1. OEE + IoT ช่วยลดความสูญเสียด้านความพร้อมในการผลิต

       Unplanned downtime การเกิด Downtime ที่ไม่ได้มาจากการวางแผนไว้ล่วงหน้า เป็นสาเหตุมาจากการมีอุปกรณ์หรือชิ้นส่วนที่เสียหายหรือการขาดแคลนวัสดุ ซึ่งเป็นศัตรูอันดับหนึ่งของประสิทธิภาพในการปฏิบัติงาน โดยการหยุดการผลิตในลักษณะนี้ใช้เวลานานที่สุดและต้องเสียค่าใช้จ่ายมากที่สุดสำหรับผู้ผลิต

        Predictive Maintenance หรือการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่ถูกขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี IoT เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการแก้ปัญหาการเกิด Downtime โดยไม่ได้วางแผนไว้ เมื่อใช้อัลกอริธึมของ Machine Learning จะทำให้การทำงานของพารามิเตอร์ เช่น อุณหภูมิ การสั่นสะเทือนของมอเตอร์ และกระแสน้ำ สามารถวิเคราะห์ เพื่อระบุอาการทั่วไปก่อนเกิดปัญหาหรือความเสียหายได้ ซึ่งข้อมูลนี้ช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานสามารถคาดการณ์ได้ล่วงหน้าก่อนที่ปัญหาหรือความสูยเสียจะเกิดขึ้น ซึ่งจะช่วยลดเวลาเฉลี่ยในการซ่อมแซมและการ Downtime ของการผลิต 

       นอกจากการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์แล้ว เซ็นเซอร์ IoT ยังช่วยให้ผู้ปฏิบัติงานติดตามจำนวนของวัตถุดิบหรือวัสดุต่างๆ ได้แบบ Real-Time เพื่อปรับการผลิตจากต้นทางไปยังปลายทางให้ดียิ่งขึ้น การจัดการคำสั่งซื้อและการเติมสินค้าสามารถทำได้ในเวลาที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพ เพื่อหลีกเลี่ยงสภาวะสินค้าหมดสต็อกที่อาจเกิดปัญหาตามมาภายหลัง

       Planned downtime ซึ่งอาจมาจากการตั้งค่าอุปกรณ์ การเปลี่ยนแปลง หรือการตรวจสอบและบำรุงรักษาตามแผนที่วางไว้ ก็ยังถือว่าเป็นปัจจัยหลักที่ทำให้เกิดการสูญเสียความพร้อมใช้งาน แต่ถึงแม้ว่าการ Downtime ที่เกิดจากการวางแผนไว้จะเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่เทคโนโลยี IoT ก็ยังช่วยให้ผู้ผลิตควบคุมและลดเวลาให้เหลือน้อยที่สุดได้

       โดย Predictive Maintenance หรือการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ จะดำเนินการตามเงื่อนไขของทรัพยากรจริงมากกว่ากำหนดการที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งช่วยลดความซ้ำซ้อนที่จะทำให้เกิดการ Downtime เพิ่มขึ้น นอกจากนี้ ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ IoT ยังช่วยลดความจำเป็นในการตรวจสอบด้วยตนเอง ซึ่งอาจนำไปสู่การหยุดสายการผลิต 

       2. OEE + IoT ช่วยลดความสูญเสียด้านประสิทธิภาพ

       Minor stop การหยุดการทำงานของเครื่องจักรในช่วงเวลาสั้นๆ เนื่องจากเกิดปัญหาที่สามารถแก้ไขได้อย่างรวดเร็ว เช่น การป้อนผิด วัสดุติดขัด หรือชิ้นส่วนที่ไม่ตรงแนว อาจส่งผลกระทบปานกลางเท่านั้น จึงทำให้ผู้ปฏิบัติงานมักมองข้ามปัญหาในระยะยาวได้ ซึ่งในกรณีนี้ เซ็นเซอร์ IoT สามารถช่วยบันทึกความถี่และระยะเวลาที่เกิดได้อย่างแม่นยำ เพื่อนำไปประเมินผลกระทบโดยรวมทั้งหมดได้อย่างถูกต้องยิ่งขึ้น ทั้งนี้ ผู้ปฏิบัติงานยังสามารถระบุตำแหน่งที่ในการหยุดการทำงานในสายการผลิตเพียงสั้นๆ แต่บ่อยครั้ง และนำไปสู่การแก้ไขปัญหาที่แท้จริงได้  

       Reduced speed เมื่อความเร็วของอุปกรณ์ลดลง ทำให้รอบการผลิตช้าลง และทำให้ผลผลิตทั้งหมดลดลงไปด้วยเช่นกัน นอกจากนี้ ยังอาจบ่งบอกถึงการสึกหรอของเครื่องจักร การหล่อลื่นไม่ดี หรือสภาพแวดล้อมที่ไม่ดี เช่น ระดับฝุ่น/ความชื้นสูง ซึ่งอาจทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรงได้ แต่ถ้าเครื่องจักรและอุปกรณ์ต่างๆ สามารถวัดและส่งค่าข้อมูลได้ รวมถึงแจ้งเตือนผู้ปฏิบัติงานทันที เมื่อมีเครื่องจักรและอุปกรณ์กำลังทำงานด้วยความเร็วต่ำกว่าที่กำหนด ซึ่งหากทำงานร่วมกับระบบ SCADA และ MES ก็จะสามารถวิเคราะห์แบบเจาะลึกเพื่อระบุสาเหตุที่สำคัญและแนวทางในการดำเนินการแก้ไขต่อไป

       3. OEE + IoT ช่วยลดความสูญเสียด้านคุณภาพ

       Process defect ข้อบกพร่องของกระบวนการผลิต เกิดจากผลิตภัณฑ์ที่ไม่เป็นไปตามมาตรฐานคุณภาพที่กำหนดในระหว่างการผลิต ส่งผลให้มีเศษวัสดุและการทำงานซ้ำ ซึ่งนอกจากปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์หรือเครื่องจักรแล้ว การเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมในโรงงาน อาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความสม่ำเสมอและคุณภาพของวัตถุดิบและผลิตภัณฑ์ ซึ่งนำไปสู่ข้อบกพร่องของกระบวนการ ตัวอย่างเช่น ความผันผวนของอุณหภูมิอาจทำให้ความหนืดของของเหลว อัตราการไหล และปริมาณการบรรจุแตกต่างกันอย่างมาก

       เทคโนโลยี IoT ช่วยให้ผู้จัดการสามารถตรวจสอบอุปกรณ์และตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมทั้งหมดในสายการผลิต ซึ่งเป็นข้อมูลมาจากการรายงานข้อบกพร่องที่บันทึกไว้เมื่อปัญหาเกิดขึ้น จึงสามารถหาสาเหตุหลักและดำเนินการแก้ไขต่อไปได้ เช่น การปรับเปลี่ยนอุปกรณ์หรือการตั้งค่าระบบ HVAC

       Startup losses การสูญเสียในช่วงเริ่มต้นของการผลิต แตกต่างจากข้อบกพร่องที่เกิดขึ้นจากการผลิต ซึ่งจะเกิดขึ้นในระหว่างการอุ่นเครื่องและความเสถียรของอุปกรณ์ เช่นเดียวกับการหยุดทำงานที่วางแผนไว้ การสูญเสียในการเริ่มต้นเป็นส่วนหนึ่งในการทำงานของอุปกรณ์ แต่ก็ยังสามารถปรับปรุงได้เช่นเดียวกัน ตัวอย่างเช่น การใช้ประโยชน์จากข้อมูลเซนเซอร์ ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถระบุได้ว่า สภาวะการเริ่มทำงานหรือรอบการเปลี่ยนแปลงแบบใดทำให้เกิดข้อบกพร่องมากกว่า และจะแก้ไขได้อย่างไร

       Overall Equipment Effectiveness (OEE) เป็นมาตรฐานของประสิทธิภาพของการทำงานอย่างครบถ้วน เนื่องจากครอบคลุมการสูญเสียประสิทธิภาพของกระบวนการทั้งหมด ทั้งการ Downtime การสูญเสียความเร็ว และการสูญเสียคุณภาพ

       เพื่อปรับปรุง OEE การนำเทคโนโลยี IoT เข้ามาใช้ จะช่วยแสดงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้จริงเกี่ยวกับการสูญเสียผลิตภาพที่สำคัญ และตำแหน่งที่เกิดขึ้นใน Shop Floor รวมถึงสามารถนำมาใช้เพื่อรวมอุปกรณ์ที่จำเป็นและข้อมูลการผลิตจากระบบ PLC ที่มีอยู่ ในขณะที่พารามิเตอร์ทำงานโดย Smart Sensor Network ซึ่งสามารถรวมข้อมูล 2 ชุดนี้ ไปใช้วิเคราะห์ปัญหาได้อย่างละเอียดอย่างที่ไม่เคยมีระบบใดทำได้มาก่อน