OEE en la industria: guía para aplicarlo con IoT y Visión

OEE (Overall Equipment Effectiveness) mide qué parte del tiempo planificado se transforma en producto útil.

Se calcula como Disponibilidad × Rendimiento × Calidad, o bien como:
(Piezas Buenas × Tiempo de Ciclo Ideal) / Tiempo de Producción Planificado.
Ambas fórmulas convergen mientras se definan los mismos límites.

Por qué importa OEE

OEE expone pérdidas ocultas. Surge desde TPM para visibilizar paradas, ciclos lentos, defectos y condiciones que afectan el desempeño real. La lectura operativa se integra con las Seis Grandes Pérdidas, lo que permite priorizar dónde actuar primero sin discusiones abstractas.

Definir un lenguaje común: ISO 22400 + SEMI E10

Muchos problemas de OEE provienen de definiciones distintas por turno o área. ISO 22400 estandariza los KPI de operación y SEMI E10 define estados operativos excluyentes (producción, mantenimiento, ingenierías, paradas programadas/no programadas). Alinear ambos permite:

• Tiempos sin ambigüedades.

• Comparación transparente entre líneas y plantas.

• Auditoría simple y repetible de KPI.

Cómo se calcula en la práctica

Disponibilidad: tiempo en operación / tiempo planificado.
Rendimiento: (Ciclo Ideal × Piezas Totales) / tiempo en operación.
Calidad: Piezas Buenas / Piezas Totales.

La clave está en mantener coherencia entre numeradores y denominadores, documentar excepciones (ingeniería, pruebas, limpieza profunda) y no mezclar tiempos planificados con no planificados.

Ejemplo rápido

Turno 8 h → 480 min
Pausas planificadas → 30 min → 450 min planificado
Paradas no planificadas → 60 min → 390 min en operación
Piezas totales → 10.000
Piezas buenas → 9.700
Ciclo ideal → 2,0 s

Resultados:
Disponibilidad 86,7% — Rendimiento 85,5% — Calidad 97,0% — OEE ≈ 71,9%

El análisis muestra espacio de mejora en microparadas/velocidad y en tiempo muerto.

Datos operativos: de dónde vienen y cómo automatizarlos

En una línea moderna, los datos clave provienen de:

• PLC/SCADA: estados run/stop, conteos, formatos, alarmas.

• Sensores IoT: proximidad/encoder para conteo, corriente/energía para estado, vibración para condición, presión/flujo/temperatura para proceso.

• Visión por computador: clasificación OK/NO OK, verificación de presencia y dimensiones, evidencia visual para auditorías.

Cuando la visión opera con OPC UA Machine Vision, la integración con MES/MOM y paneles de KPI es más directa y reduce dependencias de proveedores.

El operador sigue siendo clave registrando el motivo del paro y validaciones de calidad que no pueden automatizarse.

Cómo transformar OEE en mejoras sostenibles

• Seis Grandes Pérdidas: organización directa de acciones por A, P o Q.

• Microparadas: analizarlas en ventanas de 1–10 s y 10–60 s revela patrones ocultos en promedios por turno.

• Calidad + SPC: evita sobrerreaccionar ante causas comunes.

• SMED: recorta tiempos de cambio.

• Mantenimiento basado en condición: reduce paradas no planificadas.

Con definiciones claras, el ciclo medir → priorizar → corregir → volver a medir acelera la mejora.

Requisitos mínimos para implementarlo bien

• Catálogo de estados consistente con ISO 22400 y SEMI E10.

• Resolución temporal para detectar microparadas (≈10 Hz).

• Tiempos sincronizados (NTP/PTP) para correlacionar datos entre máquinas, sensores y cámaras.

• Modelo de datos con series de tiempo, eventos y evidencia visual.

• Edge computing para operar cerca de la máquina y tolerar fallas de red.

• Interfaz simple para registrar motivos de paro sin fricción.

Qué buscar en plataformas y sensores

Sin depender de marcas, ciertos requisitos técnicos son esenciales:

• Lectura de datos de máquina (OPC UA / Modbus), estados run/stop y conteos confiables.

• Sensores complementarios: encoder/proximidad, corriente/energía, vibración y variables de proceso.

• Módulo de visión con iluminación adecuada y resultados trazables.

• Motor de KPI alineado a ISO 22400 con Pareto de pérdidas por turno/línea.

• Dashboards operativos y exportación a MES/MOM/ERP con control de acceso.

Errores comunes que distorsionan el indicador

La estandarización evita interpretaciones parciales y mantiene comparabilidad.

• Tratar OEE como “utilización”.

• Ciclos ideales no validados técnicamente.

• No capturar microparadas.

• Catálogo de motivos inconsistente entre turnos.

OEE es una forma estructurada de observar el tiempo.

Cuando las definiciones son claras, los datos son confiables y existe registro de calidad basado en evidencia, el indicador se convierte en un mapa preciso de pérdidas en disponibilidad, ritmo y calidad.

A partir de una línea piloto instrumentada con conteo, estados y una inspección de visión simple, el primer Pareto mostrará con claridad dónde se concentran los minutos críticos.

Lo siguiente es iterar con disciplina.