Você Tem um Número de OEE. Consegue Explicá-lo?
Muitas plantas reportam um número de OEE em que ninguém confia totalmente: disponibilidade que exclui paradas não documentadas, desempenho medido contra um tempo de ciclo padrão inflado em vez do verdadeiro tempo de ciclo ideal (o mais rápido alcançável), ou um número de qualidade que ignora retrabalho. Esta auditoria analisa suas definições e fontes de dados reais contra uma amostra limitada e mostra exatamente onde o número é sólido e onde não é.
Auditar a qualidade dos nossos dados de OEEVer todos os programas de Proof of ConceptO que isto verifica
Para uma planta que já reporta OEE, mas onde as pessoas que deveriam agir com base nele não confiam nos dados de entrada, ou não conseguem explicar o que está causando uma perda. É o mesmo problema de confiança que o guardrail do PoC de MES já nomeia, verificado aqui antes de se comprometer com um piloto.
O que fazemos
- Analisar suas definições atuais das métricas de OEE (disponibilidade, desempenho, qualidade) em relação a como são calculadas hoje na prática.
- Rastrear as fontes de dados por trás de cada uma: entrada manual, sinal de CLP, registro de MES, fórmula de planilha.
- Verificar o que é excluído do cálculo (paradas planejadas, setups, refugo de partida) e se essa exclusão é documentada ou apenas presumida.
- Reconciliar uma amostra limitada dos números reportados contra uma contagem independente, da mesma forma que todo PoC da MSF estabelece sua linha de base.
O que precisamos de si
- Suas definições atuais de OEE e como cada componente (disponibilidade, desempenho, qualidade) é calculado.
- Uma amostra dos dados subjacentes para um período definido (registros de parada, dados de refugo, dados de tempo de ciclo) para uma linha representativa.
- Seus códigos atuais de classificação de parada/tempo de inatividade, se você os utiliza.
- Acesso a quem hoje compila o relatório de OEE, para uma breve visita guiada ao processo.
O que recebe
- Uma pontuação de qualidade de dados de OEE para a amostra analisada, com as evidências por trás de cada componente mostradas, não apenas um número.
- Uma lista do que falta como evidência: exclusões não documentadas, tempo de parada não classificado, um tempo de ciclo ideal que ninguém validou.
- Os principais riscos de distorção específicos da sua configuração: o que mais provavelmente está fazendo o número parecer melhor ou pior do que a realidade.
- Um escopo recomendado: um PoC de MES para captura de dados automatizada e defensável, ou um PoC de IIoT onde a lacuna é disponibilidade de sinal, não definições.
O que isto não afirma
Esta auditoria não certifica seu número de OEE como correto ou incorreto. Ela identifica as lacunas de evidência por trás dele e o quanto você pode confiar em cada componente, na amostra analisada. Confiança total exige o mesmo processo de reconciliação que um PoC de MES executa continuamente.
O Proof of Concept a que isto conduz
Perguntas frequentes
E se não tivermos nenhuma definição formal de OEE?
Esse é um ponto de partida comum e útil. A auditoria ainda funciona, usando qualquer cálculo que hoje produz o número que você reporta, e um dos resultados é uma definição documentada que você realmente consegue defender.
De quantos dados vocês precisam?
Uma amostra limitada e representativa. Tipicamente, uma a duas semanas em uma linha já é suficiente para reconciliar os componentes e identificar onde a evidência é frágil, sem pedir uma grande extração de dados.
Isso substitui o PoC de MES?
Não. É a etapa de diagnóstico antes dele. A auditoria diz especificamente o que um PoC de MES precisaria corrigir; o próprio PoC instala a captura automatizada e comprova a correção com seus dados.
Solicitar este Proof of Concept
Conte o escopo que você tem em mente e retornamos com um plano de PoC por escrito: o que será conectado, o que você fornece, como o sucesso é medido e como será a decisão no final.