종합설비효율

종합설비효율[^2] (OEE)은 제조 설비가 가동 예정 기간 동안 최대 잠재력 대비 얼마나 효과적으로 활용되고 있는지를 측정하는 지표이다. 이 지표는 제조 시간 중 실제로 생산적인 시간의 비율과 효율성이 저하되는 시간을 파악한다. OEE 100%란 양품만 생산되고(100% 품질), 최대 속도로 가동되며(100% 성능), 중단 없이 운영되는(100% 가용성) 상태를 의미한다.

개요

OEE 측정은 제조업의 모범 사례이다. OEE와 그에 따른 손실을 측정함으로써 제조 공정을 체계적으로 개선하는 방법에 대한 중요한 통찰을 얻을 수 있다.

기술적으로, OEE는 손실을 파악하고 시각화하며, '낭비'를 제거하여 제조 설비의 효율성 향상을 이끄는 데 효과적인 지표이다.

사회적으로, OEE는 현장(단위), 관리자(비용), 계획 담당자(시간) 등 서로 다른 '언어'를 사용하는 집단 간에 공통 언어를 제공할 수 있다.

OEE의 기원

OEE라는 용어는 1982년 나카지마 세이이치의 저서 'TPM Tenkai'에서 처음 언급되었다. OEE는 전사적 생산보전(TPM) 방법론의 핵심 요소로 설명되었다.[^3] 이는 노동 효율성에 관한 해링턴 에머슨의 사고방식에 기반을 두고 있다.

OEE의 본질

OEE 100%는 기계가 영구적으로 가동되며, 이론적 최대 속도로 운전하고, 양품만을 생산하는 이론적 기준점으로 간주된다. 이를 방해하는 모든 것은 '손실'로 간주된다. 설비에서 어떤 손실이 발생하는지 파악하고, 가치 창출 전환(유효성)을 높이기 위해 개선해야 할 영역을 목표로 삼기 위해 세 가지 질문을 던진다:[^4]

1. 기계가 가동 중인가? 그렇지 않다면: 무엇이 방해했는가?
2. 가동 중일 때: 기계가 이론적 최대 속도로 운전되고 있는가? 그렇지 않다면: 무엇이 속도를 저하시켰는가?
3. 산출물이 규격을 충족하는가? 그렇지 않다면: 실제로 무엇이 나왔는가?

첫 번째 질문은 설비의 '가동률'로, 두 번째는 '성능률'로, 세 번째는 '품질률'로 이어진다.

이러한 방식으로 유효성과 유효성 손실의 계단식 구조가 형성된다.

손실 계단 구조

품질률은 성능의 일부('속도'가 있었던 부분을 의미하며, 나머지 부분은 성능률에서 손실됨)를 나타낸다. 성능률은 가동률의 일부(산출물이 있었던 시간을 의미하며, 나머지 부분은 가동률에서 손실됨)를 나타낸다.

세 가지 '비율'

OEE는 이제 세 가지 개별 구성 요소의 곱으로 계산할 수 있다:[^5]

*** 가동률:** 설비가 가동 가능한 계획 시간의 백분율. 가동률 지표는 품질과 성능의 영향을 배제하도록 설계된 순수한 가동 시간 측정값이다. 낭비된 가동 시간(시간)으로 인한 손실을 가동 손실이라 한다. *** 성능률:** 설비가 이론적 최대 속도 대비 운전되는 속도의 백분율. 낭비된 속도(산출량)로 인한 손실을 성능 손실이라 한다. 성능률은 품질과 가동률의 영향을 배제하도록 설계되었다. 이를 통해 다음을 파악할 수 있다: **의도적 감속 **미세 정지로 인한 설정 속도와의 편차 (즉, 임계값보다 짧은 정지 시간으로 가동률에 포함되지 않는 경우) 속도 변동. *** 품질률: 총 생산 단위 대비 양품 단위의 백분율. 일반적으로 초회 수율(FPY) 또는 초회 양품률(FTR)이라고 한다. 낭비된 품질(양품)로 인한 손실을 품질 손실이라 한다.

OEE의 세 가지 구성 요소는 각각 개선 대상으로 삼을 수 있는 공정의 한 측면을 가리킨다. OEE는 개별 설비나 라인에 적용할 수 있다. 이 도구를 통해 특정 시간대, 교대조, 팀 또는 기타 여러 매개변수에 대한 매우 구체적인 분석까지 세분화할 수 있다.

특정 제품의 성능은 OEE 데이터로부터 파악할 수 있지만, 모든 정지 시간(가동 손실)을 특정 제품과 연관시켜야 하므로 해당 제품에 대한 OEE를 산출할 수는 없다.

6대 손실

OEE는 수식에서 '그렇지 않다면'에 초점을 맞춘다: 잠재적 유효성이 어디에서 손실되었는가? 이러한 유효성의 '손실'은 OEE의 '6대 손실'[^6]로 알려진 것으로 더 세분화된다. 이를 더 보편적으로 적용할 수 있도록 하고 손실의 재무적 영향을 더 잘 반영하기 위해, 원래의 6대 손실은 이후 약간 조정되었다.[^7] {| class="wikitable" |- ! 가동률!! 성능률!! 품질률 |- |대기 ||미세 정지 ||폐기 |- | 고장 ||감속 운전 ||재작업 |}

이러한 범주로 손실을 구분하는 이유는 각 손실을 줄이고 전체 OEE를 향상시키기 위해 특정 대응 조치를 적용할 수 있도록 하기 위해서이다.

OEE 계산

세 가지 기본 등급 A×P×Q를 곱하면 예정된 기계 가동 시간 중 실제로 품질 기준을 충족한 생산 비율을 나타내는 백분율 값이 산출된다. 이 값은 항상 100%보다 훨씬 낮은데, 100%는 이론적인 값이기 때문이다. 설령 시스템이 단 하나의 결함도 발생시키지 않고 최대 속도로 연속 가동되더라도, 예를 들어 어느 시점에서는 반드시 정비가 필요하다.

OEE는 다음 공식으로 계산된다: OEE = Availability * Performance * Quality

예시: (가용률= 86.6%)(성능률=93%)(품질률=91.3%)= (OEE=73.6%)

대안적 계산법

대안적으로, OEE 수치는 최적 조건에서 부품을 생산하는 데 필요한 최소 시간을 실제 부품 생산에 소요된 시간으로 나누어 계산할 수 있다.

그러나 이 방법으로는 손실이 더 이상 파악되지 않으므로, OEE의 가장 중요한 부분이 누락된다.

값의 범위

OEE의 값 범위는 0%에서 100% 사이이다. 100%를 초과하는 유효성 수준이 표시되면, 이는 정의에 오류가 있음을 나타낸다.

OEE에서 100% 시간은 기계가 가동될 예정인 시간이다: 이는 일반적으로 "교대 시간"이다.

가용률

OEE 지표의 가용률 부분은 예정된 시간('부하 시간'이라고도 함) 중 설비가 가동 가능한 시간의 백분율을 나타낸다.

예시

주어진 기계가 8시간(480분) 교대 근무 동안 가동될 예정이며, 기계가 정지되는 30분의 휴식 시간과 60분의 고장 시간이 있다.

예정된 가동 시간 480분 동안, 기계는 휴식으로 인해 30분, 고장으로 인해 60분을 대기하였다.

실제 가동 시간은 480 - 30 - 60 = 390분이다.

계산

방법 1: Availability = operating \ time / scheduled \ time 예시: 가용률 = 390분 / 480분 = 81.25%

방법 2: Availability = (loading \ time - downtime) / loading \ time 예시: 가용률 = (480 – 90분) / 480분 = 81.25%

성능률

성능률은 기계의 이론적 최대 속도와 실제 속도 사이의 비율을 나타낸다. 성능률은 산출물이 있을 때만 계산할 수 있으며, 따라서 실제 가동 시간 동안만 산출된다.

최대 속도의 정의

실제 성능은 측정할 수 있지만, 운영 현장에서 기준값으로서의 이론적 최대 속도를 얻는 것은 종종 어렵다.[^8] 기계 제조사가 제공하는 기술 데이터는 통상적으로 이론적으로 가능한 최대값과 일치하지 않는데, 예를 들어 클레임을 방지하기 위해서이거나 기타 이유 때문이다.

너무 낮은 최대 속도를 정의하면 성능이 100%를 초과할 때 드러나게 되며, 이는 바람직하지 않다. 궁극적으로 OEE의 목표는 모든 잠재력을 드러내는 것이다.

물리적 한계에 기반하여 최대값을 계산하는 것이 좋은 관행인데, 예를 들어 열전달 계산, 모터의 출력, 또는 제품의 낙하 속도 등이다. 이것이 불가능할 경우, "최고 실증 사이클 타임" 개념이 효과적임이 입증되었다. 이는 과거 제품의 생산 속도를 확인하고 가장 높은 생산 속도에 20%의 여유를 더하는 방법이다. 이를 100% 성능으로 정의하면 구조적으로 너무 낮은 OEE가 산출될 수 있지만, 성능에 대한 잠재적 손실을 시각화할 수 있다.

계수 1(100%)은 이제 짧은 시간 동안이라도 절대 초과하지 않는 최고값을 나타낸다. 하나 또는 소수의 제품만 생산하는 시스템의 경우, 성능 계수의 계산은 간단하다. 서로 다른 최대 속도를 가진 다수의 상이한 제품이 하나의 시스템에서 생산되는 경우(다품종 기업), 최대 속도를 결정하는 데 필요한 노력이 클 수 있으며, 성능은 가중 평균을 사용하여 정확하게 계산해야 한다.

계산

성능률은 다음 공식으로 계산된다:[^9]

Performance = \frac{Parts \ produced * Ideal \ cycle \ time}{Operating \ time}

예시

주어진 설비가 8시간(480분) 동안 가동될 예정이며, 90분의 비가동 시간이 있다.

가동 시간 = 480분 – 90분 비가동 시간 = 390분

생산 중인 부품의 표준 속도는 시간당 40개 또는 개당 1.5분이다.

해당 설비는 교대 근무 동안 총 242개를 생산한다. 참고: 기준은 양품이 아닌 총 생산량이다. 성능 지표는 품질에 대해 불이익을 주지 않는다.

부품 생산 시간 = 242개 * 개당 1.5분 = 363분

성능률 = 363분 / 390분 = 93.1%

품질률

OEE 지표의 품질률 부분은 총 생산량 대비 양품의 백분율을 나타낸다. 품질 지표는 가용률과 성능률의 영향을 배제하도록 설계된 공정 수율의 순수한 측정값이다. 결함 및 재작업으로 인한 손실을 품질 손실이라고 한다.

계산: 품질률은 다음 공식으로 계산된다:[^1]

Quality = \frac{Units \ produced - Defective \ units}{Units \ produced}

예시:

242개가 생산되었다. 21개가 불량품이다.

(242개 생산 - 21개 불량) = 221개

221개 양품 / 242개 총 생산량 = 91.32%

표준

OEE 계산은 특별히 복잡해 보이지 않을 수 있지만, 기준으로 사용되는 표준에 대해서는 주의를 기울여야 한다. 모든 손실을 시각화하기 위해서는 올바른 지표 '구성'을 사용하는 것이 매우 중요하다.

ISO 22400-2:2014 및 VDI 3423:2011-08 (2011)

OEE의 정의는 — 부분적으로 — ISO 22400-2:2014[^10] 및 VDI 3423:2011-08 (2011)[^11]에서 찾을 수 있다. 이러한 정의는 모든 산업에 대해 표준화되어 있지 않으며, 적용 시 각 기업에 맞게 개별적으로 조정된다.

OEE 산업 표준

OEE 전용 표준은 모든 제조 설비에서 발생하는 효율성 손실을 생산 현장 인력이 명확하게 이해할 수 있도록 시각화하는 것을 목표로 한다. 이 표준은 모든 유형의 설비에 대해 동일한 논리와 통일된 용어를 사용한다.[^12]

데이터 수집

OEE를 계산하기 위해서는 생산 공정에서 운영 데이터를 수집해야 한다.[^13] 이 데이터는 한편으로는 '무엇이 발생했는지', 다른 한편으로는 '무엇이 발생하지 않았는지'(손실)를 반영해야 한다. 의미 있는 OEE 계산에 필요한 수준의 데이터가 확보되지 않은 경우, 대략 두 가지 전략을 따를 수 있다:

자동 데이터 수집

시스템이나 제품에 따라 핵심 지표를 결정하는 데 필요한 기본 데이터를 수집하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 많은 기업이 데이터 수집을 위해 전용 소프트웨어에 의존한다.

• 장점: 가동 중단 시간과 생산 수치가 정확하게 기록된다(예: 센서를 통해).
• 단점: 작업자가 배제될 수 있으며, 가동 중단이나 불량의 원인이 정확하게 기록되지 않을 수 있다.

수동 또는 반자동 데이터 수집

작업자의 수동 기록은 시간이 많이 걸리고 부정확하다고 여겨질 수 있지만, 몇 가지 중요한 장점이 있다.

• 작업자가 자신의 행동을 직접 기록하는 책임을 질 수 있으며, 이를 통해 수치 데이터에 근거하여 무엇이 생산을 방해하는지 나타낼 수 있다. 적절한 모니터링을 통해 가동 중단 및 불량 기록의 신뢰성이 높아진다.
• 며칠 내에 시작할 수 있다.
• 단점: 정지 원인 기록과 생산 수량이 덜 정확할 수 있다.

OEE와 지속적 개선

전사적 생산보전

세이이치 나카지마가 제시한 TPM(전사적 생산보전)의 목표는 "OEE에 영향을 미치는 모든 관계자를 소그룹 활동에 참여시켜 OEE를 지속적으로 개선하는 것"이다. 이를 달성하기 위해 TPM 도구 체계는 여섯 가지 유형의 OEE 손실을 각각 줄이기 위한 집중 개선 전략을 제시한다. 예를 들어, 고장 위험을 체계적으로 줄이기 위한 집중 개선 전략은 설비 상태를 개선하고 작업 방법을 표준화하여 인적 오류와 가속 마모를 줄이는 방법을 제시한다. 무고장 관리[^14]는 이를 달성하기 위한 심층적인 구조를 제공한다.

OEE와 집중 개선

OEE를 집중 개선과 결합하면 OEE가 후행 지표에서 선행 지표로 전환된다.[^15][^16]

OEE 개선의 첫 번째 집중 개선 단계는 안정적인 OEE를 달성하는 것이다. 이는 대표적인 생산 표본에서 평균으로부터 약 5% 범위 내에서 변동하는 수준을 의미한다. 설비가 안정적이며 장비 마모율과 작업 방법의 변동성에 영향을 받지 않는 상태이다.

OEE 개선의 두 번째 단계(최적화)는 만성적 손실을 제거하기 위해 수행할 수 있다. OEE와 TPM 집중 개선 전략을 결합하면 성과 관리 우선순위를 안내하는 데 사용할 수 있는 선행 지표가 만들어진다.

TPM 프로세스가 소규모 다기능 개선 팀을 통해 이러한 성과를 달성함에 따라, OEE 개선 과정은 현장 팀의 참여도/문제 주인의식, 협업 및 역량 수준을 높인다.

KPI로서의 OEE, TPM 집중 개선 전략, 그리고 현장 팀 참여의 결합이 성과를 고착시키고 매년 OEE를 개선한다는 TPM의 목표를 달성하게 한다.

무고장 관리[^17]는 이를 달성하기 위한 심층적인 구조를 제공한다.

OEE와 린 제조

OEE 측정은 또한 린 제조 활동과 연계하여 핵심 성과 지표(KPI)로 널리 사용된다. 린의 주요 목표인 흐름 창출을 달성하려면 개별 설비가 완전히 신뢰할 수 있고 조화를 이루어야 한다.

파생 지표

총 유효 설비 성능

총 유효 설비 성능 (TEEP) 은 OEE와 밀접하게 관련된 지표이다. TEEP는 계획된 가동 시간만이 아닌 달력 시간 대비 OEE를 정량화한다. TEEP가 100%라는 것은 하루 24시간, 연 365일 동안 OEE 100%로 운영되었음을 의미한다(100% 부하율).[^18]

따라서 TEEP는 제조 설비의 '최종' 유효성을 나타낸다.

TEEP 계산

총 유효 설비 성능(TEEP)을 계산하려면 OEE에 네 번째 구성 요소인 부하율을 곱한다.

TEEP = Loading \ rate * OEE \

부하율

TEEP 지표의 부하율은 사용 가능한 총 달력 시간 대비 설비가 가동되도록 계획된 시간의 비율을 나타낸다. 부하율 지표는 일정 유효성의 순수한 측정값이며, 해당 설비가 실제로 얼마나 잘 작동하는지에 대한 영향을 배제하도록 설계되었다.

계산

Loading = Scheduled \ time / Calendar \ time 예시:

특정 설비가 주 5일, 하루 24시간 가동되도록 계획되어 있다.

해당 주의 총 달력 시간은 7일, 하루 24시간이다.

부하율 = (5일 x 24시간) / (7일 x 24시간) = 71.4%

종합 운영 유효성

TEEP가 모든 시간(설비가 가동 계획에 포함되지 않았던 시간 포함)을 포함하는 반면, OOE는 처음에는 계획되었으나 이후 비계획 상태로 전환된 시간을 포함한다. 이는 대개 현장 팀의 통제 범위 밖의 사유로 발생한다: *주문 부족 *파업 *팬데믹 OEE에서 가용성이 계획된(교대) 시간을 기준으로 계산되는 반면, OOE에서는 계획 시간에 비계획 전환 시간을 더한 값을 기준으로 가용성이 계산된다(TEEP에서의 미계획 시간과 혼동하지 않도록 주의).

계산

OOE에서의 가용성:

Availability OOE = \frac{RunningTime + WaitingTime + BreakdownTime + UnscheduledTime}{ScheduledTime}

이점

OEE의 장점은 설비의 부가가치 비율과 관련 손실의 투명성에 있다. *경영진: OEE를 통해 경영진은 자산을 다른 관점에서 볼 수 있다. 핵심 지표의 구성 요소는 예를 들어 목표 합의 프로세스와 OEE 향상을 연계하는 데 적합하며, 그 완전성으로 인해 생산의 구조적 변화에도 견고하다. *현장: 현장에서 사실과 수치를 활용하여 설비의 최적 가동을 방해하는 요인을 파악할 수 있다. 올바르게 도입되면 작업자가 자신의 설비에 대해 더 많은 책임을 질 수 있어 개인적인 책임감이 높아진다. *OEE는 평소 서로 다른 용어/단위를 사용하는 관계자들에게 공통 언어를 제공할 수 있다.

OEE의 일반적인 문제점

종합설비효율(Overall equipment efficiency)인가, 종합설비유효성(Overall equipment effectiveness)인가?

"종합설비효율(Overall Equipment Efficiency)"이라는 용어는 흔히 "종합설비유효성(Overall Equipment Effectiveness)"의 동의어로 잘못 사용된다. 생산량을 증가시키지만 비례하지 않게 높은 비용이 발생하는 조치는 유효할 수는 있으나, 동시에 비효율적이어서 경제적으로 실행 불가능하고 따라서 비생산적일 수 있다.

'85%면 세계적 수준'이라는 신화

85% OEE가 "세계적 수준"의 목표치라고 가정하는 것은 많은 경우 잘못된 것이다:

*상황 1. 모든 손실이 OEE 정의에 포함되어 있지 않음: OEE가 실제보다 높게 나타난다. *상황 2: 품질률이 낮음: 최대 속도로 지속 가동하면서 많은 불량품을 생산하면 비용이 증가한다. *상황 3: OEE가 변동하고, 공정이 관리되지 않음: 평균 OEE가 편차를 반영하지 못한다. *상황 4. 재고 증가: 필요하지 않은 제품을 생산함. *상황 5: 높은 유효성이 낮은 효율로 달성됨: 투입 측면에서 더 많은 비용 발생. *상황 6: 높은 유효성이 인력 투입 없이 달성됨: 장기적으로 지속가능성이 낮아질 위험. *상황 7: 85%를 달성했지만 지속 가능하지 않음: 관리된 상태의 부재.

품질 문제의 감지

종종 불충분한 품질은 원인이 된 설비에서 감지되지 않는다. 이 경우, "발견 원칙"을 적용하는 것이 효과적임이 입증되었는데, 즉 오류가 발견된 설비에 OEE 감소를 적용하는 것이다. 이를 통해 OEE는 순수한 설비 관련 지표에서 벗어나 공정 지표로 전환된다.

그러나 당연히 다른 설비를 개선함으로써 특정 설비의 OEE를 최적화할 수도 있다. OEE는 또한 가능한 한 최신 상태의 핵심 지표여야 한다. 이런 점에서 양품 수량은 늦어도 교대 근무 종료 시까지 결정되어야 하며, OEE가 계산되어야 한다.

공정 관리의 관점에서, 작업자가 제품이 올바른지 확인할 수 없는 상황에서 어떻게 올바른 제품 제조에 대한 책임을 질 수 있는지에 대한 의문이 제기된다. 이 문제를 부각시키기 위해, 보류된 제품을 품질 문제로 간주하는 것이 가치가 있다: 결국 그것들은 처음부터 올바르게 만들어지지 않았기 때문이다.

품종 교체와 유지보수

셋업이나 유지보수와 같은 가치 있는 활동도 초기에는 종합설비유효성(OEE)을 감소시킨다. 셋업 활동이 종합설비유효성을 감소시킨다면, SMED(Single Minute Exchange of Die, 싱글분 금형교환)를 사용하여 셋업 시간을 줄이려는 동기가 생긴다. 반면에 이는 품종 교체 횟수를 줄임으로써, 즉 배치 크기를 늘림으로써 OEE를 높일 수 있다는 것을 의미하기도 한다. 이는 린 생산의 원칙에 모순된다. 이는 OEE에 대한 명확한 설명의 중요성을 부각시킨다: 목표는 가능한 한 높은 수치가 아니라, 장애물을 식별하고 제거하는 것이다.

정지 기준점

가동 중단이 발생하는 시점을 정의하기 위해 회사 내에서 규약을 합의해야 한다. 설비 가동 중단의 매 초를 기록하고 정당화하는 것은 대부분의 기업에 너무 시간이 많이 든다. 실무에서는 1분에서 5분의 설비 가동 중단을 기록 기준으로 삼는 것이 실용적인 접근법으로 입증되었다. 따라서 1분 미만의 모든 가동 중단은 성능률에 포함된다.

데이터 처리

수집된 데이터는 의미 있는 정보를 얻기 위해 처리되어야 한다. 이 정보는 다음과 같은 다양한 대상 그룹을 대상으로 한다.

• 일상적으로 시스템을 운영하는 사람들.
• 시스템을 유지보수하는 사람들.
• 물류 프로세스를 담당하는 사람들.
• 새로운 설비와 고가의 운영 자원에 대한 투자를 책임지는 사람들.
• 관리자. 의미 있는 분석이 올바른 의사결정의 핵심임이 입증되었다. 이론적으로 이는 매우 정확한 수치가 있어야만 가능하다. 실무에서는 올바르게 선택된 데이터가 높은 정밀도보다 이 점에서 더 큰 효과를 가지는 것으로 나타났다.

비교 및 벤치마킹을 위한 OEE 사용

유혹적이지만, OEE는 (수치로서) 기계 비교나 벤치마킹에 적합하지 않다.

다음 상황을 고려해 보자:

*기계 X의 오전 교대 근무 OEE가 56%이다. *기계 X의 오후 교대 근무 OEE도 56%이다.

둘은 같은가?

*오전 교대 근무는 가동률 75%, 성능률 85%, 품질률 95%로 운영되었다. *오후 교대 근무는 가동률 85%, 성능률 95%, 품질률 75%로 운영되었다.

유사한 이유로, OEE는 부서 또는 공장 수준으로 합산하여 적용할 수 없다.

연결된 설비

여러 기계가 함께 연결된 경우, 각 개별 설비는 표준 정지 사유 외에 "입력 없음"(기아 상태)과 "출력 없음"(차단 상태)이라는 대기 범주를 표시한다. 이를 통해 생산 설비의 상류 또는 하류 결함을 식별할 수 있다.

발견적 방법으로서의 OEE 사용

제조 환경에 대한 깊은 지식이 없고, 특히 특정 OEE 수치를 도출하는 기초 데이터에 대한 통찰과 이해가 부족한 상태에서는, 그 수치 자체로는 거의 또는 전혀 가치가 없다.

직원 측정

OEE는 직원 성과를 측정하는 데 사용할 수 없다. OEE는 설비 손실을 식별하고 측정하는 데 사용되며, 이후 적절한 근본 원인 분석과 대책을 통해 제거할 수 있다.

OEE를 발견적 방법으로 사용하는 것은 권장되지 않는다.

예시

*특정 시간대에 시설을 가동하는 것이 훨씬 더 많은 비용이 들 수 있다. *성능과 품질은 서로 독립적이지 않을 수 있으며, 가동률 및 부하와도 독립적이지 않을 수 있다. *사용되는 정의가 종종 상당히 다르다. *올바르게 구현되지 않으면, 관계자들이 수치를 조작하려는 동기를 경험할 수 있다.[^19] *OEE는 기하 평균의 속성을 가진다. 따라서 하위 구성 요소 간의 변동성을 불리하게 반영한다. 예를 들어, 20% * 80% = 16%인 반면, 50% * 50% = 25%이다. *OEE의 여러 구성 요소와 관련된 비용은 대부분 비대칭적이다. OEE에서 재무로의 올바른 변환이 이루어져야 한다. *오류 비용이 예외적으로 높은 시스템을 고려해 보자. 그러한 조건에서는 효율성의 적절한 평가에서 높은 품질이 성능이나 가동률보다 훨씬 더 중요할 수 있다. *OEE는 또한 어느 정도 폐쇄 시스템이자 잠재적으로 정적인 시스템을 가정한다. 추가 자원을 투입하거나 (미사용 자원을 다른 프로젝트나 사업부에 임대할 수 있다면) 예를 들어 기대 순현재가치 분석을 사용하는 것이 더 적절할 수 있다. *흐름의 변동성은 추가 모델링이 필요한 중요한 비용과 위험을 초래할 수도 있다. 민감도 분석과 변화 측정이 도움이 될 수 있다.

같이 보기

• 종합 노동 효율성
• 전원 참여 생산보전

추가 읽을거리

• • • • *OEE에 대해 알아야 할 모든 것, Manufacturing Tomorrow

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각주

[^1]: , . OEE 계산 - 간단한 계산기 및 OEE 공식

[^2]: Nakjima, Seiichi. TPM 개발 프로그램. Producytivity Press, Inc. (1989)

[^3]: Koch, Arno. OEE와 TPM의 역사. (2020년 10월 3일)

[^4]: Koch, Arno. 생산팀을 위한 OEE. Makigami Publishing. (2025)

[^5]: Roser, Christoph. OEE란 무엇인가

[^6]: Nakajima, Seiichi. TPM 개발 프로그램. Productivity Press, Inc.. (1989)

[^7]: Koch, Arno. 생산팀을 위한 OEE. Makigami Publishing. (2025)

[^8]: 성능의 정의

[^9]: cite web url = http://www.oee.com/calculating-oee.html title = OEE 입문: OEE 계산 access-date = 2013년 7월 9일

[^10]: ISO. ISO 22400-2:2014. ISO 저작권 사무소

[^11]: Verein Deutsche Ingenieure. VDI 3423

[^12]: Koch, Arno. OEE 산업 표준. (2020년 9월 19일)

[^13]: Roser, Christoph. OEE 측정 방법

[^14]: Grothus, Dr. Horst. 무결함 관리. Makigami BV. (2021년 4월 13일)

[^15]: Ellis, New. OEE - 올바르게 사용하는 방법. (2014년 8월 19일)

[^16]: TPM 개발 프로그램. Productivity Inc.. (1989)

[^17]: Grothus, Dr. Horst. 무결함 관리. Makigami BV. (2021-04-13)

[^18]: Hartmann, Edward H.. 비일본 공장에서의 TPM 성공적 도입. TPM Press. (1992)

[^19]: Roser, Christoph. OEE를 조작하는 3가지 방법