Vous Avez un Chiffre d'OEE. Pouvez-Vous l'Expliquer ?

De nombreuses usines publient un chiffre d'OEE auquel personne ne fait pleinement confiance : disponibilité qui exclut des arrêts non documentés, performance mesurée par rapport à un temps de cycle standard gonflé au lieu du vrai temps de cycle idéal (le plus rapide réalisable), ou un chiffre de qualité qui ignore la reprise. Cet audit examine vos définitions et sources de données réelles sur un échantillon limité, et vous indique précisément où le chiffre est solide et où il ne l'est pas.

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Ce que cela vérifie

Pour une usine qui publie déjà l'OEE mais où les personnes censées agir dessus ne font pas confiance aux données d'entrée, ou ne peuvent pas expliquer ce qui cause une perte : le même écart de confiance déjà nommé par le garde-fou du PoC MES, vérifié ici avant de s'engager dans un pilote.

Ce que nous faisons

Examiner vos définitions actuelles de l'indicateur OEE (disponibilité, performance, qualité) par rapport à la façon dont elles sont réellement calculées aujourd'hui.
Retracer les sources de données derrière chacune : saisie manuelle, signal automate, enregistrement MES, formule de tableur.
Vérifier ce qui est exclu du calcul (arrêts planifiés, changements, rebut de démarrage) et si cette exclusion est documentée ou simplement supposée.
Réconcilier un échantillon limité de chiffres publiés avec un comptage indépendant, de la même façon que chaque PoC MSF établit sa ligne de base.

Ce dont nous avons besoin de votre part

Vos définitions actuelles d'OEE et la façon dont chaque composante (disponibilité, performance, qualité) est calculée.
Un échantillon des données sous-jacentes pour une période définie (journaux d'arrêt, relevés de rebut, données de temps de cycle) pour une ligne représentative.
Vos codes actuels de classification des arrêts/temps d'immobilisation, si vous en utilisez.
L'accès à la personne qui compile actuellement le rapport OEE, pour un bref passage en revue du processus.

Ce que vous recevez

Un score de qualité des données OEE pour l'échantillon examiné, avec les preuves derrière chaque composante affichées, pas seulement un chiffre.
Une liste des preuves manquantes : exclusions non documentées, temps d'arrêt non classé, temps de cycle idéal que personne n'a validé.
Les principaux risques de distorsion propres à votre installation : ce qui a le plus de chances de faire paraître le chiffre meilleur ou pire que la réalité.
Un périmètre recommandé : un PoC MES pour une capture de données automatisée et défendable, ou un PoC IIoT si l'écart porte sur la disponibilité des signaux plutôt que sur les définitions.

Ce que cela ne prétend pas

Cet audit ne certifie pas que votre chiffre d'OEE est correct ou incorrect : il identifie les écarts de preuve derrière lui et le niveau de confiance possible pour chaque composante, sur l'échantillon examiné. Une confiance totale exige le même processus de réconciliation qu'un PoC MES exécute en continu.

Le Proof of Concept auquel cela mène

Questions fréquentes

Et si nous n'avons aucune définition formelle de l'OEE ?

C'est un point de départ courant et utile : l'audit fonctionne quand même, en utilisant le calcul qui produit actuellement le chiffre que vous publiez, et l'un des livrables est une définition documentée que vous pouvez réellement défendre.

De combien de données avez-vous besoin ?

Un échantillon limité et représentatif ; typiquement une à deux semaines sur une ligne suffisent pour réconcilier les composantes et identifier où les preuves sont ténues, sans demander une grande extraction de données.

Cela remplace-t-il le PoC MES ?

Non : c'est l'étape de diagnostic qui le précède. L'audit vous indique précisément ce qu'un PoC MES devrait corriger ; le PoC lui-même installe la capture automatisée et prouve la correction sur vos données.

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Décrivez le périmètre que vous avez en tête et nous revenons vers vous avec un plan de PoC écrit : ce qui est raccordé, ce que vous fournissez, comment le succès est mesuré et à quoi ressemble la décision finale.