設備稼働率の計算方法とは？可動率との違いやデータ収集による改善ステップを解説

製造業において生産性向上を目指すうえで、「稼働率」の現状を正しく把握することは重要です。しかし、需要に基づく「稼働率」と、設備本来の性能を示す「可動率（べきどうりつ）」が混同されていたり、稼働率が正しく計算されていなかったりするケースも少なくありません。

この記事では、稼働率の正しい計算方法やOEE（Overall Equipment Effectiveness：設備総合効率）の考え方、低下を招くロスの原因と改善ステップについて解説します。また、稼働率の把握や改善活動に欠かせない設備データの収集・活用についても触れながら、効率的なデータ活用を実現する方法を紹介します。

稼働率とは？製造業における重要性と「可動率」との違い

製造業における稼働率とは、設備を稼働させる予定時間に対して、実際に設備が稼働した割合を示す指標です。設備がどの程度有効に活用されているかを把握するために用いられ、生産計画や受注状況などの影響を受けて変動します。

一方で、現場では「稼働率」と「可動率」が混同されることがあります。それぞれの違いは以下のとおりです。

例えば、設備に故障はなく、いつでも動かせる状態であっても、受注が少なく設備を半分しか動かさなければ、可動率は高い一方で稼働率は低くなります。しかし、受注は十分にあるにもかかわらず設備故障が多く生産できない場合は、稼働率だけでなく可動率にも課題があると考えられます。

このように、両者は似た言葉ですが意味は異なります。自社の課題が「需要や生産計画」にあるのか、それとも「設備トラブル」にあるのかを切り分けるためにも、それぞれの違いを理解しておくことが重要です。

稼働率の正しい計算方法と設備総合効率（OEE）

自社の設備がどの程度効率的に活用されているかを把握するには、稼働率を正しく計算することが重要です。また、近年では単純な稼働率だけでなく、設備の総合的な生産効率を評価できるOEE（設備総合効率）を活用する企業も増えています。

ここでは、稼働率の基本的な計算方法とOEEの考え方について解説します。

基本的な稼働率の計算式

稼働率は、目的に応じて「時間ベース」と「生産量ベース」の2つの方法で算出されます。

例えば、1日の計画稼働時間が8時間（480分）の設備が、故障により48分停止したとします。

• 負荷時間：480分
• 実際の稼働時間：432分（480分−48分）

この場合、時間ベースの稼働率は次のようになります。

432分 ÷ 480分 = 90％

このように、稼働率を計算することで、設備停止による影響を数値として把握できます。

設備の真の実力を測る「OEE（設備総合効率）」の計算方法

稼働率は設備が動いていた時間を把握する指標ですが、それだけでは設備の生産性を十分に評価できません。

例えば、設備は動いていても、「速度を落として運転している」「不良品が多く発生している」といった状況では、生産効率が高いとはいえません。そこで用いられるのが、OEE（設備総合効率）です。OEEは、次の3つの指標を掛け合わせて算出します。

例えば、設備の各指標が以下の数値だった場合、OEEは約74.9％となります。

• 時間稼働率：85％
• 性能稼働率：90％
• 良品率：98％

85％ × 90％ × 98％ = 約74.9％

つまり、設備は動いているように見えても、本来の能力の約75％しか活用できていないことが分かります。

このようにOEEは、設備が「動いているか」だけでなく、「本来の性能を発揮しているか」「品質を維持しながら生産できているか」まで含めて評価できる点が特徴です。そのため、稼働率だけでは見えない「どのロスが生産性を低下させているのか」を把握するために、OEEによる分析が有効です。

なお、製造業における品質管理の課題についてはこちらの記事で詳しく解説しています。

稼働率低下を招く主な原因と改善のステップ

製造現場では、生産性向上を図るために、設備停止や速度低下、不良発生など、稼働率を低下させる要因を把握し、継続的に改善していくことが重要です。ここでは、稼働率を低下させる代表的なロスと、改善の進め方を解説します。

稼働率を下げる3つの要因（停止・性能・不良ロス）

稼働率を低下させる要因は、大きく「停止ロス」「性能ロス」「不良ロス」の3つに分類できます。それぞれの特徴を理解することで、自社の設備にどのような課題があるのかを把握しやすくなります。

例えば、設備の故障によって生産が止まれば「停止ロス」、設備は稼働しているものの基準より遅い速度で運転していれば「性能ロス」、不良品の発生によって再加工や廃棄が必要になれば「不良ロス」に該当します。

このように、稼働率を向上させるには、設備の停止時間を減らすだけでなく、性能低下や不良の発生まで含めてロスを把握し、それぞれの原因に応じた改善策を講じることが重要です。

現状把握から始めるボトルネック解消のステップ

しかし実際の製造現場では、「停止の原因が分からない」「チョコ停がいつ発生しているか把握できない」「設備ごとにデータ管理方法が異なる」といった理由から、正確な現状把握が難しいケースも少なくありません。

改善の第一歩は、現場のどの工程で、どのようなロスがどれだけ発生しているかを正確に把握することから始まります。

集めたデータを分析し、影響の大きいボトルネック（制約条件）を特定して、設備保全の強化や作業標準化などの対策を講じます。対策実行後は再びデータを収集し、効果を検証して継続的な改善サイクル（PDCA）を回すことが重要です。

重要なのは、データを「集める」だけでなく、「すぐに使える形に加工し、リアルタイムで活用できる状態にする」ことです。

稼働率を継続的に改善するためのデータ収集・可視化なら「@Fields 設備データ収集」

稼働率の計算やロスの改善活動には正確なデータが不可欠ですが、手作業による記録には限界があります。アットフィールズテクノロジーの「@Fields 設備データ収集」を活用すれば、手間をかけずに正確な現状把握と改善サイクルの構築が可能になります。

手作業による稼働データ収集の限界と課題

紙の日報やExcel（※）への手入力によるデータ収集は、記入漏れや計算ミスによるヒューマンエラーが発生しやすく、正確な稼働率やロスの傾向をリアルタイムに把握することが難しいといえます。

また、データの集計やグラフ化に手間と時間がかかり、本来注力すべき分析や改善活動の時間が奪われてしまいます。

さらに、製造現場ではPLC（制御装置）やアナログセンサー、CSVログ、古い設備など、設備ごとにデータの取得方法や保存形式が異なることも多くあります。そのため、複数の設備からデータを一元的に収集・活用することが難しく、設備全体の稼働状況を正確に把握しにくいという課題があります。

※Microsoft Excel は、マイクロソフト グループの企業の商標です。

「@Fields 設備データ収集」による自動化と現場改善の加速

「@Fields 設備データ収集」は、既存設備から稼働データを自動かつリアルタイムに収集するシステムです。各社製PLCやアナログ出力、各種センサーなど、多様な設備からデータを取得できるため、メーカーや年式が異なる設備が混在する現場にも対応できます。

収集したデータは自動で加工・変換されるため、分析や稼働率の計算にもそのまま活用できます。データ処理にかかる手間を大幅に削減できる点も特徴です。また、以下のような点も強みです。

• 各社製PLCやアナログ出力、各種センサーなどからデータを自動収集

• 収集したデータを自動で加工・変換し、分析や稼働率の計算に活用可能

• 稼働率の表示や異常判定、異常原因の解析に対応

• 古い設備や設備ごとにデータ管理が異なる現場にも導入可能

• 現場の運用に合わせたスモールスタートが可能

設備ごとに分散しがちなデータを効率的に収集・活用できるため、現場の状況を把握しやすくなり、設備運用の改善につなげられます。

設備データの収集・可視化による稼働率改善の方法や導入イメージについては以下をご確認ください。

まとめ

この記事では、設備稼働率の計算方法について以下の内容を解説しました。

• 稼働率とは？製造業における重要性と「可動率」との違い

• 稼働率の正しい計算方法と設備総合効率（OEE）
• 稼働率低下を招く主な原因（ロス）と改善のステップ
• 稼働率を継続的に改善するためのデータ収集・可視化なら「@Fields 設備データ収集」

製造現場の生産性を正しく評価するには、需要に基づく「稼働率」と設備の信頼性を示す「可動率」の違いを理解し、OEE（設備総合効率）を用いて総合的に判断することが重要です。

稼働率を低下させる「停止ロス」「性能ロス」「不良ロス」を削減するためには、正確なデータに基づいた現状把握と継続的な改善サイクルが不可欠です。紙やExcelによる手作業の限界を感じている場合は、データ収集や活用を支援する仕組みの活用も選択肢の一つとなるでしょう。

アットフィールズテクノロジーの「@Fields 設備データ収集」は、設備のメーカーや新旧を問わず柔軟にデータを自動収集し、加工・活用できるシステムです。現場の負担を抑えながら設備データを継続的に蓄積できるため、稼働状況の把握や設備稼働率の向上や生産性改善につなげられます。