1. Was ist die OEE?
Die OEE (Overall Equipment Effectiveness) ist der wahre Verfügbarkeitsgrad einer Anlage – wahr deshalb, weil sie sämtliche Verluste in einer einzigen Kennzahl vereint: Verfügbarkeitsverluste, Leistungsverluste und Qualitätsverluste.
Sie ist die ganzheitliche Kennzahl zur Messung der Anlagenproduktivität – einsetzbar überall dort, wo maschinengetriebene Produktion stattfindet: Abfüllung, Zerspanung, Lebensmittelherstellung, verkettete Linien.
Rechenbeispiel: Eine Anlage könnte 1.000 Stück pro Schicht produzieren.
- Stillstand (Reparatur): −210 Stück
- Geschwindigkeitsverluste: −90 Stück
- Ausschuss: −30 Stück
- Ergebnis: 670 Stück → OEE = 67 %
2. Die drei OEE-Faktoren
Verfügbarkeitsgrad: Anteil der Zeit, in der die Anlage tatsächlich läuft – gemessen an der eingeplanten Produktionszeit. Stillstände durch Störungen, Fehlteile, fehlende Mitarbeiter, Rüsten, Reinigen oder Wartung zählen alle als Verlust, ob geplant oder ungeplant.
Leistungsgrad: In der Zeit, in der die Anlage läuft: Wie viel hätte sie produzieren können vs. wie viel hat sie produziert? Ursachen für Verluste sind z.B. schlechte Verpackungsmaterialien, Fehleinstellungen oder Mitarbeiterschulungen.
Qualitätsgrad: Von der tatsächlichen Ausbringung gehen nur die Gutteile in die OEE ein. Ausschuss wird abgezogen.
Die Gesamt-OEE ergibt sich als: Verfügbarkeitsgrad × Leistungsgrad × Qualitätsgrad
3. Wer nutzt die OEE – und wofür?
Anlagenmitarbeiter: Sehen in Echtzeit, wie die Anlage läuft, und können direkt Abweichungsmaßnahmen einleiten.
Prozessingenieure: Planen Verbesserungsmaßnahmen, messen deren Wirkung (z.B. hat ein Rüstzeitworkshop die OEE tatsächlich gesteigert?).
Management: Bringt Planung und Produktion in Einklang, ordnet finanzielle Ressourcen zu und erkennt, wo noch Reserven in den Anlagen stecken.
4. Warum liegt die OEE in der Praxis so niedrig?
Laut einer McKinsey-Studie im Nahrungsmittelbereich liegt die durchschnittliche OEE bei 62 % – bedeutet: 38 % der eingeplanten Zeit gehen als Verlust verloren. Bei 100 % OEE (theoretisch) ließe sich die Ausbringung um weitere 50 % steigern, ohne zusätzliche Anlagen oder Mitarbeiter.
Drei Hauptursachen dafür:
- Fehlende Daten: Unklar, wann und warum die Anlage stand, in welcher Schicht Verluste auftraten. Zu wenig Granularität für fundierte Analysen.
- Fehlende Analysewerkzeuge: Selbst wenn Daten vorhanden sind, fehlt oft die methodische Unterstützung, sie auszuwerten.
- Ungerichtete Optimierungen: Es wird an dem gearbeitet, was man kennt – oft Preventive Maintenance oder Rüstzeit. Dabei sind Leistungsverluste häufig der größte Hebel und werden übersehen.
5. Praktische Implementierung mit oee.ai
oee.ai (Startup seit 2016, Standort Aachen) ermöglicht OEE-Erfassung, ohne in die Anlagentechnik eingreifen zu müssen.
Hardware: Ein vollgekapselter Sensor (auch wasserdicht), der Anlagendaten erfasst und in Echtzeit an einen Server in Frankfurt überträgt. Installation: ca. fünf Minuten.
Störgrunderfassung: Über ein handelsübliches Tablet geben Mitarbeiter den Störgrund aus einem anpassbaren Katalog ein. Das Domainwissen des Mitarbeiters ist dabei unverzichtbar – die Anlage weiß zwar, dass sie steht, aber nicht warum. Nur der Mitarbeiter kennt den wahren Grund.
Darstellung: Läuft im Browser – kein zusätzliches IT-Equipment nötig. Anzeige auf Fernseher, Tablet, Smartwatch oder Shopfloor-Board möglich.
6. Auswertungen & Advanced Analytics
Die Oberfläche liefert:
- Tägliche OEE, aufgeschlüsselt nach Verfügbarkeit, Leistung und Qualität
- Stückzahlverlauf mit markierten Stillstandszeiten und Störgründen
- Pareto-Diagramme für Verfügbarkeits-, Leistungs- und Qualitätsverluste – inkl. MTTR (Mean Time to Repair) und MTTF (Mean Time to Failure)
- Heatmaps: Störschwerpunkte über Wochen und Schichten hinweg
- Boxplots: Schwankungsbreite der Ausbringung – häufige kurze Probleme vs. seltene lange Ausfälle