OEE

OEE (Overall Equipment Effectiveness) einfach erklärt

Stellen Sie sich vor, Ihre Maschine hätte ein Video‑Game‑Power‑Up – aber nur, wenn sie am Laufen, schnell und fehlerfrei produziert. OEE ist dieser Power‑Up‑Meter: Ein Prozentwert, der zeigt, wie gut Ihre Anlage im Vergleich zu ihrem Idealzustand läuft.

Wenn sie immer parat ist, mit voller Geschwindigkeit läuft und nur gute Teile produziert, nähert sich die OEE 100 % – was in der Praxis höchst selten vorkommt. Typische Werte von 60 % bis 80 % sind häufig, und zeigen schnell, wo das Verbesserungspotenzial liegt. Das ist Ihre Eintrittskarte, um Daten sichtbar zu machen und echte Effizienzsprünge zu erzielen – besonders im IIoT‑Umfeld, wo Sensorik und Echtzeit‑Daten greifen.

Hintergrundinformationen

Die OEE (Gesamtanlageneffektivität) ist eine Kennzahl zur Messung der Produktivität von Maschinen, Anlagen und Produktionsprozessen. Sie wird berechnet als Produkt der drei Hauptfaktoren Verfügbarkeit, Leistung und Qualitätsrate.

• Verfügbarkeit misst, welcher Anteil der geplanten Produktionszeit tatsächlich läuft – ohne Ausfälle, Rüstzeiten oder ungeplante Stopps.
• Leistung bewertet die tatsächliche Produktionsgeschwindigkeit im Verhältnis zur theoretischen Idealdurchlaufzeit – inklusive Effekte durch kurzzeitige Stopps oder reduzierte Taktzeiten.
• Qualität erfasst den Anteil der fehlerfreien Teile im Verhältnis zur Gesamtproduktion – Ausschuss oder Nacharbeit werden dabei als Verluste gezählt.

Durch die Multiplikation dieser Faktoren ergibt sich ein prozentualer Wert (z. B. 0,866 × 0,93 × 0,913 ≈ 73,6 %). Damit wird sichtbar: Selbst kleinen Abweichungen – etwa in der Qualität – treibt den OEE-Wert deutlich nach unten. Oft wird OEE in der Praxis mit 85 % als „weltklasse“ bezeichnet, aber das kann je nach Branche variieren – Messdefinitionen und Kontext sind entscheiden.

Im IIoT‑Kontext bietet OEE eine zentrale Rolle bei der Datennutzung: Vernetzte Sensoren, MES‑Systeme oder IIoT‑Plattformen wie AWS IoT oder HiveMQ ermöglichen Echtzeit‑Erfassung von Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. So lassen sich OEE‑Werte nahezu live berechnen und gezielt eingreifen, wenn Überschreitungen oder Qualitätsprobleme auftreten. Strategisch unterstützt OEE Initiativen wie TPM (Total Productive Maintenance) und Lean Manufacturing dabei, dass Mitarbeiter, Shopfloor‑Teams und Management eine gemeinsame Kennzahl teilen – als Basis zur Identifikation von Verlustquellen und kontinuierlicher Verbesserung.

Die sechs großen Verlustkategorien („Six Big Losses“)

Die Six Big Losses wurden ursprünglich im Rahmen des Total Productive Maintenance (TPM) formuliert und bilden heute eine wichtige Grundlage zur Analyse von OEE-Verlusten. Sie lassen sich drei Bereichen zuordnen:

Verfügbarkeitsverluste:

• Ausrüstungsbedingte Ausfälle (z. B. technische Störungen, Defekte): Diese führen zu längeren ungeplanten Stillständen und beeinflussen die Verfügbarkeit direkt.
• Rüst- und Einrichtverluste (z. B. Formatwechsel, Werkzeugwechsel): Zeitaufwändige Umstellungen mindern die verfügbare Maschinenzeit.

Leistungsverluste:

• Leerlauf und Kurzstopps (z. B. Materialstau, Sensorfehler): Diese oft unterschätzten Störungen unterbrechen den Taktfluss.
• Reduzierte Geschwindigkeit (z. B. durch minderwertiges Material oder vorsichtige Bedienung): Hier läuft die Maschine unterhalb ihrer maximalen Geschwindigkeit.

Qualitätsverluste:

• Anlaufverluste (z. B. Ausschuss nach Start oder Rüstvorgang): Der Produktionsstart erzeugt häufig Teile, die noch nicht den Anforderungen entsprechen.
• Prozessbedingter Ausschuss (z. B. Formfehler, Nacharbeit): Hierbei handelt es sich um Fehler während des regulären Betriebs.

Durch die konsequente Erfassung dieser Verlustarten lässt sich gezielt an den Ursachen arbeiten – ob durch Schulung, Prozessänderung oder technische Modernisierung.

Grenzen und Missverständnisse der OEE

Trotz ihrer Nützlichkeit ist die OEE kein Allheilmittel. Ein häufiger Irrtum besteht darin, sie als alleinige Kennzahl zur Effizienzbewertung zu nutzen. Dabei ist OEE eine relative Größe – sie setzt die aktuelle Leistung in Relation zu einem angenommenen Idealzustand. Dieser Idealzustand kann jedoch unrealistisch sein, etwa wenn die maximale Maschinengeschwindigkeit nur unter idealen Laborbedingungen erreichbar ist. Dadurch entsteht ein verzerrter Eindruck der tatsächlichen Leistung.

Ein weiteres Missverständnis betrifft die Vergleichbarkeit: OEE-Werte sind nur dann aussagekräftig, wenn Definition und Messmethodik einheitlich sind. Unterschiedliche Interpretationen – etwa was als „geplante Stillstandszeit“ oder „NIO-Teil“ gilt – führen schnell zu Äpfel-mit-Birnen-Vergleichen zwischen Standorten oder Maschinen.

Außerdem berücksichtigt OEE nicht den wirtschaftlichen Nutzen: Eine Linie mit 85 % OEE kann unter Umständen weniger profitabel sein als eine mit 60 %, wenn etwa Materialkosten, Losgrößen, Energieverbrauch oder Durchlaufzeit nicht berücksichtigt werden. Daher sollte OEE immer im Kontext weiterer KPIs wie TEEP, ROI oder CO₂-Footprint betrachtet werden.

Weitere Informationen und Links

• Business-Wissen: „Was ist die OEE oder Overall Equipment Effectiveness?“ https://www.business-wissen.de/artikel/oee-overall-equipment-effectiveness-formel-berechnung-beispiel/
• ifm: „OEE – Goldstandard für Fertigungsproduktivität“ https://www.ifm.com/de/de/shared/landingpages/oee
• IIoT World: „Use of IoT and OEE for improving the performance of production“ https://www.iiot-world.com/industrial-iot/connected-industry/use-of-iot-and-oee-for-improving-the-performance-of-production/
• Symestic OEE Definition, Faktoren und Vorteile https://www.symestic.com/de-de/blog/oee-overall-equipment-effectiveness-definition-faktoren-vorteile
• Berechnung der OEE Kennzahlen https://www.oee-institute.de/wissen/berechnung-der-oee-kennzahl