OEE算定・停止理由の見える化を自動化

OEE改善に必要な設備データを整理し、改善活動につなげる

製造現場では、設備データを収集していても、OEE算定や停止理由分析、改善活動に活用できていないケースがあります。
本ソリューションでは、設備から取得した稼働データや異常要因を標準化し、OEE算定や停止理由の見える化につながる工場データ活用を支援します。

OEE改善で、こんなお悩みはありませんか？

OEEをExcelや
手作業で集計している

設備データを収集しているものの、集計や分析に手間がかかっている
停止時間は分かるが
停止理由が分からない

設備停止の原因が把握できず、改善活動につながらない
チョコ停の原因を
分析できない

小さな停止が繰り返し発生し、生産ロスにつながっている
設備ごとに
データ形式が異なる

メーカーや設備によって、取得できる情報や定義が異なる
ライン全体の
ボトルネックが見えない

設備単位では見えていても、全体最適の視点で分析できない
MESやAI活用に
つながらない

データは収集しているが、改善やDX推進に活用できていない

ひとつでも当てはまる場合は、設備データの収集・標準化の仕組みを見直すことで、
OEE改善や停止理由分析につながる可能性があります。

OEE改善が進まない本当の理由

OEEを算出していても、停止理由や異常要因が整理されていなければ、改善活動につなげることはできません。
また、設備ごとにデータ形式や定義が異なる場合、ライン全体の比較や工場間での分析も難しくなります。
OEE改善を実現するためには、設備データを収集するだけでなく、「どの設備の、どの状態の、どの異常要因なのか」を整理し、活用できるデータとして扱うことが重要です。

データを「見える化」するだけでは不十分。
「意味のあるデータ」として整理・活用することで、OEE改善や生産性向上につながります。

OEE算定に必要なデータとは

OEEを正しく算定するためには、稼働時間や停止時間だけでなく、生産数や良品数、停止理由などの設備データが必要です。
設備ごとに異なるデータを整理・標準化することで、より正確な分析や改善活動につなげることができます。

OEE算定に必要なデータが設備ごとに異なる場合、正確な分析や改善活動が難しくなります。

停止理由の見える化
「何分止まったか」だけでなく、「なぜ止まったか」を把握する

設備の停止時間を把握するだけでは、改善活動につなげることはできません。
重要なのは、「なぜ停止したのか」を分析し、停止要因ごとの発生頻度や影響度を把握することです。
設備から取得した異常要因や停止理由を停止時間・停止回数と紐づけることで、ライン停止に影響している要因を分析し、優先的に改善すべき課題を明確にできます。

設備から取得した異常要因や停止理由を停止時間・停止回数と紐づけることで、
ライン停止に影響している要因を分析し、優先的に改善すべき課題を明確にできます。

設備情報や停止理由を標準化して管理することで、設備間やライン間での比較分析も行いやすくなります。

なぜ停止理由を標準化する必要があるのか

停止理由を分析するためには、設備ごとに異なる停止理由や異常要因の定義を統一する必要があります。
例えば、同じ「材料供給待ち」でも、設備によって名称やコード体系が異なる場合、ライン全体や工場全体で比較・分析することができません。
改善活動を継続的に行うためには、設備状態や停止理由を共通のルールで管理し、意味の揃ったデータとして扱うことが重要です。

停止理由を標準化することで、工場全体でのデータ活用が可能になり
OEEの改善活動を加速させます。

標準化のポイント

設備に依存しない共通の名称（StopReason）を使用できる
一意のコードで管理し、集計・分析を可能にする
PackMLのStopReason構造に整備することで、将来の拡張やシステム連携が容易になる

OPC UA・PackML・情報モデルによる設備データ標準化

OEE改善を進めるためには、設備ごとに異なるデータを整理・標準化する必要があります。
OPC UA、PackML、情報モデルを活用することで、設備データを改善活動に活用できる状態へ整備できます。

標準化された設備データは、停止理由分析やボトルネック分析だけでなく、
MES・SCADA・クラウド・AI活用の基盤としても活用できます。

さまざまな設備から取得されるデータ（形式や名称がバラバラ）

設備A

データ例

材料待ち
コード：E01
タグ構造：独自

設備B

データ例

原料不足
コード：ALM-01
タグ構造：独自

設備C

データ例

Supply
コード：STOP-001
タグ構造：独自

標準化の仕組みでデータを統一

① OPC UA

データ連携の標準プロトコル

異なるメーカー・機種の設備データを安全・確実に収集・連携

② PackML

設備状態・停止理由の標準化

状態モデルとStopReasonを標準化し、共通のコード体系で管理

③ 情報モデル

データの意味づけ

データの構造や意味を定義し、「何のためのデータか」を明確化

標準化データの活用先

MES

生産管理
システム

SCADA

監視・制御
システム

クラウド

データ基盤・
可視化

AI分析

予知保全・
高度分析

データ活用による成果

OEE改善

停止理由分析

ボトルネック特定

継続的な改善活動を実現

設備から取得できるデータは、メーカーや機種によって名称や構造が異なります。
そのままでは設備間やライン間での比較分析が難しく、MESやSCADA、クラウドシステムとの連携も複雑になります。
OPC UAによるデータ連携、PackMLによる設備状態・停止理由の標準化、情報モデルによるデータの意味づけを行うことで、設備データを活用できる情報として整理できます。