MESによってOEE（設備総合効率）は改善する？

製造現場における設備の稼働効率を示す重要な指標「OEE」。本記事では、OEEの基礎知識や低下させる原因について解説します。さらに、アナログなデータ収集の課題を解決し、MES（製造実行システム）を用いた自動算出やリアルタイムモニタリングでOEEを劇的に改善する方法をわかりやすくご紹介します。

OEE（設備総合効率）とは？基礎知識と計算式

OEEの定義と3つの要素（稼働率・性能・品質）

OEE（Overall Equipment Effectiveness：設備総合効率）とは、生産設備がどれだけ効率的に稼働しているかを示す総合的な指標です。

OEEは「稼働率（時間稼働率）」「性能（性能稼働率）」「品質（良品率）」という3つの要素から構成されているため、多角的な視点で設備の状況を評価できます。

具体的に、時間稼働率は生産のために割り当てられた時間（負荷時間）のうち、実際に設備が稼働した時間の割合を示します。性能稼働率は、設計上の基準速度に対して実際にどれだけの速度で生産できたかを表します。そして品質（良品率）は、加工された全製品の中で不良品を除いた良品の割合です。

これら3つの要素を総合的に評価することで、生産能力のロスを正確に可視化し、改善活動の確固たる土台とすることが可能です。

OEEの計算方法

OEEは、先述した3つの要素を掛け合わせることで算出されます。

全体的な設備の効率は、時間、性能、品質の各ロスを差し引いた最終的な歩留まりとして表されるためです。

具体的な計算式は「OEE ＝ 時間稼働率 × 性能稼働率 × 良品率」となります。それぞれの項目は以下のように求めます。

• 時間稼働率：「稼働時間 ÷ 負荷時間」

（※稼働時間は、負荷時間から故障や段取り替えなどの停止時間を引いたものです）

• 性能稼働率：「（基準サイクルタイム × 加工数量） ÷ 稼働時間」

（※チョコ停や速度低下によるロスを数値化します）

• 良品率：「（加工数 － 不良数） ÷ 加工数」

これらの各数値を正確に計測し掛け合わせることで、設備本来の能力に対する実際の生産効率が、客観的なパーセンテージとして導き出されます。

引用元：オムロン制御機器|保全革新ソリューション　予兆保全コラム（https://www.fa.omron.co.jp/product/special/maintenance-solution/column/column10/）

OEEを低下させる原因と改善するメリット

OEEを低下させる「7大ロス」とは

設備の効率（OEE）を低下させる主な原因として、生産現場には「7大ロス」と呼ばれる無駄が存在します。

これら7つのロスを特定し対策することが、OEE改善に向けた第一歩となるためです。

具体的な7大ロスは以下の通りです。

【時間稼働率を低下させるロス】

• 1.故障ロス：設備の動作不良や破損による停止。
• 2.段取り・調整ロス：別製品を製造する準備にかかる時間。
• 3.刃具交換ロス：消耗品の交換作業による停止。
• 4.立上りロス：生産開始から安定稼働までの無駄。

【性能稼働率を低下させるロス】

• 5.チョコ停・空転ロス：短時間の停止や、製造していない状態の空転。
• 6.速度低下ロス：設備の生産速度が通常より遅くなる状態。

【良品率を低下させるロス】

• 7.不良・手直しロス：品質基準を満たさず、廃棄や再加工が必要になる状態。

これらのロスがどの要素に影響を与えているかを正確に分類・把握し、それぞれに対策を講じることが重要です。

OEEを改善して生産性を向上させるメリット

OEEを算出し、低下の原因を改善することで、企業の生産力は大幅に向上します。

設備の現在のパフォーマンスを客観的な数値で把握できるようになり、適切な打ち手が明確になるためです。

具体的なメリットとして、まず設備が故障する可能性（予兆）を発見しやすくなる点が挙げられます。時間稼働率の低下傾向をいち早く察知し、重大なトラブルを未然に防ぐことが可能です。また、性能稼働率の分析により、生産効率のボトルネックがどこにあるのかが明確になります。
さらに、良品率と不良品率が可視化されるため、品質低下の原因究明や品質改善のきっかけ作りにもつながります。

結果として、無駄なコストを削減し、工場全体の生産能力と競争力を飛躍的に高めることができます。

OEE改善にMES（製造実行システム）導入が有効な理由

手動でのOEE算出が抱える課題

OEEを正確に把握するためには、紙の帳票記録やストップウォッチでの計測、録画映像の分析といったアナログな方法では限界があります。

これらの手動調査は、現状把握を行うだけで膨大な工数と時間がかかってしまうためです。

手作業によるデータ収集では、記録漏れや計算ミスといった人為的なブレが生じやすく、データの正確性が担当者に依存してしまいます。また、データを集計して結果が出るまでにタイムラグが発生するため、問題が起きてから対処するまでに時間がかかり、ロスが拡大しやすいという大きな課題を抱えています。正確なOEE改善には、このアナログ管理からの脱却が求められます。

MESによるデータ収集とOEEの自動算出

前述した手動算出の課題を解決する手段として、MES（製造実行システム）の導入が非常に有効です。

MESを活用することで、日々の生産データ収集からOEEの算出までを一気に自動化できるからです。

MESを導入すると、各生産設備から稼働時間や停止時間、生産数、不良数といったデータが人の手を介さずに自動で収集・蓄積されます。これにより、任意の期間や設備ごとのOEE（時間稼働率・性能稼働率・良品率）を正確かつ瞬時に自動算出することが可能になります。データ収集の負担がなくなるだけでなく、過去のデータとの比較や傾向管理も容易になります。

結果として、集計作業に追われることなく、継続的な改善活動（PDCAサイクル）をスムーズに回すための強固な基盤が整います。

リアルタイムモニタリングによる原因究明

MES導入の最大の強みは、取得したデータをリアルタイムでモニタリングし、OEE悪化の根本原因を迅速に究明できる点にあります。

現場の稼働状況を常に可視化し、異常を即座に検知できる仕組みが備わっているためです。

複数設備の状況をリアルタイムで監視することで、ロスの発生時間や量、発生頻度といった詳細なデータを即座に分析できます。これにより、「どこでボトルネックが発生しているか」「どのパラメーターが影響しているか」を精緻に特定することが可能です。さらに、突発的な設備トラブルやチョコ停に対しても、迅速な初動対応が取れるようになります。

被害を最小限に抑えつつ、データに基づいた根本的な継続的改善へとつなげることができるのが、MESを活用する最大の価値です。

まとめ

設備の稼働効率を測るOEEは、7大ロスを削減し生産性を向上させるために不可欠な指標です。しかし、手動でのデータ収集には限界があるため、MES（製造実行システム）の導入が強く推奨されます。MESによるデータの自動収集とリアルタイムモニタリングは、現場の改善サイクルを劇的に加速させます。データに基づく効率的な工場運営と競争力強化を実現するために、まずは自社の課題整理を行い、MESの導入検討を進めてみてください。