- Strona główna
- Software
- KPI w MES: Praktyczny przewodn...
Jak pracować z KPI w systemie MES? Praktyczny przewodnik dla menedżera produkcji
Zarządzanie, automatyzacja i kontrola produkcji w czasie rzeczywistym to czynności, których nie da się skutecznie realizować bez specjalistycznego oprogramowania i jasno określonych procedur.
Do tego potrzebne są też przejrzyste dane dotyczące wskaźników operacyjnych, efektywności pracy oraz wyników produkcji. Dopiero wtedy da się ocenić, jak dobrze realizowane są cele produkcyjne oraz podejmować decyzje w produkcji, które realnie wpłyną na redukcję kosztów operacyjnych. Jak menedżer produkcji może wykorzystywać KPI i systemy MES w praktyce? Przejdź do poradnika i poznaj kilka szczegółów.
KPI dla systemu MES – co jest najważniejsze?
System MES (Manufacturing Execution System) to oprogramowanie do zarządzania i monitorowania produkcji w czasie rzeczywistym. Łączy dane z maszyn, pracowników i zleceń, aby kontrolować przebieg procesów na hali produkcyjnej i pozwala śledzić produkcję od surowca do gotowego wyrobu.
Sam system MES stanowi tzw. trzeci poziom systemu IT dla zarządzania przedsiębiorstwem – zgodnie ze standardem ISA-95. To „mózg” firmy produkcyjno-przemysłowej, który zbiera kompleksowe dane z maszyn, stanowisk pracy oraz monitoruje postęp produkcyjny,
Jeśli chodzi o KPI (Key Performance Indicators) są to wskaźniki efektywności tworzone z myślą o wykonywaniu pomiarów procesu produkcji, np. czy cele produkcyjne są realizowane zgodnie z założeniami. Tutaj chodzi głównie o wydajność linii, poziom braków surowców, czas przestojów oraz terminowość realizacji działań.
Celem wdrożenia systemu do monitorowania jakości w firmach przemysłowo-produkcyjnych jest uzyskanie pełnej widoczności procesu produkcyjnego z możliwością szybkiego wykrywania czynników wpływających na przestoje.
Tabela 1: Kategorie, nazwy i źródła KPI dla systemów MES.
Kategoria KPI | Nazwa KPI | Źródło danych w MES | Przykładowa interpretacja | Decyzje menedżera |
Efektywność maszyn | OEE – Overall Equipment Effectiveness | Czas pracy maszyn, produkcja rzeczywista vs planowana, przestoje | OEE < 70% → maszyna pracuje nieefektywnie | Analiza przyczyn przestojów, inwestycje w utrzymanie lub szkolenia operatorów |
MTBF – Mean Time Between Failures | Historie awarii maszyn | Spadek MTBF → awarie częstsze | Planowanie prewencyjnego utrzymania ruchu, decyzje o modernizacji maszyn | |
MTTR – Mean Time To Repair | Czas napraw i interwencji | Wysoki MTTR → przestoje trwają zbyt długo | Wdrożenie szybszych procedur naprawy, szkolenia zespołu, outsourcing napraw | |
Postęp produkcji | Wskaźnik terminowości realizacji zleceń | Harmonogram produkcji vs rzeczywista realizacja | Opóźnienia > 5% → ryzyko niezadowolenia klienta | Priorytetyzacja zleceń, reorganizacja harmonogramu, dodatkowe zmiany |
Wskaźnik zgodności planu produkcji | Liczba zrealizowanych zadań zgodnie z planem | Duża rozbieżność → brak kontroli nad produkcją | Analiza wąskich gardeł, optymalizacja procesów | |
Jakość i odpady | % braków / odrzuconych produktów | Wyniki kontroli jakości i odrzuty | Wysoki % braków → problem jakościowy | Analiza źródła problemu, korekta parametrów procesu, szkolenia operatorów |
Liczba reklamacji | Raporty jakości | Wzrost reklamacji → ryzyko utraty klienta | Analiza przyczyn, poprawa procesu produkcji lub materiałów | |
Zasoby i materiały | Zużycie materiałów / wskaźnik strat | Stan magazynu, ilość zużytych surowców | Nadmierne zużycie materiałów → marnotrawstwo | Optymalizacja procesu, renegocjacja dostaw, wdrożenie lean |
Wskaźnik wykorzystania magazynu | Dane MES + ERP | Niska rotacja → zatory magazynowe | Redukcja nadwyżek, reorganizacja zapasów | |
Zasoby ludzkie | Wskaźnik efektywności operatorów | Czas pracy, liczba wykonanych operacji | Spadek efektywności → niskie wykorzystanie zespołu | Szkolenia, reorganizacja zmian, automatyzacja powtarzalnych czynności |
Liczba błędów operatorów | Dane jakościowe, kontrola procesów | Wysoka liczba błędów → problem kompetencyjny | Coaching, procedury kontroli, usprawnienie instrukcji pracy | |
Finansowe / strategiczne | Koszt jednostkowy produkcji | Połączenie danych MES i ERP | Wzrost kosztu → proces nieefektywny | Optymalizacja procesu, analiza materiałów, zmiana technologii |
ROI wdrożenia MES | Koszty wdrożenia vs oszczędności i efektywność | Niski ROI → inwestycja nie przynosi oczekiwanych rezultatów | Analiza procesów, korekta wdrożenia, plan usprawnień |
Powyższe dane dotyczące systemu MES pokazują, że spadki OEE, MTBF i wzrost MTTR zwykle oznaczają jednoczesny problem z dostępnością maszyn, utrzymaniem ruchu i organizacją napraw, więc kluczowe jest szybkie wykrywanie przyczyn przestojów oraz wzmocnienie działań prewencyjnych. Równoległe odchylenia w terminowości zleceń, jakości wyrobów i zużyciu materiałów wskazują na wąskie gardła procesu lub błędy parametrów produkcji, które bez korekty bezpośrednio podnoszą koszt jednostkowy i ryzyko reklamacji.
Co pokazuje KPI, jak wpływa na produkcję i jak interpretować dane dla systemu MES?
KPI w produkcji to mierzalne wskaźniki pokazujące realną wydajność, jakość i wykorzystanie zasobów. Te wskaźniki mogą wpływać na produkcje, a w praktyce:
- KPI pokazują wąskie gardła i przestoje, więc możesz szybciej usunąć źródło strat;
- pomagają kontrolować jakość, wydajność i koszty jednocześnie;
- umożliwiają decyzje oparte na danych zamiast intuicji;
- pozwalają monitorować trendy i reagować, zanim problem zatrzyma linię;
- wspierają planowanie utrzymania ruchu i ograniczenie awarii.
Dedykowany system MES dla produkcji ma wiele zalet, np. efektywniejsze zarządzanie produkcją, możliwość wprowadzania cyfrowych danych do systemu, a także współpraca z wieloma urządzeniami jednocześnie w obrębie jednego systemu.
Czy wiesz, że...? Nowoczesny system MES z jasno ustalonymi KPI da się połączyć z rozwiązaniami sztucznej inteligencji, np. agentami AI. Wtedy analiza danych MES przebiega sprawniej, np. poprzez przewidywanie awarii maszyn i proaktywne reagowanie na zmiany w zamówieniach.
Przykładowo, w produkcji elektroniki użytkowej agent AI sprawdzi dane z MES, które dotyczą jakości gotowych wyrobów. Jeśli wykryje jakiekolwiek nieprawidłowości, automatycznie dopasuje parametry maszyn produkcyjnych, zredukuje ilość odpadów oraz poprawi ogólną jakość wyrobu.
Jak zarządzać produkcją z aktywnym systemem MES? Decyzje menedżerskie w praktyce
Menedżerowie produkcji odpowiedzialni za realizowanie celów i mierzenie wyników produkcji muszą dokładnie wiedzieć, jak planować działania, bazując na danych pozyskiwanych z systemu MES. Żeby wydajnie zarządzać i automatyzować procesy produkcyjne:
- Patrz na trend, nie pojedynczy wynik – spadek OEE przez kilka zmian oznacza realny problem, pojedynczy spadek może być zdarzeniem losowym.
- Dziel KPI na składniki – efektywność maszyny analizuj osobno: dostępność, prędkość, jakość.
- Szukaj korelacji między wskaźnikami – wzrost wydajności przy spadku jakości oznacza przeciążenie procesu.
- Ustaw progi alarmowe, aby reagować, zanim KPI spadnie poniżej poziomu operacyjnego.
Na poziomie zarządzania produkcją KPI w MES nie stanowią jedynie danych raportowych i celów do realizacji, ale też będą narzędziem do sterowania procesami w czasie rzeczywistym.
Zależności pomiędzy KPI w systemach MES i ich wzajemny wpływ na siebie
MES jako narzędzia menedżerskie w produkcji są ściśle połączone ze wskaźnikami KPI, natomiast żaden z tych wskaźników nie funkcjonuje osobno. Choć każdy element opisuje inny proces produkcyjny, to jednak całościowo są ze sobą ściśle połączone.
Na przykład, OEE składa się z dostępności, wydajności i jakości, gdzie spadek jednego wskaźnika automatycznie redukuje wyniki całościowe.
Tabela 2: Przykładowe zależności KPI w MES dla monitorowania produkcji.
KPI w MES | Co mierzy | Na co wpływa | Praktyczny przykład zależności |
dostępność maszyn (availability) | czas pracy vs plan produkcji | OEE, terminowość zleceń, wykorzystanie zasobów | awaria skraca czas pracy → spada dostępność → OEE maleje, rosną opóźnienia |
wydajność produkcji (performance / tempo) | rzeczywista prędkość vs idealna | OEE, koszt jednostkowy, wykorzystanie ludzi | maszyna pracuje wolniej przez zużycie narzędzia → wydajność spada → koszt sztuki rośnie |
jakość produkcji (quality / FPY) | udział dobrych sztuk | OEE, odpady, koszt materiału | więcej braków → spada jakość → OEE spada, rośnie zużycie surowca |
OEE | łączna efektywność procesu | planowanie produkcji, decyzje inwestycyjne | poprawa przezbrojeń podnosi dostępność → automatycznie rośnie OEE |
czas cyklu | czas wytworzenia sztuki | wydajność, przepustowość, terminowość | wydłużony cykl przez ręczne poprawki → spada wydajność i rośnie czas realizacji |
W praktyce poprawa jednego KPI bez kontroli pozostałych może nawet pogorszyć wynik całej produkcji, dlatego analiza zawsze powinna obejmować zestaw wskaźników jednocześnie.
Jakie sygnały ostrzegawcze warto rozpoznawać przy zastosowaniu KPI przy monitorowaniu produkcji?
Decyzje menedżerskie oparte na danych produkcyjnych z systemu MES oraz wskaźnikach KPI ułatwiają rozpoznanie sygnałów ostrzegawczych, które mogą wskazywać na problemy w procesach zachodzących w przedsiębiorstwie.
W praktyce menedżer produkcji powinien reagować na następujące sygnały, bo właśnie one wskazują na problemy w zarządzaniu produkcją:
- nagły spadek wydajności maszyny lub pracownika, widoczny w danych systemu – oznaka pogarszającej się efektywności procesu;
- pojawiające się w raportach błędy produkcyjne lub rosnąca liczba przyczyn błędów – sygnał problemu technologicznego lub organizacyjnego;
- nieplanowany przestój lub częstsze zatrzymania pracy – system MES wskazuje je jako zdarzenia wymagające szybkiej reakcji;
- dane sugerujące możliwość awarii maszyny (np. trend wskazujący na przyszłą usterkę) – system analizuje dane i może przewidywać takie sytuacje;
- rosnące straty materiałowe lub nieoptymalne zużycie surowców – analiza MES pozwala je wykrywać i minimalizować;
- odchylenia w harmonogramie produkcji lub problem z terminową realizacją zleceń – moduł planowania i raportowania pokazuje takie ryzyka;
- brak postępu prac lub opóźnienia na etapach produkcji widoczne w monitoringu online.
Ignorowanie tych sygnałów powoduje, że problemy rosną w tle i wychodzą dopiero przy dużej stracie produkcji lub jakości. Tutaj istotne jest monitorowanie KPI w czasie rzeczywistym, bo pozwala reagować, zanim linia zacznie generować odpady materiałowe lub opóźnienia dostaw.
Jakie są najczęściej popełniane błędy podczas pracy z KPI?
Menedżer produkcji może popełnić kilka istotnych błędów, które zaburzą nie tylko produkcję, ale także procedury zarządzania i automatyzacji procesów produkcyjnych. Czasem wystarczy niewłaściwa interpretacja pozyskanych danych lub brak reakcji na sygnały ostrzegawcze, aby produkcja wygenerowała zbyt wysokie koszty lub doszło do opóźnienia w dostawach.
Często popełniane błędy w zarządzaniu i digitalizacją produkcji przez system MES:
- monitorowanie zbyt wielu wskaźników KPI w tym samym czasie;
- zbyt późne reagowanie na problemy;
- ignorowanie jednorazowych spadków wydajności;
- brak powiązań KPI z realnymi procesami, maszynami albo zespołem;
- brak wdrożenia działań korygujących procesy produkcyjne na podstawie pozyskanych danych KPI.
Problemem jest też brak jasno ustalonych procedur, np. kto reaguje na alarmy KPI w systemie MES. Menedżer produkcji powinien prowadzić działania tak, aby zawsze finalnie dochodziło do decyzji operacyjnej. Kiedy wskaźniki nie uruchamiają żadnych działań, a jedynie wiążą się z raportowaniem – wtedy efekty wdrożenia systemu MSI nie będą zadowalające.
Kontrola i automatyzacja procesów produkcyjnych a KPI w systemie MES
System MES łączy planowanie, monitorowanie i kontrolę produkcji w jednym środowisku, dlatego dane o pracy maszyn, jakości wyrobów i postępie zleceń są dostępne w czasie rzeczywistym.
Automatyczne zbieranie wskaźników KPI pokazuje faktyczną wydajność, liczbę błędów, przestoje oraz zużycie materiałów, a więc od razu widać, gdzie proces traci tempo lub generuje koszty. Taka bieżąca analiza prowadzi naturalnie do automatyzacji decyzji, ponieważ system może wysyłać powiadomienia, generować raporty albo wspierać optymalizację harmonogramu i parametrów produkcji.
W efekcie kontrola przestaje być działaniem po fakcie, a staje się ciągłym nadzorem nad produkcją opartym na liczbach i zdarzeniach z hali. Jeśli chcesz uporządkować dane produkcyjne i mieć stały wgląd w KPI, sprawdź możliwości rozwiązania HDF MES, które wspiera cyfrową kontrolę i automatyzację procesów w przedsiębiorstwach produkcyjno-przemysłowych.
Źródła:
1. https://en.wikipedia.org/wiki/Manufacturing_execution_system