화하고 유휴 시간을 줄이며 제조 운영을 간소화함으로써 조직은 리소스를 더 잘 활용하여 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.
- 비용 절감: OEE가 높을수록 비용 절감으로 이어져 수익이 개선되는 경우가 많습니다. 장비 가동 중단 시간을 최소화함으로써 조직은 비용이 많이 드는 생산 지연을 방지할 수 있습니다. 품질을 개선하고 결함을 줄이면 폐기, 재작업 및 재료 낭비를 최소화하여 비용을 절감할 수 있습니다.
- 품질 향상: OEE 개선 이니셔티브는 일반적으로 결함 감소, 공정 안정성 개선 및 일관된 제품 품질 보장에 중점을 둡니다. 조직은 품질 문제를 파악하고 해결함으로써 고객의 기대치를 충족하거나 초과하는 제품을 제공하여 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
- 의사 결정 개선: OEE 지표를 모니터링하고 분석하면 장비 성능과 생산 프로세스에 대한 귀중한 인사이트를 확보할 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정을 지원하여 조직이 개선이 필요한 영역을 파악하고, 투자 우선순위를 정하고, 리소스를 효과적으로 할당하고, 목표 프로세스 최적화를 구현할 수 있도록 도와줍니다.
- 처리량 증대: 장비 활용도를 최적화하고 병목 현상을 줄여 OEE를 개선하면 생산 시스템의 전체 처리량을 늘릴 수 있습니다. 이를 통해 조직은 더 많은 양을 처리하고, 증가하는 고객 수요를 수용하며, 상당한 자본 투자 없이 비즈니스를 확장할 수 있는 가능성을 확보하게 됩니다.
- 장비 신뢰성 및 수명: OEE를 개선하려면 장비에 대한 사전 예방적 유지보수 및 관리가 필요한 경우가 많습니다. 예방형 유지보수 프로그램을 구현하고 문제를 즉시 해결함으로써 조직은 장비 신뢰성을 개선하고 장비 수명을 연장하며 예상치 못한 고장의 위험을 줄일 수 있습니다.
OEE를 개선하려면 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 다음은 세계적 수준의 OEE를 달성하는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 전략과 사례입니다.
OEE 측정 및 추적: 장비 및 생산 프로세스의 OEE를 정확하게 측정하고 추적하는 것부터 시작합니다. 기준선을 설정하고 개선 목표를 설정합니다. OEE를 성능 지표로 사용하여 진행 상황을 모니터링하고 주의가 필요한 영역을 파악합니다.
가용성에 집중: 장비 가동 중단 시간을 해결하고 장비 가용성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 예방형 유지보수 프로그램을 구현하여 고장을 최소화하고 계획된 중단 기간 동안 유지보수 활동을 계획해야 합니다. 전환 프로세스를 최적화하여 설정 시간을 단축하고 장비 활용도를 개선합니다.
성능 향상: 장비 성능을 최적화할 수 있는 기회를 찾습니다. 전체 성능에 영향을 미치는 가용성 손실, 속도 손실, 유휴 시간 등의 요인을 파악하고 해결합니다. 운영자가 장비를 효율적으로 작동하는 데 필요한 기술을 갖추도록 교육 프로그램을 제공합니다.
품질 개선: 품질 손실은 OEE에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 결함, 재작업 및 폐기물을 줄이는 데 집중해야 합니다. 품질 관리 조치를 실행하고, 결함에 대한 근본 원인 분석을 수행하며, 컴퓨터 비전 기술을 도입하여 이상 징후를 감지하고 제조 및 생산 공정의 품질을 보장하며, 제품 품질을 개선하고 폐기물을 줄이기 위한 시정 조치를 실시합니다.
자율적 유지보수 구현: 운영자가 자율적 유지보수 관행을 통해 장비 유지보수에 대한 주인의식을 가질 수 있도록 지원해야 합니다. IoT 센서와 디바이스에서 자산을 원격으로 모니터링하고 엣지에 컴퓨터 비전을 배포하여 유지보수 팀에 대한 의존도를 낮추고 가동 중단 시간을 최소화합니다.
OEE 기반 유지보수 구현: OEE 데이터를 활용하여 유지보수 활동의 우선 순위를 정합니다. OEE에 중대한 영향을 미치는 중요 장비 또는 구성 요소에 집중합니다. 상태 모니터링 기술과 실시간 데이터를 활용하여 예측 유지보수 전략을 구현하여 잠재적인 장비 오류가 발생하기 전에 감지합니다.
지속적인 개선 문화: 조직 전반에 걸쳐 지속적인 개선 문화를 조성합니다. 카이젠(Kaizen) 이벤트, 식스 시그마 프로젝트 또는 린 제조 방법론과 같은 구조화된 개선 이니셔티브를 구현하여 지속적인 개선 노력을 추진합니다.
데이터 기반 의사 결정: 데이터 분석을 활용하여 OEE에 영향을 미치는 요인에 대한 인사이트를 확보합니다. OEE 추세를 분석하고 패턴을 파악하며 데이터를 사용하여 장비 업그레이드, 프로세스 최적화 또는 리소스 할당에 관한 정보에 입각한 결정을 내립니다. 고급 분석 및 예측 모델을 활용하여 잠재적인 개선 영역을 파악합니다.
직원 참여 및 교육: OEE 개선을 추진하기 위해 모든 수준의 직원을 참여시키고 교육합니다. 직원들이 OEE의 중요성을 이해하도록 지원하고, 역할을 효과적으로 수행하는 데 필요한 교육과 리소스를 제공하며, 개선 이니셔티브에 참여하도록 유도합니다. 팀간 협업 및 지식 공유를 장려합니다.
지속적인 모니터링 및 검토: OEE 개선은 지속적인 프로세스입니다. OEE를 지속적으로 모니터링하고, 성과를 추적하며, 목표 대비 진행 상황을 검토합니다. 구현된 개선 사항의 효율성을 정기적으로 평가하고 필요에 따라 조정합니다. 새로운 개선 기회를 선제적으로 파악해야 합니다.
OEE 점수 개선은 장기적인 노력이므로 지속적인 개선을 위한 헌신과 협업, 끊임없는 집중이 필요하다는 점을 기억해야 합니다. 운영자부터 관리자까지 모든 이해관계자를 프로세스에 참여시키고 그 과정에서 성공을 축하하여 동기 부여와 참여를 유지하는 것이 중요합니다.
이는 계획된 유지보수 또는 전환을 위해 예정된 가동 중단 시간을 제외하고 생산에 할당된 총 시간을 나타냅니다.
OEE에 영향을 미치는 6대 손실에는 장비 고장, 설정 및 조정 시간, 공회전 및 사소한 중단, 속도 또는 비율 감소, 공정 결함, 시동 및 수율 손실이 포함됩니다.
고장, 계획되지 않은 유지보수 또는 기타 예상치 못한 이벤트와 같은 예기치 못한 요인으로 인해 장비를 생산에 사용할 수 없는 기간입니다. '가동 시간'의 반대 개념입니다.
가동 중단 시간으로 추적할 수 있을 만큼 길지 않은 프로덕션의 일시 중단입니다.
계획된 프로덕션 시간에서 가동 중단 시간을 빼서 계산합니다.
한 제품 생산에서 다른 제품 생산으로 전환하는 데 필요한 기간입니다. 여기에는 청소, 재구성, 조정, 설정 및 워밍업과 같은 작업이 포함됩니다.
이론적으로 단일 제품을 제조하는 데 실현할 수 있는 가장 빠른 시간입니다.
이는 이상적인 사이클 시간보다 오래 걸리지만 짧은 정지 시간보다는 짧은 주기입니다.
사용 가능한 생산 시간을 고객 수요로 나눈 값입니다. 이는 고객 수요를 충족시키기 위해 단위당 허용되는 최대 시간을 나타냅니다.
생산 공정에서 자재 또는 작업의 흐름이 제한되어 전체 생산 속도가 느려지는 지점입니다. 병목 현상은 전체 시스템의 최대 출력을 제한합니다.
OEE 개선은 많은 이점을 제공하지만 조직은 그 과정에서 몇 가지 일반적인 문제에 직면할 수 있습니다. 다음은 OEE를 구현하고 최적화할 때 자주 직면하는 몇 가지 과제입니다.
데이터 가용성 및 접근성: 장비의 실시간 생산 데이터에 액세스하거나 다양한 소스의 데이터를 통합하는 것은 어려울 수 있습니다. 기존 장비에는 실시간 데이터를 제공하는 데 필요한 센서나 연결성이 부족할 수 있습니다. 또한 서로 다른 데이터 소스 및 시스템에서는 OEE 분석을 위한 정보를 취합하기 위한 통합 작업이 필요할 수 있습니다.
데이터 수집 및 정확성: OEE를 계산하려면 정확하고 시기적절한 데이터 수집이 중요합니다. 그러나 조직은 일관되고 안정적으로 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 수동 데이터 입력, 작업자 입력에 대한 의존 또는 부적절한 데이터 추적 시스템과 같은 문제는 데이터의 부정확성 또는 불완전한 정보로 이어져 OEE 측정의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.
OEE 지표 이해: OEE 메트릭을 해석하고 그 의미를 이해하는 것은 조직에게 어려운 일일 수 있습니다. 적절한 교육과 지식이 없으면 낮은 OEE의 근본 원인을 파악하고 개선 노력의 우선 순위를 정하며 효과적인 솔루션을 구현하는 것이 어려울 수 있습니다. 성공적인 구현을 위해서는 OEE 지표와 그 해석에 대한 교육과 훈련이 필수적입니다.
조직 정렬 및 문화: OEE 개선을 구현하려면 조직 정리과 지속적인 개선을 지원하는 문화가 필요합니다. 변화에 대한 저항, 직원들의 동의 부족 또는 장기적인 효율성보다 단기적인 생산성을 우선시하는 문화는 OEE 이니셔티브를 방해할 수 있습니다. 이러한 문제를 극복하려면 효과적인 의사 소통, 직원 참여, 지속적인 개선 문화 촉진에 중점을 두어야 합니다.
장비 복잡성 및 가변성: 최신 생산 장비는 다양한 모드, 설정 또는 구성으로 인해 복잡하고 매우 가변적일 수 있습니다. 작동 조건에 따라 OEE 값이 달라질 수 있으므로 이러한 장비의 OEE를 관리하는 것은 어려울 수 있습니다. 장비 가변성을 고려하고 다양한 장비 구성을 포착할 수 있는 표준화된 OEE 지표를 개발하는 것은 복잡한 작업이 될 수 있습니다.
근본 원인 파악 및 해결: 낮은 OEE의 근본 원인을 파악하는 것은 여러 요인이 비효율성에 기여할 수 있기 때문에 어려울 수 있습니다. 이를 위해서는 운영자, 유지보수 담당자, 프로세스 엔지니어 등 다양한 이해관계자 간의 체계적인 접근 방식, 데이터 분석 및 협업이 필요합니다. 효과적인 시정 조치를 실행하려면 근본적인 문제를 정확하게 파악하는 것이 중요합니다.
트레이드 오프 균형 유지: 가용성, 성능 또는 품질과 같은 OEE의 한 측면을 개선하면 때때로 다른 영역에서 트레이드오프가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, 생산 속도(성능)를 높이면 결함률(품질 문제)이 높아질 수 있습니다. 조직은 이러한 균형을 신중하게 조정하고 OEE 및 고객 만족도에 대한 전반적인 영향을 고려해야 합니다.
OEE 개선 유지: OEE의 초기 개선을 달성하는 것은 중요한 성과이지만 이러한 이점을 유지하는 것은 어려울 수 있습니다. 지속적인 모니터링, 성능 관리 및 지속적인 개선 노력에 중점을 두지 않으면 OEE는 시간이 지남에 따라 저하될 수 있습니다. 지속적인 개선을 위해서는 꾸준한 측정과 분석에 대한 노력이 필요합니다.
이러한 과제를 사전에 인식하고 해결함으로써 조직은 장애물을 극복하고 성공적인 OEE를 달성하여 장비 효율성과 전반적인 생산성을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
OEE는 다양한 산업 및 부문에 적용하여 장비 성능을 측정하고 개선할 수 있는 다용도 지표입니다. 다음은 다양한 업계 전반에서 OEE를 활용하는 몇 가지 구체적인 사용 사례입니다.
OEE는 식품 및 음료 산업에서 생산 공정을 최적화하고 폐기물을 줄이며 일관된 제품 품질 및 규정 준수를 보장하는 데 중요합니다. 장비 성능을 모니터링하고, 가동 중단의 원인(예: 청소, 교체)을 파악하며, 포장 라인, 충전 작업 및 식품 가공과 같은 영역에서 전반적인 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.
OEE는 효율적인 생산과 규제 요구 사항 준수를 보장하기 위해 의약품 제조에서 중요한 역할을 합니다. 장비 성능을 모니터링하고, 청소 및 전환 프로세스를 최적화하며, 가동 중단을 최소화하고, 고품질 표준을 유지하는 데 도움이 됩니다.
OEE는 발전, 배전 및 유틸리티 장비의 효율성과 성능을 개선하기 위해 에너지 및 유틸리티 부문에 적용됩니다. 개선이 필요한 영역을 파악하고, 정전을 줄이며, 유지보수 일정을 최적화하고, 전반적인 운영 효율성과 그리드 안정성을 향상하는 데 도움이 됩니다.
OEE는 광업 및 채굴 산업에서 굴착기, 로더, 파쇄기와 같은 중장비의 효율성을 측정하고 개선하는 데 사용됩니다. 이는 장비 활용도를 최적화하고, 계획되지 않은 가동 중단 시간을 줄이고, 채굴 및 추출 프로세스의 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
OEE는 조립 라인, 기계 가공 작업 및 기타 제조 공정의 효율성과 성능을 최적화하기 위해 자동차 산업에서 널리 활용되고 있습니다. 이는 개선 기회를 파악하고, 가동 중단 시간을 줄이고, 결함을 최소화하고, 제조 생산성을 높이는 데 도움이 됩니다.
OEE는 항공 우주 및 방위 부문에서 항공기 및 방위 장비의 제조 및 유지보수 프로세스의 효율성을 향상하는 데 유용합니다. 가동 중단 시간을 줄이고 유지보수 일정을 최적화하며 고품질 표준을 보장하는 데 도움이 됩니다.
최근 이 분야의 몇 가지 트렌드를 소개합니다.
산업용 IoT(IIoT)와의 통합: OEE 시스템과 IIoT 기술의 통합이 주목을 받고 있습니다. IIoT는 장비 센서에서 실시간 데이터 수집을 가능하게 하여 더욱 정확하고 시기적절한 OEE 측정을 제공합니다. 또한 이러한 통합은 장비 성능 최적화를 위한 예측 유지 보수, 원격 모니터링 및 데이터 기반 의사 결정을 용이하게 합니다.
고급 분석 및 AI: OEE 분석에 고급 분석 및 AI의 사용이 확대되고 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴을 파악하며 숨겨진 인사이트를 찾아 OEE를 최적화할 수 있습니다. 예측 분석은 조직이 장비 오류를 예측하고 유지보수 일정을 최적화하며 전반적인 효율성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
클라우드 기반 OEE 솔루션: 클라우드 기반 OEE 솔루션은 확장성, 접근성 및 구현 용이성을 제공합니다. 조직은 클라우드 플랫폼을 활용하여 대량의 OEE 데이터를 저장 및 처리하고, 실시간으로 협업하고, 어디서나 OEE 분석 및 보고서에 액세스하여 원격 모니터링 및 의사 결정을 용이하게 할 수 있습니다.
지속적 개선 문화에서의 OEE: OEE는 지속적인 개선 문화를 구축하는 데 있어 점점 더 기본적인 지표로 인식되고 있습니다. 조직은 책임감을 고취하고, 직원의 참여를 유도하며, 협업을 촉진하고, 조직 전체의 지속적인 개선 노력을 장려하기 위해 OEE를 핵심 성과 지표(KPI)로 사용하고 있습니다.
모바일 애플리케이션 및 시각화: 모바일 애플리케이션 및 시각화 툴은 모바일 디바이스에서 실시간 OEE 데이터 및 성능 대시보드를 제공합니다. 이를 통해 운영자와 관리자는 이동 중에도 장비 성능을 모니터링하고, 경보를 받고, OEE 인사이트에 액세스할 수 있어 의사 결정 및 대응 시간을 단축할 수 있습니다.
OEE 표준화에 집중: 표준화는 일관성을 보장하고 벤치마킹을 가능하게 하며 업계 동료 간의 협업과 지식 공유를 수월하게 합니다.
전산화된 유지보수 관리 시스템의 줄임말인 CMMS는 자산 관리, 유지보수 일정 계획, 작업 주문 추적을 위한 소프트웨어입니다.
엔터프라이즈 자산 관리(EAM)는 소프트웨어, 시스템 및 서비스를 결합하여 라이프사이클 동안 운영 자산의 품질 유지보수, 제어 및 최적화를 지원합니다.
디지털 디바이스가 건물 인프라와 에너지 사용량부터 입주자의 전반적인 경험에 이르기까지 건물에 관한 인사이트를 제공하는 방법을 확인해 보세요.
시스템 유지보수를 개선하려면 MTTR 및 MTBF와 같은 지표를 통해 시스템의 안정성을 측정해야 합니다.
기업이 사물 인터넷을 통해 어떻게 더 효율적으로 운영을 모니터링, 관리 및 자동화하고 더 많은 제어권을 확보할 수 있는지 알아보세요.
근본 원인 분석을 수행하고 문제를 신속하게 해결하기 위한 다양한 툴과 방법론에 대해 알아보세요.
시설 관리는 건물과 부지, 인프라 및 부동산의 기능성, 편안함, 안전 및 효율성을 보장하는 데 도움이 됩니다.