OEE คืออะไร คำนวณอย่างไร ค่าที่ดีควรเป็นเท่าไหร่ วัดประสิทธิภาพเครื่องจักรแบบเรียลไทม์ด้วย IoT

อัพเดทล่าสุด: 16 ต.ค. 2026
23 ผู้เข้าชม
OEE คืออะไร

SMART FACTORY · MACHINE MONITORING

OEE คืออะไร

ตัวเลขเดียวที่บอกความจริงของเครื่องจักร

เครื่องเปิดทั้งวัน แต่ยอดไม่ถึงเป้า? OEE จะชี้ให้เห็นว่าเวลาหายไปตรงไหน และ IoT ทำให้เห็นได้ทันทีระหว่างกะ

Availability
90%
   
Performance
90%
   
Quality
98%
   
OEE
79.4%
ตัวอย่างจากบทความนี้
OEE คำนวณอย่างไร ค่าที่ดีควรเป็นเท่าไหร่?

OEE (Overall Equipment Effectiveness) หรือประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร คำนวณจาก Availability × Performance × Quality คือความพร้อมใช้งาน คูณความเร็ว คูณคุณภาพ ค่า World Class อยู่ที่ประมาณ 85% โรงงานทั่วไปมักอยู่ราว 60% และถ้าต่ำกว่า 40% แปลว่ามีความสูญเสียสูงและมีโอกาสเพิ่มผลผลิตได้อีกมาก

01

OEE คืออะไร?

OEE คือตัวชี้วัดที่บอกว่าเครื่องจักรผลิต "ชิ้นงานดี" ได้กี่เปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับศักยภาพเต็มในเวลาที่วางแผนไว้ แนวคิดนี้มาจากประเทศญี่ปุ่น พัฒนาโดย Seiichi Nakajima ให้เป็นตัวชี้วัดหลักของระบบ TPM (Total Productive Maintenance) และกลายเป็นมาตรฐานของโรงงานผลิตทั่วโลก

ถ้าเครื่อง เดินครบทุกนาทีที่วางแผน เดิน เต็มความเร็ว และ ไม่มีของเสียเลย OEE = 100% ทุกเปอร์เซ็นต์ที่หายไปคือความสูญเสียที่แก้ไขได้

02

สูตรคำนวณ OEE

OEE = Availability × Performance × Quality

A · Availability (ความพร้อมใช้งาน)

เวลาเดินเครื่องจริง ÷ เวลาผลิตตามแผน

จับความสูญเสียจากเครื่องหยุด เช่น เครื่องเสีย เปลี่ยนรุ่น ตั้งเครื่อง รอวัตถุดิบ

P · Performance (ประสิทธิภาพความเร็ว)

(Ideal Cycle Time × จำนวนผลิตทั้งหมด) ÷ เวลาเดินเครื่องจริง

จับความสูญเสียจากเครื่องเดินช้ากว่ามาตรฐาน หรือสะดุดหยุดสั้น ๆ บ่อย ๆ

Q · Quality (คุณภาพ)

จำนวนชิ้นงานดี ÷ จำนวนผลิตทั้งหมด

จับความสูญเสียจากของเสีย งานแก้ไข และชิ้นงานช่วงเริ่มเดินเครื่อง

Ideal Cycle Time = เวลาที่เร็วที่สุดตามทฤษฎีในการผลิต 1 ชิ้น ตามสเปกเครื่องหรือค่าดีที่สุดที่เคยทำได้จริง

03

ตัวอย่าง: 1 กะ 8 ชั่วโมง เวลาหายไปไหนบ้าง?

โจทย์: พักเบรก 30 นาที เครื่องเสียและเปลี่ยนรุ่นรวม 45 นาที Ideal Cycle Time 1.5 วินาทีต่อชิ้น ผลิตได้ 14,580 ชิ้น เป็นงานดี 14,288 ชิ้น

แถบเวลา 480 นาทีของกะนี้

ผลิตงานดีเต็มประสิทธิภาพ 357 นาที
 
ช้า
หยุด
พัก
พักตามแผน 30 นาที เครื่องหยุด 45 นาที เดินช้า 40.5 นาที ของเสีย 7.3 นาที
Availability = 405 ÷ 450 นาที90.0%
Performance = (1.5 วิ × 14,580) ÷ (405 × 60 วิ)90.0%
Quality = 14,288 ÷ 14,58098.0%
OEE = 90% × 90% × 98%79.4%

แต่ละปัจจัยดูสูงเกิน 90% ทั้งหมด แต่เมื่อคูณกันเหลือไม่ถึง 80% และจากแถบเวลาจะเห็นว่า เวลาผลิตงานดีจริงมีแค่ราว 357 นาทีจาก 480 นาที นี่คือเหตุผลที่ OEE เป็นตัวชี้วัดที่ไม่ปล่อยให้ความสูญเสียเล็ก ๆ ซ่อนตัว

04

ค่า OEE ที่ดีควรเป็นเท่าไหร่?

040%
4060%
6085%
85%+
ต้องปรับปรุงด่วน
ต่ำกว่ามาตรฐาน
ระดับทั่วไป มีจุดพัฒนา
World Class

เกณฑ์ World Class 85% มาจากการที่แต่ละปัจจัยทำได้ราว Availability 90%, Performance 95% และ Quality 99.9% ค่าที่เหมาะสมยังขึ้นกับประเภทการผลิต งานผลิตต่อเนื่องมักทำ OEE ได้สูงกว่างานที่เปลี่ยนรุ่นบ่อย สิ่งที่สำคัญกว่าตัวเลขเป้าหมายคือ แนวโน้มที่ดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง

05

Six Big Losses: 6 ตัวการที่ทำให้ OEE ต่ำ

AVAILABILITY LOSS

เครื่องเสีย มอเตอร์ไหม้ ไฟฟ้าขัดข้อง

ตั้งเครื่อง / เปลี่ยนรุ่น เปลี่ยนแม่พิมพ์ ปรับค่า

PERFORMANCE LOSS

หยุดสั้น ๆ บ่อย ชิ้นงานติด เซนเซอร์บัง

เดินช้ากว่ามาตรฐาน ลดความเร็วเพราะเครื่องสึก

QUALITY LOSS

ของเสียช่วงเริ่มเดิน ชิ้นแรก ๆ หลังเปลี่ยนรุ่น

ของเสียระหว่างผลิต ขนาดผิด รอยตำหนิ งานแก้

ตัวร้ายที่มองไม่เห็น: ข้อ "หยุดสั้นๆ บ่อย" แต่ละครั้งแค่ไม่กี่วินาทีจึงไม่มีใครจด แต่รวมทั้งกะอาจหายไปหลายสิบนาที ระบบ IoT ที่บันทึกสถานะเครื่องอัตโนมัติจะจับได้ทุกครั้ง

06

จดกระดาษ vs วัด OEE แบบเรียลไทม์ด้วย IoT

  กระดาษ / Excel IoT แบบเรียลไทม์
รู้ผลเมื่อไหร่ หลังจบกะหรือจบวัน ระหว่างกะ แก้ได้ทันที
การหยุดสั้น ๆ หลุดเกือบทั้งหมด บันทึกละเอียดระดับวินาที
ความน่าเชื่อถือ ขึ้นกับคนจด ปัดเศษ ลืมจด ข้อมูลจากเครื่องโดยตรง เป็นกลาง
เปรียบเทียบ ทำยาก ใช้เวลารวบรวม ทุกเครื่อง ทุกกะ ทุกไลน์ บนจอเดียว
07

เก็บข้อมูล OEE จากเครื่องจักรได้อย่างไร แม้เครื่องจะเก่า?

ระบบต้องการข้อมูลเพียง 4 อย่าง และเก็บได้ทั้งจากเครื่องใหม่ที่มี PLC และเครื่องรุ่นเก่าที่ไม่มีระบบดิจิทัลเลย โดยไม่ต้องแก้ไขเครื่องเดิม

สถานะเดิน / หยุด

มี PLC: อ่านผ่าน Modbus · เครื่องเก่า: CT วัดกระแสมอเตอร์ หรือสัญญาณคอนแทคเตอร์

จำนวนผลิตทั้งหมด

มี PLC: อ่านค่าเคาน์เตอร์ · เครื่องเก่า: Proximity หรือ Photoelectric Sensor นับชิ้น

จำนวนของเสีย

มี PLC: สัญญาณเครื่องตรวจสอบ · เครื่องเก่า: เซนเซอร์ที่รางคัดทิ้ง หรือปุ่มกดหน้าเครื่อง

สาเหตุการหยุด

มี PLC: รหัส Alarm · เครื่องเก่า: ปุ่มเลือกสาเหตุบน HMI หรือแท็บเล็ต

08

ระบบวัด OEE เรียลไทม์กับ E-POWER IoT Platform

STEP 1
เก็บสัญญาณ
อินพุตดิจิทัล เซนเซอร์นับชิ้น CT และ PLC ผ่าน Modbus RTU/TCP
STEP 2
คำนวณที่ Edge
FlowPLC / IoT Gateway คำนวณ A, P, Q และ OEE ด้วย Node-RED ทำงานต่อแม้เน็ตหลุด
STEP 3
Dashboard
OEE แยกเครื่อง แยกกะ กราฟ Pareto สาเหตุหยุด บนจอไลน์ผลิตและมือถือ
STEP 4
แจ้งเตือน & เชื่อมต่อ
LINE / Telegram เมื่อเครื่องหยุดนาน ส่งข้อมูลเข้า MES, ERP ผ่าน MQTT

️ 4 ข้อผิดพลาดเมื่อเริ่มวัด OEE

ตั้ง Ideal Cycle Time ช้าเกินจริง Performance สูงเกินจริงจนมองไม่เห็นปัญหา

นับการหยุดที่ไม่ได้วางแผนเป็นเวลาพัก Availability ดูดีเกินจริง

ดูแค่ OEE รวม ไม่รู้ว่าควรแก้ที่ปัจจัยไหน

ใช้ OEE ตำหนิพนักงาน ข้อมูลถูกบิดเบือน แทนที่จะใช้หาต้นเหตุ

FAQ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ OEE

Q. OEE คืออะไร?

ตัวชี้วัดประสิทธิผลโดยรวมของเครื่องจักร บอกว่าผลิตชิ้นงานดีได้กี่เปอร์เซ็นต์เทียบกับศักยภาพเต็มในเวลาที่วางแผน

Q. OEE คำนวณอย่างไร?

OEE = Availability × Performance × Quality คือเวลาเดินจริงเทียบแผน คูณความเร็วจริงเทียบมาตรฐาน คูณสัดส่วนชิ้นงานดี

Q. ค่า OEE ที่ดีควรเป็นเท่าไหร่?

World Class ประมาณ 85% ขึ้นไป โรงงานทั่วไปราว 60% ต่ำกว่า 40% ควรปรับปรุงด่วน

Q. เครื่องจักรเก่าที่ไม่มี PLC วัด OEE ได้ไหม?

ได้ ใช้ CT วัดกระแสมอเตอร์บอกสถานะเดิน-หยุด และเซนเซอร์นับชิ้นงาน ส่งเข้า IoT Gateway โดยไม่ต้องแก้เครื่องเดิม

Q. OEE กับ TPM เกี่ยวข้องกันอย่างไร?

OEE คือตัวชี้วัดหลักของ TPM ใช้ติดตามผลการลดความสูญเสียของเครื่องจักรทั้ง 6 ประเภท

อยากเห็น OEE ของเครื่องจักรคุณแบบเรียลไทม์?

ทีมวิศวกร E-POWER ออกแบบระบบเก็บข้อมูลเครื่องจักรครบวงจร ตั้งแต่ติดตั้งเซนเซอร์ เชื่อมต่อ PLC จนถึง Dashboard OEE และการแจ้งเตือน รองรับทั้งเครื่องใหม่และเครื่องรุ่นเก่า

ปรึกษาทาง LINE @epower info@epower.co.th

โทร 081-559-5145  |  YouTube: Epower Service  |  TikTok: epowerservice_


บทความที่เกี่ยวข้อง
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และ นโยบายคุกกี้
Powered By MakeWebEasy Logo MakeWebEasy