에서 OEE 계산 AWS IoT SiteWise - AWS IoT SiteWise
사전 조건OEE 계산 방법

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에서 OEE 계산 AWS IoT SiteWise

이 자습서에서는 제조 프로세스에 대한 전반적인 장비 효율성(OEE)을 계산하는 방법에 대한 예가 수록되어 있습니다. 결과적으로, OEE 계산 또는 공식이 여기에 표시된 것과 다를 수도 있습니다. 일반적으로 OEE는 Availability * Quality * Performance로 정의됩니다. OEE 계산에 대한 자세한 내용은 Wikipedia의 전체 장비 효율성을 참조하세요.

사전 조건

이 자습서를 완료하려면 다음과 같은 세 가지 데이터 스트림이 있는 디바이스에 대한 데이터 수집을 구성해야 합니다.

  • Equipment_State – 유휴, 결함, 계획된 중지 또는 정상 작동과 같이 시스템 상태를 나타내는 숫자 코드입니다.

  • Good_Count – 각 데이터 포인트가 마지막 데이터 포인트 이후 성공한 작업 수를 포함하는 데이터 스트림입니다.

  • Bad_Count – 각 데이터 포인트가 마지막 데이터 포인트 이후 실패한 작업 수를 포함하는 데이터 스트림입니다.

데이터 수집을 구성하려면 에 데이터 수집 AWS IoT SiteWise 단원을 참조하세요. 사용 가능한 산업 조직이 없는 경우 AWS IoT SiteWise API를 통해 샘플 데이터를 생성하고 업로드하는 스크립트를 작성할 수 있습니다.

OEE 계산 방법

이 자습서에서는 Equipment_State, Good_Count 및 Bad_Count 등, 세 가지 데이터 입력 스트림에서 OEE를 계산하는 자산 모델을 생성합니다. 이 예에서는 설탕, 감자 칩 또는 페인트 포장에 사용되는 일반 포장기를 살펴보겠습니다. AWS IoT SiteWise 콘솔에서 다음 측정, 변환 및 지표를 사용하여 AWS IoT SiteWise 자산 모델을 생성합니다. 그런 다음 패키징 머신을 나타내는 자산을 생성하고가 OEE를 AWS IoT SiteWise 계산하는 방법을 관찰할 수 있습니다.

포장기의 원시 데이터 스트림을 나타내는 다음 측정을 정의합니다.

측정

  • Equipment_State – 포장기의 현재 상태를 숫자 코드로 나타내는 데이터 스트림(또는 측정)입니다.

    • 1024 – 머신이 유휴 상태입니다.

    • 1020 – 오류나 지연 같은 결함입니다.

    • 1000 – 계획된 중지입니다.

    • 1111 – 정상적인 작업입니다.

  • Good_Count – 각 데이터 포인트가 마지막 데이터 포인트 이후 성공한 작업 수를 포함하는 데이터 스트림입니다.

  • Bad_Count – 각 데이터 포인트가 마지막 데이터 포인트 이후 실패한 작업 수를 포함하는 데이터 스트림입니다.

Equipment_State 측정 데이터 스트림 및 포함된 코드를 사용하여 다음 변형(또는 파생 측정)을 정의합니다. 변형은 원시 측정과 일대일 관계에 있습니다.

변형

  • Idle = eq(Equipment_State, 1024) – 머신의 유휴 상태를 포함하는 변형된 데이터 스트림입니다.

  • Fault = eq(Equipment_State, 1020) – 머신의 결함 상태를 포함하는 변형된 데이터 스트림입니다.

  • Stop = eq(Equipment_State, 1000) – 머신의 계획된 중지 상태를 포함하는 변형된 데이터 스트림입니다.

  • Running = eq(Equipment_State, 1111) – 머신의 정상 작동 상태를 포함하는 변형된 데이터 스트림입니다.

원시 측정과 변형된 측정을 사용하여 지정된 시간 간격 동안 머신 데이터를 집계하는, 다음과 같은 지표를 정의합니다. 이 섹션에서 지표를 정의할 때 각 지표에 동일한 시간 간격을 선택합니다.

Metrics

  • Successes = sum(Good_Count) – 지정된 시간 간격 동안 성공적으로 채워진 패키지 수입니다.

  • Failures = sum(Bad_Count) – 지정된 시간 간격 동안 성공적으로 채워지지 않은 패키지 수입니다.

  • Idle_Time = statetime(Idle) – 지정된 시간 간격당 머신의 총 유휴 시간(초)입니다.

  • Fault_Time = statetime(Fault) – 지정된 시간 간격당 머신의 총 결함 시간(초)입니다.

  • Stop_Time = statetime(Stop) – 지정된 시간 간격당 머신의 총 계획된 중지 시간(초)입니다.

  • Run_Time = statetime(Running) – 지정된 시간 간격당 문제 없이 실행되는 머신의 총 시간(초)입니다.

  • Down_Time = Idle_Time + Fault_Time + Stop_Time - 지정된 시간 간격 동안 머신의 총 가동 중지 시간(초)으로, 이외의 머신 상태의 합계로 계산됩니다Run_Time.

  • Availability = Run_Time / (Run_Time + Down_Time) – 지정된 시간 간격 동안 머신의 가동 시간 또는 머신을 작동에 사용할 수 있는 예약 시간의 백분율입니다.

  • Quality = Successes / (Successes + Failures) – 지정된 시간 간격 동안 머신의 성공적으로 채워진 패키지 백분율입니다.

  • Performance = ((Successes + Failures) / Run_Time) / Ideal_Run_Rate – 지정된 시간 간격 동안 프로세스의 이상적인 실행 속도(초) 대비 백분율로 나타낸 머신 성능입니다.

    예를 들어, Ideal_Run_Rate은 분당 60개의 패키지(초당 1개 패키지)가 될 수 있습니다. 분당 또는 시간당 Ideal_Run_Rate인 경우 Run_Time은 초 단위이므로 적절한 단위 변환 인수로 나누어야 합니다.

  • OEE = Availability * Quality * Performance – 지정된 시간 간격 동안 머신의 전반적인 장비 효율성. 이 공식은 OEE를 1의 분수로 계산합니다.

참고

OEE가 변환으로 정의된 경우 출력 값은 각 입력 값에 대해 계산됩니다. 변환 평가는 공식의 모든 기여 속성에 대해 사용 가능한 최신 값을 고려하므로 예상치 못한 값을 생성할 가능성이 있습니다. 타임스탬프가 동일한 속성 업데이트의 경우 다른 수신 속성의 업데이트로 출력 값을 덮어쓸 수 있습니다. 예를 들어 가용성, 품질 및 성능이 계산되면 OEE는 다른 두 속성에 대해 마지막으로 사용 가능한 데이터 포인트로 계산됩니다. 이러한 기여 값은 타임스탬프를 공유하며 OEE의 잘못된 출력 값을 유발합니다. 변환 계산에는 순서가 보장되지 않습니다.