Abhängig von der Unternehmensgröße und der Motivation der Mitarbeiter handelt es sich bei der Einführung eines OEE-Managements um ein mehrjähriges Vorhaben von zwei bis fünf Jahren. Mittels OEE-Management kann ein zielgerichteter Verbesserungsprozess auf Unternehmensebene gesteuert werden, da es Zielstellung und Richtung vorgibt aber keinen Fokus auf bestimmte Methoden legt.
Nun stellt sich die Frage, soll man bei der Einführung mit einer Abteilung starten oder sofort im gesamten Unternehmen einführen? Bewährt hat sich die Methode, dass zu Beginn eine Pilotabteilung ausgewählt wird und später ein Rollout auf das gesamte Unternehmen geschieht. Durch die Definierung eines Pilotbereichs mit begrenzter Mitarbeiteranzahl ist es einfacher die Veränderung erfolgreich zu steuern. In diesem Bereich werden Versuche getätigt und falls diese gelingen wird dies als Standard festgelegt. Die dadurch gesammelten Erkenntnisse helfen bei der Einführung für den Rest des Unternehmens. OEE-Management kann nur erfolgreich sein, wenn das Vorgehen von den Mitarbeitern verstanden wird und akzeptiert wird. Die Einführung der Messung durch OEE kann bei Mitarbeitern zu Unwohlsein führen, da dadurch eine hohe Transparenz geschaffen wird, die bisher noch unbekannt war. Deshalb ist es wichtig die Einführung von OEE-Management mittels Change-Management zu begleiten. Kommunikation ist der Schlüssel damit OEE-Management akzeptiert und richtig angewendet wird.
Im Idealfall versteht der einzelne Mitarbeiter wie man Verluste reduziert und erkennt, sowie dass durch die detaillierte Erfassung der Maschinendaten nicht der Mitarbeiter selbst überwacht wird, sondern die Maschine.
Eingeführt wird das OEE-Management meist durch mehrere KVP-Workshops. Durch diese Methode ist es möglich, dass die langfristigen Verbesserungsthemen auf kleinere Workshops aufgeteilt werden.
IT Digitalisierung: Wie führe ich OEE-Management ein?
kpibench ist Digitales Shopfloor-Management für die produzierende Industrie.
Als besonders benutzerfreundliche Cloud-Lösung vereinfacht sie die Überwachung und Analyse der Produktion massiv und trifft mit selbstlernenden Algorithmen geschäftsrelevante Vorhersagen.
Der Fokus der Lösung liegt im Fördern der Zusammenarbeit aller produktionsrelevanter Stakeholder durch digital gestütze Kommunikationsmittel: Geschäftsführung, Produktions-, Betriebs-, Werksleitung, Planung, Controlling, Instandhaltung, Schicht-& Maschinenführer.