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OEE 완전 정복 — 가용성 x 성능 x 품질
Day 1: 제조 데이터 분석 기초
OEE 완전 정복 — 가용성 x 성능 x 품질
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 1: 제조 데이터 분석 기초
학습 목표
OEE의 3대 요소를 정확히 계산할 수 있다 Six Big Losses를 식별하고 분류할 수 있다 세계 수준(World Class) OEE 기준을 이해한다
OEE란 무엇인가
OEE = 가용성(A) x 성능(P) x 품질(Q)
설비가 얼마나 효과적으로 가치를 만드는지 측정하는 단일 지표.
OEE 구조도
계획 생산시간 (Planned Production Time)
│
├── 가용성 (Availability) = 가동시간 / 계획 생산시간
│ ├── 손실 1: 설비 고장 (Breakdowns)
│ └── 손실 2: 셋업/조정 (Setup & Adjustments)
│
├── 성능 (Performance) = (이상 사이클 x 총생산수) / 가동시간
│ ├── 손실 3: 공회전/짧은 정지 (Idling & Minor Stops)
│ └── 손실 4: 속도 저하 (Reduced Speed)
│
└── 품질 (Quality) = 양품수 / 총생산수
├── 손실 5: 공정 불량 (Process Defects)
└── 손실 6: 초기 수율 손실 (Startup Losses)계산 예제: 사출 성형기 1일
[기본 데이터]
계획 생산시간: 480분 (8시간)
비계획 정지: 40분 (금형 트러블 30분 + 재료 교체 10분)
가동시간: 440분
이상 사이클 타임: 0.5분/개
총 생산수: 800개
불량품: 24개 / 양품: 776개
[OEE 계산]
가용성 = 440 / 480 = 91.7%
성능 = (0.5 x 800) / 440 = 90.9%
품질 = 776 / 800 = 97.0%
OEE = 0.917 x 0.909 x 0.970 = 80.8%Six Big Losses
| # | 손실 유형 | OEE 요소 | 예시 | 개선 방향 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 설비 고장 | 가용성 | 모터 소손, 유압 누유 | 예지보전 AI |
| 2 | 셋업/조정 | 가용성 | 금형 교체, 프로그램 변경 | SMED, AI 스케줄링 |
| 3 | 공회전/짧은정지 | 성능 | 센서 오감지, 재료 걸림 | IoT 모니터링 |
| 4 | 속도 저하 | 성능 | 마모에 의한 감속 | 최적 속도 AI |
| 5 | 공정 불량 | 품질 | 치수 불량, 외관 불량 | 비전 AI, SPC |
| 6 | 초기 수율 | 품질 | 셋업 후 초기 불량 | 공정 최적화 AI |
OEE 벤치마크
100% | ======================== 이론적 완벽
95% | ===================== 세계 최고 (도요타, TSMC)
85% | ================= World Class 기준
75% | ============== 우수 (한국 대기업 평균)
65% | ============ 보통 (중견기업)
50% | ========= 개선 필요
40% | ======= 심각| 등급 | OEE | 의미 |
|---|---|---|
| World Class | 85%+ | 가용성 90%+, 성능 95%+, 품질 99%+ |
| 우수 | 75~85% | 대부분의 한국 대기업 |
| 보통 | 60~75% | 개선 여지 큼 |
| 낮음 | 40~60% | 상당한 손실 발생 |
AI로 학습하기 — 꿀팁
🧪Six Big Losses를 실제 라인 데이터로 분석AI 학습 팁
OEE 3대 요소(가용성·성능·품질)와 Six Big Losses 매핑은 교과서 공식보다 실제 센서 데이터에 적용할 때 정의가 흔들립니다. AI로 내 공정 데이터에 맞는 분류 기준을 구체화하세요.
우리 공정 데이터로 Six Big Losses를 분류하는 기준표를 만들어줘. 공정 정보: [설비 유형(프레스/CNC/용접 등), 가동 시간 기록 방식(PLC 이벤트 로그/수기 작업일보), 품질 판정 방식(인라인 검사/최종 검사)]. 출력: 1) Six Big Losses 6가지와 우리 공정 데이터의 어느 컬럼/이벤트 코드가 매핑되는지 테이블, 2) 계획 정지(PM, 교육, 점심)를 분모에서 제외하는 방법, 3) Python 코드로 DataFrame에서 OEE = 가용성 × 성능 × 품질 계산하는 함수(입력: 이벤트 로그 DataFrame).
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핵심 포인트
- • OEE = 가용성 x 성능 x 품질 (3대 요소의 곱)
- • Six Big Losses가 OEE를 떨어뜨리는 6가지 원인
- • World Class OEE 기준은 85% 이상
- • OEE 1%p 개선 = 상당한 매출 증가