OEE에서 계산 AWS IoT SiteWise

이 자습서에서는 제조 공정의 전체 장비 효율성 (OEE) 을 계산하는 방법의 예를 제공합니다. 따라서 OEE 계산이나 공식이 여기에 표시된 것과 다를 수 있습니다. 일반적으로 OEE 는 로 정의됩니다. Availability * Quality * Performance OEE계산에 대한 자세한 내용은 Wikipedia의 전체 장비 효율성을 참조하십시오.

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 데이터 수집 대상 AWS IoT SiteWise 단원을 참조하세요. 사용 가능한 산업 현장이 없는 경우 를 통해 샘플 데이터를 생성하고 업로드하는 스크립트를 작성할 수 있습니다. AWS IoT SiteWise API

계산 방법 OEE

이 자습서에서는,, 등 세 가지 데이터 입력 OEE 스트림에서 계산하는 자산 모델을 만듭니다. Equipment_State Good_Count Bad_Count 이 예에서는 설탕, 감자 칩 또는 페인트 포장에 사용되는 일반 포장기를 살펴보겠습니다. AWS IoT SiteWise 콘솔에서 다음과 같은 측정, 변환 및 지표를 사용하여 AWS IoT SiteWise 자산 모델을 만듭니다. 그런 다음 포장 기계를 나타내는 자산을 만들고 AWS IoT SiteWise 계산 OEE 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. 변환은 원시 측정값과 one-to-one 관계가 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.

지표

• 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 1의 OEE 분수로 계산됩니다.