Eine Version dieses Artikels wurde ursprünglich in „Reliable Plant“ veröffentlicht.
Die meisten Fachleute in der Fertigung wissen, dassdie Gesamtanlageneffektivität(OEE) eine zusammenfassende Kennzahl für die gesamte Produktionsleistung Ihrer Anlagen ist – also für das, was Sie tatsächlich nutzen oder verkaufen können. Fertigungsunternehmen erzielen in der Regel eine OEE von etwa 60 bis 65 Prozent. Eine OEE auf Weltklasseniveau liegt bei 85 Prozent oder mehr. Die OEE ist zwar eine hervorragende Kennzahl zum Vergleich der Produktivität, muss jedoch für die heutige Zeit neu definiert werden.
Die Ursprünge der OEE
Der Ursprung des OEE lag eigentlich eher im menschlichen Bereich als im maschinellen. Zwar wurde der Begriff Anfang der 1980er Jahre von Seiichi Nakajima, dem Begründer desTotal Productive Maintenance (TPM), geprägt, doch hatte das Konzept seine Wurzeln in der Arbeit von Harrington Emerson, einem amerikanischen Effizienzingenieur, dessen Forschungen 1912 in seinem Buch„The 12 Principles of Efficiency“gipfelten,das sich auf die Optimierung der Gesamteffizienz in der industriellen Arbeit konzentrierte.
Einer der Hauptvorteile der OEE-Berechnung besteht darin, dass sie einen Vergleich verschiedener Unternehmensarten ermöglicht und so das Ausmaß der zugrunde liegenden Probleme aufzeigt.
Das Problem ist jedoch, dass diese Berechnung stark an die Maschinen gebunden ist. Diese Weltanschauung, die aus Nakajimas Arbeit hervorgegangen ist, hat dazu geführt, dass die meisten Unternehmen die Mitarbeiter in der Fertigung als Teil der Produktionslinie betrachten, an der sie arbeiten.
Das ergab durchaus Sinn, als Menschen noch weitaus häufiger eingriffen, um die Leistung unzuverlässiger Maschinen zu verbessern. Es war eine optimistische Sichtweise auf eine industrielle Welt, die fast schon davon ausging, dass Menschen fehlerfrei arbeiteten und das Beste aus ihren widerspenstigen Maschinen herausholten. Tatsächlich waren die sechs großen Verluste, die Nakajima auflistete, wohl alle maschinenbedingt:
Die Notwendigkeit einer moderneren Berechnungsmethode
Das Problem mit der derzeitigen OEE-Formel besteht darin, dass Maschinen laut einer aktuellen Studie der Akademien der Wissenschaften, Ingenieurwissenschaften und Medizin etwa 20-mal zuverlässiger sind als noch vor einigen Jahrzehnten.
Wenn man genauer hinschaut und sich ausschließlich große Industriemotoren ansieht, fallen jährlich nur 3,4 Prozent aus – und die Hälfte davon entfällt auf lediglich 17 Prozent der Anlagen. Dies legt nahe, dass diese „Nachzügler“-Anlagen aus der Betrachtung herausgenommen werden sollten. Unterm Strich kann man den Maschinen also nicht mehr die Schuld geben.
Noch wichtiger ist, dass sich das Bild einer Fabrik heute stark von dem unterscheidet, was in den 1980er Jahren als Stand der Technik galt.
Zu den wichtigsten Unterschieden zählen unter anderem die folgenden:
Mehr Produkte –Die Anlagen werden ständig umgerüstet, um mehr Produkte herzustellen, von denen viele ursprünglich gar nicht für die Produktion vorgesehen waren. Das bedeutet, dass die Mitarbeiter nun geschult werden und sich zahlreiche Konfigurationen und Einstellungen merken müssen, um all diese Produkte wie geplant herstellen zu können.
Weniger qualifizierte Arbeitskräfte –In vielen Werken altert die Belegschaft; der Anteil der gewerkschaftlich organisierten Arbeitnehmer, die älter als 45 Jahre sind, liegt bei 64 Prozent. Jüngere Arbeitnehmer, die jetzt in die Fertigungsindustrie einsteigen, müssen sich komplexe Systeme von Grund auf aneignen und können möglicherweise nicht von der langjährigen Ausbildung und dem impliziten Wissen ihrer älteren Kollegen profitieren.
Zuverlässigere Maschinen –Wie bereits erwähnt, geht es in der modernen Fabrik weniger um die „Rettungsaktionen“, die Menschen für Maschinen durchführen, sondern vielmehr um diejenigen, die sie für andere Menschen durchführen.
Es gibt also weniger erfahrene Mitarbeiter, die komplexere Aufgaben mit ausgefeilterer und zuverlässigerer Ausrüstung ausführen. Wenn man die OEE dann so aufschlüsselt, wie sie traditionell berechnet wurde, ist sie zwar nach wie vor genau, kann aber heute die zugrunde liegenden Probleme weniger gut aufzeigen.
Die „Fehler“ in den heutigen Pflanzen
Wenn man bedenkt, was heutzutage in einer Fabrik alles schiefgehen kann, ist die schiere Komplexität der Herstellung zahlreicher Produkte und das Wissen darüber, was bei jedem Start der Produktion eines neuen Produkts zu tun ist, mittlerweile zu groß geworden, um sie im Kopf zu behalten.
Wenn man Maschinen umrüstet, um neue Produkte zügig herzustellen, können seltsame Dinge passieren. Einstellungen können falsch sein, neue Verbrauchsmaterialien können falsch eingelegt werden, Vorrichtungen und Teile können falsch eingesetzt werden.
Werksleiter und Vorgesetzte sprechen häufig von „Hotspots“ in einer Produktionslinie. Diese treten auf, wenn die Anlagen konstruktionsbedingte Mängel aufweisen oder wenn durch Umstellungen Anomalien entstanden sind, die zu Maschinenausfällen führen.
Ein Beispiel hierfür wäre eine Getreideverarbeitungsanlage, bei der sich ein Förderrad an einer bestimmten Stelle der Anlage verklemmte und täglich mit Mineralöl geschmiert werden musste. Dies war weniger ein Maschinenfehler als vielmehr eine Folge der Nutzung der Anlage für ein anderes Produkt.
Es handelte sich um ein bekanntes und beherrschbares Problemim Rahmen der vorbeugenden Wartung, das der jeweilige Bediener beheben konnte; wurde dies jedoch versäumt, kam es zu einem Ausfall der Produktionslinie, und möglicherweise erhielt eine ganze Stadt in dieser Woche kein Rosinen-Kleie-Müsli.
Man könnte diese Probleme leicht als menschliches Versagen abtun, aber so einfach ist es nicht. Der Qualitätsguru W. Edwards Deming lehrte, dass 94 Prozent der Fehler auf das System selbst zurückzuführen sind und nur 6 Prozent direkt von Menschen verursacht werden. Mit „System“ meinte er die Anweisungen und das Arbeitsumfeld, die die Unternehmensleitung für die Mitarbeiter geschaffen hat.
Wenn es also weder an den Maschinen noch an den Arbeitern liegt, dann sind es die Führungskräfte und die Wirtschaftsingenieure, die dieses Konstrukt (die Fabrik) und die Theorie zu dessen Betrieb (die Arbeitsanweisungen) überhaupt erst entworfen haben.
OEE 2.0: Die menschliche Dimension einbeziehen
Das ist jedoch eine allzu pauschale Aussage. Die moderne Fabrik und die Voraussetzungen für einen reibungslosen Betrieb sind komplex. Kommt dann noch eine Vielzahl von Produkten hinzu, entsteht ein Chaos, das es sehr schwer, wenn nicht gar unmöglich macht, alles auf Anhieb richtig hinzubekommen.
Sie müssen herausfinden, wie Sie diese Realität annehmen und optimal nutzen können. Sie müssen den Menschen unterstützen, damit sie mit weniger Vorwissen mehr Arbeit präzise erledigen und Aufgaben mit Genauigkeit ausführen können.
Anhand der Daten lassen sich Möglichkeiten zurkontinuierlichen Verbesserungaufzeigen. Wenn Sie Ihr Unternehmen unter diesem Gesichtspunkt betrachten, erkennen Sie die kleinen Verluste, die sich reduzieren oder beseitigen lassen.
Eine Überarbeitung der OEE – man könnte sie als OEE 2.0 bezeichnen – sollte den Ursachen dieser Mikroverluste auf den Grund gehen, damit sich die Teams auf die Beseitigung der Grundursachen konzentrieren können.
Letztendlich sollten Sie darauf hinarbeiten, alles zu beseitigen, was vermeidbar ist – Fehler, die durch die Gestaltung von Prozessen oder Arbeitsplätzen verursacht werden, falsche oder fehlende Anweisungen, versäumte Schulungen, Lücken in der Lieferkette usw.
Dank neuer Technologien, die detaillierte Daten über die von Menschen geleistete Arbeit liefern können, lassen sich diese Mikroverluste nun erstmals aufdecken. Sie haben nun die Möglichkeit, diese zu erkennen, zu kategorisieren und für die Untersuchung und Beseitigung zu priorisieren.
Auch wenn es vielleicht noch verfrüht ist, eine neue Berechnungsmethode für die OEE vorzuschlagen, sind wir auf jeden Fall bereit, Herausforderungen genauer zu identifizieren und Maßnahmen zu ergreifen. Eines Tages wird man vielleicht wieder einem humanoiden Roboter die Schuld für ein Problem geben können, aber zu Beginn des21.Jahrhunderts sind die Maschinen nahezu schuldlos, weil sie einfach verdammt gut sind.
Es kommt darauf an, wo wir (Menschen) sie einsetzen, wie wir sie konfigurieren, wie wir sie bedienen und wie wir sie warten – und genau das muss nun anhand von Daten bewertet werden.
