วิธีคำนวณ OEE (และทำไมโรงงานของคุณถึงสูญเสียกำลังการผลิตไป 20%)

ผู้จัดการโรงงานส่วนใหญ่รู้ว่าเครื่องจักรกำลังทำงานอยู่ แต่สิ่งที่ไม่รู้คือ ทำงานได้ดีแค่ไหน — และช่องว่างระหว่างสองสิ่งนี้คือกำลังการผลิต 20–30% ที่นอนเงียบอยู่บนพื้นโรงงานโดยไม่มีใครสังเกต

OEE (Overall Equipment Effectiveness) คือตัวชี้วัดมาตรฐานสากลสำหรับค้นหาช่องว่างนั้น บทความนี้อธิบายสูตรคำนวณ พร้อมตัวอย่างจริง ค่าเกณฑ์มาตรฐานแยกตามอุตสาหกรรม และสิ่งที่ต้องทำหลังจากได้ตัวเลขแล้ว

---

OEE คืออะไร?

OEE (Overall Equipment Effectiveness) คือเปอร์เซ็นต์ของเวลาการผลิตที่วางแผนไว้ที่เป็น "ประสิทธิผลจริง" — หมายความว่าเครื่องทำงาน ทำงานด้วยความเร็วเต็มที่ และผลิตชิ้นงานที่ดี

OEE พัฒนาขึ้นจากแนวคิด TPM (Total Productive Maintenance) ในญี่ปุ่นช่วงทศวรรษ 1960 และปัจจุบันเป็นมาตรฐานสากลสำหรับวัดประสิทธิภาพการผลิต

หากยังไม่คุ้นเคยกับระบบซอฟต์แวร์ที่ใช้ติดตาม OEE อ่านคู่มือ MES ฉบับเข้าใจง่ายก่อน

---

สูตร OEE

OEE คือผลคูณของสามปัจจัย:

OEE = Availability × Performance × Quality

แต่ละปัจจัยมีค่าระหว่าง 0%–100% คะแนนสมบูรณ์ 100% OEE หมายความว่าเครื่องทำงานต่อเนื่อง ด้วยความเร็วเต็มพิกัด โดยไม่มีของเสียเลย ในทางปฏิบัติ โรงงานระดับ World Class ตั้งเป้าที่ 85% OEE ส่วนโรงงานทั่วไปเริ่มต้นที่ 55–65%

---

ขั้นตอนการคำนวณ OEE

ขั้นตอนที่ 1 — คำนวณ Availability (ความพร้อมใช้งาน)

Availability วัดสัดส่วนของเวลาการผลิตที่วางแผนไว้ที่เครื่องทำงานจริง

Availability = Run Time ÷ Planned Production Time

Run Time = Planned Production Time − Downtime
Downtime รวมถึง: เครื่องเสีย, การเปลี่ยนแม่พิมพ์, การบำรุงรักษาตามแผน, รอวัตถุดิบ, รอพนักงาน

ตัวอย่าง:

• ความยาวกะ: 8 ชั่วโมง (480 นาที)
• เวลาพัก: 30 นาที
• Planned Production Time: 450 นาที
• Downtime (เครื่องเสีย + เปลี่ยนแม่พิมพ์): 60 นาที
• Run Time: 390 นาที

Availability = 390 ÷ 450 = 86.7%

---

ขั้นตอนที่ 2 — คำนวณ Performance (ประสิทธิภาพ)

Performance วัดว่าเครื่องทำงานด้วยความเร็วพิกัดสูงสุดหรือไม่ในช่วงที่กำลังทำงาน

Performance = (Ideal Cycle Time × Total Count) ÷ Run Time

Ideal Cycle Time = เวลาที่เร็วที่สุดที่เครื่องสามารถผลิตชิ้นงานหนึ่งชิ้น (จากสเปคผู้ผลิต หรือประวัติผลงานที่ดีที่สุด)
Total Count = ชิ้นงานทั้งหมดที่ผลิตใน Run Time (ดี + เสีย)

ตัวอย่าง:

• Ideal Cycle Time: 1.0 นาทีต่อชิ้น
• Run Time: 390 นาที
• ชิ้นงานที่ผลิต: 351 ชิ้น (รวมของเสีย)

Performance = (1.0 × 351) ÷ 390 = 90.0%

---

ขั้นตอนที่ 3 — คำนวณ Quality (คุณภาพ)

Quality วัดสัดส่วนของชิ้นงานที่ดีตั้งแต่ครั้งแรก

Quality = Good Count ÷ Total Count

Good Count = Total Count − ของเสีย (ทั้ง Reject และ Rework)

ตัวอย่าง:

• Total Count: 351 ชิ้น
• ของเสีย: 18 ชิ้น
• Good Count: 333 ชิ้น

Quality = 333 ÷ 351 = 94.9%

---

ขั้นตอนที่ 4 — คำนวณ OEE

คูณทั้งสามปัจจัย:

OEE = 86.7% × 90.0% × 94.9% = 74.0%

เครื่องนี้ทำงานที่ OEE 74% — หมายความว่า 26% ของเวลาการผลิตที่วางแผนไว้กำลังสูญเสียไป จากการ Downtime ความเร็วที่ลดลง และของเสีย

---

แผนภาพการคำนวณ OEE

flowchart TD
  A["Planned Production Time (450 นาที)"] --> B["หัก Downtime (60 นาที)"]
  B --> C["Run Time (390 นาที)"]
  C --> D["Availability = 390 / 450 = 86.7%"]
  C --> E["ชิ้นงานที่ผลิต (351 ชิ้น)"]
  E --> F["Performance = 351 / 390 = 90.0%"]
  E --> G["หักของเสีย (18 ชิ้น)"]
  G --> H["Good Count (333 ชิ้น)"]
  H --> I["Quality = 333 / 351 = 94.9%"]
  D --> J["OEE = 86.7% x 90.0% x 94.9% = 74.0%"]
  F --> J
  I --> J

---

OEE เท่าไหร่ถึงถือว่าดี?

คะแนน OEE	ระดับ	ความหมาย
< 50%	ต้องปรับปรุงเร่งด่วน	มีการสูญเสียสูง ต้องดำเนินการทันที
50–65%	ค่าเฉลี่ย	ทั่วไปในโรงงานที่ไม่ได้วัด OEE อย่างจริงจัง
65–75%	ดี	สูงกว่าค่าเฉลี่ย กำลังปรับปรุงอยู่
75–85%	ดีเยี่ยม	ระดับ World Class สำหรับการผลิตแบบ High-Mix
> 85%	World Class	เป้าหมายสำหรับสายการผลิตปริมาณสูง

ค่าเกณฑ์มาตรฐานแยกตามอุตสาหกรรม (ประมาณการ):

อุตสาหกรรม	ช่วง OEE ทั่วไป
ยานยนต์ (Mass Production)	80–90%
เซมิคอนดักเตอร์ / อิเล็กทรอนิกส์	70–80%
งานโลหะ / การบดเจียร	55–70%
อาหารและเครื่องดื่ม	60–75%
พลาสติก / Injection Molding	65–75%

โรงงานในประเทศไทยและภูมิภาค ASEAN ที่เริ่มวัด OEE เป็นครั้งแรกมักได้คะแนนอยู่ที่ 55–65% — ไม่ใช่เรื่องผิดปกติ แต่เป็นจุดเริ่มต้น

---

Six Big Losses ที่ซ่อนอยู่เบื้องหลัง OEE ต่ำ

OEE ถูกออกแบบมาเพื่อเปิดเผย Six Big Losses ตาม TPM ทุกช่องว่างใน OEE ล้วนมาจาก Loss เหล่านี้:

ประเภท Loss	ปัจจัยที่กระทบ	ตัวอย่าง
Breakdowns	Availability	สปินเดิล CNC เสีย
Setup and Adjustments	Availability	เปลี่ยนแม่พิมพ์, ตรวจชิ้นแรก
Small Stops	Performance	วัสดุติด, Sensor ผิดพลาด
Reduced Speed	Performance	เดินเครื่องที่ 80% เพื่อลดการสั่นสะเทือน
Production Defects	Quality	ชิ้นงานไม่ได้มาตรฐานระหว่างผลิต
Startup Defects	Quality	ของเสียช่วง Warm-up หลังเปลี่ยนแม่พิมพ์

flowchart TD
  A["Six Big Losses"] --> B["Availability Losses"]
  A --> C["Performance Losses"]
  A --> D["Quality Losses"]
  B --> E["Breakdowns (เครื่องเสีย)"]
  B --> F["Setup and Adjustments (เปลี่ยนแม่พิมพ์)"]
  C --> G["Small Stops (หยุดระยะสั้น)"]
  C --> H["Reduced Speed (ความเร็วลดลง)"]
  D --> I["Production Defects (ของเสียระหว่างผลิต)"]
  D --> J["Startup Defects (ของเสียตอน Startup)"]

เมื่อเห็น OEE ที่ 74% การแยกสามปัจจัย (Availability 86.7% / Performance 90% / Quality 94.9%) จะบอกทันทีว่าควรโฟกัสที่ไหน ในตัวอย่างนี้ Availability เป็นปัญหาใหญ่สุด — ต้องวิเคราะห์สาเหตุรากของ Downtime ก่อน

---

วิธีติดตาม OEE ในทางปฏิบัติ

ตัวเลือกที่ 1: Manual / Spreadsheet

พนักงานบันทึกเวลาเริ่ม/หยุด จำนวนชิ้น และของเสียบนกระดาษหรือ Excel เหมาะสำหรับเครื่อง 1–3 เครื่อง คุณภาพข้อมูลลดลงเร็วเมื่อขยายขนาด และมักมีปัญหาที่การส่งข้อมูลระหว่างกะ

ตัวเลือกที่ 2: SCADA / PLC Signal Integration

รับสัญญาณอัตโนมัติจาก PLC (เครื่อง ON/OFF, จำนวนรอบ) ข้อมูล Downtime แม่นยำ แต่ต้องมีการเชื่อมต่อทางไฟฟ้า และระบบรู้แค่ว่าเครื่องหยุด แต่ไม่รู้ เพราะอะไร

ตัวเลือกที่ 3: MES พร้อม OEE Module

ระบบ MES (Manufacturing Execution System) รวมการรับสัญญาณกับการบันทึกรหัสสาเหตุโดยพนักงาน บริบทของ Work Order และข้อมูลคุณภาพแยกตามผลิตภัณฑ์ ทำให้ได้ OEE แยกตามสายการผลิต กะ ผลิตภัณฑ์ และพนักงาน พร้อม Trend Report รายประวัติ

simpliFactory ติดตาม OEE ระดับเครื่องด้วย Dashboard แบบ Real-Time และรายงาน Trend รายกะ หากต้องการดูว่าระบบนี้ทำงานอย่างไรในสภาพแวดล้อมของคุณ ติดต่อทีมงานได้เลย →

---

จากตัวเลข OEE สู่การปฏิบัติจริง

การวัด OEE เป็นแค่ขั้นแรก เป้าหมายคือการเพิ่มค่าขึ้น:

flowchart TD
  A["วัด OEE Baseline (2-4 สัปดาห์)"] --> B["ระบุเครื่องที่มีผลงานต่ำที่สุด"]
  B --> C["แยกวิเคราะห์ Availability / Performance / Quality"]
  C --> D{"ปัจจัยไหนต่ำที่สุด?"}
  D --> E["Availability ต่ำ: โจมตีสาเหตุ Downtime (PM, อะไหล่)"]
  D --> F["Performance ต่ำ: ตรวจสอบการตั้งค่าความเร็ว, สาเหตุ Micro-Stop"]
  D --> G["Quality ต่ำ: ทบทวน SOP, การสึกหรอของ Tooling, วัตถุดิบ"]
  E --> H["วัดซ้ำหลัง 4 สัปดาห์"]
  F --> H
  G --> H
  H --> I["ย้ายไปเครื่องถัดไปหรือ Loss Category ถัดไป"]

การปรับปรุง OEE 5 จุดในเครื่องเดียว มักเพิ่ม Throughput ได้ 10–15% — โดยไม่ต้องเพิ่มคนหรือลงทุนซื้อเครื่องจักรใหม่

---

คำถามที่พบบ่อย

OEE ย่อมาจากอะไร?
Overall Equipment Effectiveness — วัดเปอร์เซ็นต์ของเวลาการผลิตที่วางแผนไว้ที่เป็นประสิทธิผลจริง โดยรวม Availability, Performance และ Quality เป็นคะแนนเดียว

OEE เท่าไหร่ถึงถือว่าดี?
85% ถือว่า World Class สำหรับการผลิตปริมาณสูง โรงงานที่วัดครั้งแรกมักได้ 55–65% คะแนนเกิน 75% ถือว่าดีเยี่ยมสำหรับงานแบบ High-Mix เช่น ชิ้นส่วนความแม่นยำสูงหรือ Job Shop

สูตร OEE คืออะไร?
OEE = Availability × Performance × Quality โดย Availability คือ Run Time หารด้วยเวลาที่วางแผน Performance คือ Output จริงเทียบกับ Output อุดมคติ Quality คือชิ้นงานดีหารด้วยชิ้นงานทั้งหมด

อะไรทำให้ OEE ต่ำ?
Six Big Losses: เครื่องเสียและการเปลี่ยนแม่พิมพ์ (กระทบ Availability); Micro-Stop และความเร็วลดลง (กระทบ Performance); ของเสียระหว่างผลิตและตอน Startup (กระทบ Quality) โรงงานส่วนใหญ่มีช่องว่างใหญ่ที่สุดในหนึ่งปัจจัยเฉพาะ — โครงสร้างสามปัจจัยของ OEE บอกว่าเป็นปัจจัยไหน

จะติดตาม OEE ได้อย่างไรโดยไม่ต้องใช้ซอฟต์แวร์ราคาแพง?
เริ่มด้วย Log กระดาษหรือ Excel Template บันทึกเวลาที่วางแผน, Downtime พร้อมสาเหตุ, จำนวนชิ้นทั้งหมด และของเสียต่อกะ การติดตามด้วยมือเพียงพอสำหรับ Baseline ในเครื่อง 1–3 เครื่อง เมื่อขยายเป็น 5 เครื่องขึ้นไปหรือต้องการ Visibility แบบ Real-Time MES ที่มี OEE Integration จะคุ้มค่ากว่า

---

→ What is a Manufacturing Execution System? คู่มือฉบับเข้าใจง่าย

มีคำถามเกี่ยวกับการติดตาม OEE สำหรับโรงงานของคุณ?
คุยกับทีม simpliFactory → hello@simplico.net