Phân tích dữ liệu HMI để cải thiện hiệu suất OEE: Đòn bẩy tối ưu hóa sản xuất trong nhà máy hiện đại

Nhiều nhà máy thu thập lượng lớn dữ liệu vận hành HMI từ các hệ thống điều khiển và giám sát của mình, việc biến dữ liệu thô này thành hành động cụ thể và có thể đo lường để cải thiện Hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE) vẫn là một thách thức đáng kể. OEE là một chỉ số hiệu suất quan trọng, cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu quả sản xuất. Tuy nhiên, việc xác định chính xác các yếu tố gây suy giảm OEE và cách khắc phục chúng đòi hỏi một phương pháp phân tích hiệu quả và công cụ hỗ trợ phù hợp. HMI (Giao diện người – máy), vốn không chỉ là công cụ điều khiển mà còn là trung tâm thu thập và hiển thị dữ liệu HMI quý giá, đang trở thành nền tảng vững chắc cho việc phân tích dữ liệu HMI để cải thiện hiệu suất OEE. Bài viết này sẽ đi sâu vào cách khai thác dữ liệu HMI để nâng cao từng thành phần của OEE.

1. OEE và các thành phần cốt lõi: Nền tảng phân tích HMI

OEE là một chỉ số tổng hợp mạnh mẽ, đánh giá hiệu quả sản xuất toàn diện dựa trên ba thành phần cốt lõi: Tính khả dụng, Hiệu suất và Chất lượng, mỗi thành phần đều có thể được cải thiện đáng kể thông qua phân tích dữ liệu HMI chuyên sâu.

1.1. Hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE) là gì?

Hiệu suất thiết bị tổng thể (OEE) là một chỉ số KPI toàn diện đo lường mức độ hiệu quả mà một hoạt động sản xuất được thực hiện, cung cấp cái nhìn tổng quát về sức khỏe máy móc và quy trình. OEE được định nghĩa là một chỉ số quan trọng đo lường mức độ hiệu quả của một thiết bị sản xuất trong khoảng thời gian nó dự kiến hoạt động.

Công thức tính OEE là tích của ba thành phần chính: Tính khả dụng nhân Hiệu suất nhân Chất lượng (OEE=Availability×Performance×Quality).

Tầm quan trọng của OEE là nó cung cấp cái nhìn tổng thể về sức khỏe và hiệu suất của máy móc và quy trình sản xuất, giúp xác định các “Big Losses” (6 tổn thất lớn trong TPM – Total Productive Maintenance) gây suy giảm năng suất và hiệu quả.

Dưới đây là bảng tóm tắt 6 tổn thất lớn (Six Big Losses) ảnh hưởng đến OEE:

Loại Tổn thất (Loss Category)	Thành phần OEE bị ảnh hưởng	Mô tả	Ví dụ
1. Hỏng hóc thiết bị	Tính khả dụng	Thời gian dừng máy ngoài kế hoạch do lỗi chức năng hoặc hỏng hóc thiết bị.	Hỏng động cơ, trục trặc cảm biến, đứt dây chuyền.
2. Điều chỉnh & Cài đặt	Tính khả dụng	Thời gian dừng máy để thay đổi sản phẩm, khuôn, vật liệu hoặc điều chỉnh thiết bị.	Thay đổi cài đặt máy để sản xuất một loại sản phẩm khác, hiệu chỉnh ban đầu.
3. Chạy không tải & Dừng nhỏ	Hiệu suất	Các khoảng dừng ngắn, không cần bảo trì, thường tự động khắc phục (kẹt vật liệu, cảm biến bị kích hoạt).	Vật liệu bị kẹt ở băng tải, cảm biến bị bụi bẩn gây dừng tạm thời, máy chờ tín hiệu.
4. Giảm tốc độ	Hiệu suất	Thiết bị hoạt động dưới tốc độ thiết kế (lý tưởng) do vấn đề vận hành hoặc quy trình.	Máy chạy chậm hơn công suất tối đa do vật liệu không phù hợp, cài đặt chưa tối ưu, hao mòn.
5. Lỗi khởi động	Chất lượng	Sản phẩm lỗi hoặc phế phẩm được sản xuất trong giai đoạn khởi động hoặc điều chỉnh sau thay đổi.	Các sản phẩm đầu tiên sau khi khởi động hoặc thay khuôn bị lỗi trước khi đạt chất lượng ổn định.
6. Lỗi sản xuất	Chất lượng	Sản phẩm lỗi hoặc phế phẩm được sản xuất trong quá trình hoạt động bình thường.	Sản phẩm bị biến dạng, không đạt kích thước, hoặc có khuyết tật trong quá trình sản xuất liên tục.

1.2. Các yếu tố cấu thành OEE và dữ liệu HMI liên quan

Mỗi yếu tố cấu thành OEE (Tính khả dụng, Hiệu suất, Chất lượng) đều có thể được theo dõi và cải thiện thông qua việc phân tích sâu rộng các loại dữ liệu HMI liên quan, mang lại cái nhìn chi tiết về các tổn thất.

Tính khả dụng (Availability) và Tính khả dụng HMI:

• Tính khả dụng được định nghĩa là tỷ lệ thời gian máy hoạt động thực tế so với tổng thời gian máy dự kiến hoạt động.
• Các tổn thất liên quan bao gồm thời gian dừng máy có kế hoạch (ví dụ: bảo trì định kỳ, thay khuôn, vệ sinh) và thời gian dừng máy không kế hoạch (ví dụ: hỏng hóc thiết bị, chờ nguyên liệu, điều chỉnh ngoài dự kiến).
• Dữ liệu HMI hỗ trợ Tính khả dụng HMI bao gồm thời gian dừng máy HMI (ghi lại thời gian bắt đầu, kết thúc, tần suất và lý do dừng), trạng thái hoạt động/dừng của máy, và các cảnh báo lỗi tức thì từ hệ thống.

Hiệu suất (Performance) và Hiệu suất HMI:

• Hiệu suất được định nghĩa là tỷ lệ tốc độ máy chạy thực tế so với tốc độ thiết kế (tốc độ lý tưởng hoặc tối đa).
• Các tổn thất liên quan bao gồm các khoảng dừng nhỏ (micro-stops) do tắc nghẽn tạm thời, thời gian chạy không tải (idle time), và việc máy hoạt động ở tốc độ giảm (reduced speed) so với thiết kế.
• Dữ liệu HMI hỗ trợ Hiệu suất HMI bao gồm tốc độ sản xuất thời gian thực, số lượng chu trình hoàn thành, thời gian chu kỳ của từng sản phẩm, số lượng sản phẩm/giờ, và dữ liệu chi tiết về các lần dừng nhỏ hoặc giảm tốc.

Chất lượng (Quality) và Chất lượng HMI:

• Chất lượng được định nghĩa là tỷ lệ sản phẩm đạt yêu cầu so với tổng số sản phẩm được sản xuất (bao gồm cả sản phẩm tốt và sản phẩm lỗi).
• Các tổn thất liên quan bao gồm lỗi khởi động (startup defects) khi bắt đầu ca hoặc sau điều chỉnh, phế phẩm (rejects) trong quá trình sản xuất, và các sản phẩm cần làm lại (rework).
• Dữ liệu HMI hỗ trợ Chất lượng HMI bao gồm số lượng sản phẩm đạt/không đạt tiêu chuẩn, phân loại loại lỗi, nguyên nhân lỗi, tỷ lệ phế phẩm theo lô, và các cảnh báo chất lượng ngay lập tức.

2. Phân tích dữ liệu HMI để cải thiện từng thành phần OEE

Phân tích dữ liệu HMI một cách có hệ thống cho phép cải thiện từng thành phần của OEE, từ giảm thời gian dừng máy đến tối ưu hóa tốc độ và giảm lỗi sản xuất, thông qua việc hiểu rõ các nguyên nhân gốc rễ gây ra tổn thất.

2.1. Nâng cao Tính khả dụng HMI

Nâng cao Tính khả dụng HMI đòi hỏi phân tích chuyên sâu dữ liệu thời gian dừng máy, bao gồm tần suất, thời lượng và nguyên nhân, đồng thời tích hợp với các chiến lược bảo trì dự đoán. Việc nâng cao Tính khả dụng HMI bắt đầu bằng phân tích thời gian dừng máy HMI một cách chi tiết.

HMI ghi lại thời điểm dừng, thời gian dừng và nguyên nhân của mỗi lần dừng máy (có thể do người vận hành nhập hoặc được tự động ghi nhận từ hệ thống). Sử dụng phân tích Pareto giúp xác định các nguyên nhân dừng máy phổ biến nhất, cho phép doanh nghiệp ưu tiên khắc phục những vấn đề gây ảnh hưởng lớn nhất.

Theo dõi xu hướng thời gian dừng máy theo ca, ngày, hoặc tuần giúp nhận diện các vấn đề tái diễn và tìm kiếm các mẫu hình bất thường. Ngoài ra, ứng dụng bảo trì dự đoán (PdM) thông qua việc kết nối HMI với các hệ thống cảm biến để thu thập dữ liệu về độ rung, nhiệt độ, và dòng điện, hỗ trợ chiến lược bảo trì dự đoán HMI nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu hỏng hóc và giảm đáng kể thời gian dừng máy đột ngột.

2.2. Tối ưu hóa Hiệu suất HMI

Tối ưu hóa Hiệu suất HMI tập trung vào việc giám sát tốc độ sản xuất, phân tích thời gian chu kỳ và nhận diện các dừng nhỏ hoặc chạy không tải, đồng thời đánh giá hiệu suất theo từng ca làm việc hoặc nhân viên. Việc tối ưu hóa Hiệu suất HMI liên quan đến giám sát tốc độ sản xuất HMI liên tục.

HMI hiển thị tốc độ hiện tại so với tốc độ thiết kế hoặc mục tiêu, giúp người vận hành biết được hiệu suất thực tế. Phân tích thời gian chu kỳ từ dữ liệu HMI của từng sản phẩm hoặc công đoạn giúp nhận diện các bất thường hoặc chậm trễ trong chu trình sản xuất.

HMI cũng có khả năng ghi nhận các dừng nhỏ hoặc khoảng thời gian chạy không tải của máy, là những tổn thất ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất, từ đó giúp tối ưu hóa tốc độ HMI và loại bỏ các lãng phí nhỏ. Hơn nữa, phân tích hiệu suất theo từng ca hoặc nhân viên dựa trên dữ liệu HMI giúp đánh giá và cung cấp đào tạo cần thiết để nhân viên đạt hiệu suất tốt nhất.

2.3. Cải thiện Chất lượng HMI

Cải thiện Chất lượng HMI đòi hỏi theo dõi chặt chẽ tỷ lệ lỗi và phế phẩm, phân tích mối tương quan giữa thông số quy trình và chất lượng, cũng như triển khai các cảnh báo chất lượng tức thì. Việc cải thiện Chất lượng HMI bắt đầu bằng việc theo dõi tỷ lệ lỗi và phế phẩm HMI một cách chi tiết.

HMI hiển thị tỷ lệ phế phẩm theo thời gian thực hoặc theo từng lô sản xuất, giúp nhận diện vấn đề ngay lập tức. Người vận hành có thể nhập loại lỗi trực tiếp trên HMI, giúp phân loại và phân tích các lỗi phổ biến nhất. Quan trọng hơn, phân tích mối tương quan giữa thông số quy trình và chất lượng được thực hiện bằng cách xem xét dữ liệu HMI về nhiệt độ, áp suất, và tốc độ tại thời điểm xảy ra lỗi, giúp xác định nguyên nhân gốc rễ và điều chỉnh quy trình để giảm lỗi sản xuất HMI.

Ngoài ra, HMI có thể cài đặt để cảnh báo chất lượng khi các thông số quy trình hoặc chất lượng sản phẩm vượt ngưỡng cho phép, ngăn ngừa việc sản xuất hàng loạt các sản phẩm lỗi.

3. Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu HMI hiệu quả

Việc tận dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu HMI hiệu quả là chìa khóa để chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin có giá trị, hỗ trợ ra quyết định chính xác và cải thiện OEE một cách bền vững.

3.1. Visual Management HMI và Bảng điều khiển KPI

Visual Management HMI thông qua các bảng điều khiển KPI là công cụ mạnh mẽ để trực quan hóa dữ liệu OEE, giúp người vận hành và quản lý nhanh chóng nắm bắt tình hình và phản ứng kịp thời. Visual Management HMI sử dụng biểu đồ, đồ thị và màu sắc để trực quan hóa dữ liệu OEE và các thành phần của nó một cách dễ hiểu.

HMI hoạt động như một bảng điều khiển KPI thời gian thực, hiển thị OEE tổng thể, trạng thái của từng máy, cảnh báo lỗi, mục tiêu và hiệu suất hiện tại. Visual Management HMI giúp người vận hành và quản lý nhanh chóng nắm bắt tình hình mà không cần phân tích sâu, từ đó thúc đẩy phản ứng nhanh và ra quyết định ngay tại sàn nhà máy.

3.2. Phân tích nguyên nhân gốc rễ HMI (Root Cause Analysis – RCA)

HMI cung cấp dữ liệu cần thiết để thực hiện Phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA), giúp xác định nguyên nhân cơ bản của vấn đề thay vì chỉ khắc phục triệu chứng, từ đó cải thiện OEE bền vững. Phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA) là một phương pháp quan trọng nhằm xác định nguyên nhân cơ bản của một vấn đề thay vì chỉ khắc phục triệu chứng.

HMI hỗ trợ RCA bằng cách cung cấp dữ liệu lịch sử về thời gian dừng máy, các lỗi phát sinh, và những thay đổi trong thông số quy trình. Dữ liệu này là đầu vào quý giá cho các kỹ thuật RCA như 5 Whys (Năm Tại sao) hoặc biểu đồ xương cá (Ishikawa Diagram). Hơn nữa, người vận hành có thể ghi lại nguyên nhân sơ bộ trực tiếp trên HMI, giúp thu thập thông tin ban đầu nhanh chóng và chính xác, tạo nền tảng cho việc phân tích sâu hơn.

3.3. Phân tích xu hướng và so sánh chuẩn

HMI hỗ trợ phân tích xu hướng và so sánh chuẩn bằng cách hiển thị các biểu đồ dài hạn cho OEE và các thành phần, giúp nhận diện sự suy giảm hiệu suất và đánh giá hiệu quả của các sáng kiến cải tiến. Phân tích xu hướng liên quan đến việc theo dõi sự thay đổi của các chỉ số OEE theo thời gian, trong khi so sánh chuẩn (benchmarking) là việc so sánh hiệu suất hiện tại với mục tiêu hoặc các giai đoạn hoạt động tốt nhất trước đây.

HMI hỗ trợ cả hai phương pháp bằng cách hiển thị biểu đồ xu hướng dài hạn cho OEE tổng thể và từng thành phần của nó (Tính khả dụng, Hiệu suất, Chất lượng). Điều này giúp các đội ngũ nhận diện sự suy giảm hiệu suất sớm, đánh giá hiệu quả của các sáng kiến cải tiến đã được thực hiện và xác định các khu vực cần tập trung nỗ lực.

3.4. Tích hợp dữ liệu HMI với hệ thống cấp cao hơn

Tích hợp dữ liệu HMI với các hệ thống cấp cao hơn như MES/ERP và nền tảng phân tích dữ liệu là cần thiết để có cái nhìn tổng thể về hiệu suất, hỗ trợ phân tích phức tạp và ra quyết định chiến lược.

Việc tích hợp dữ liệu HMI với MES (Manufacturing Execution System) và ERP (Enterprise Resource Planning) là bước quan trọng để đẩy dữ liệu vận hành HMI lên các hệ thống quản lý sản xuất và lập kế hoạch nguồn lực của doanh nghiệp. Điều này cho phép phân tích tổng thể, lập kế hoạch sản xuất chính xác hơn và tạo ra các báo cáo OEE toàn diện.

Ngoài ra, sử dụng các nền tảng phân tích dữ liệu chuyên biệt (trên đám mây hoặc on-premise) cho phép thực hiện các phân tích phức tạp hơn, bao gồm phân tích dự đoán và tối ưu hóa dựa trên dữ liệu OEE.

4. Lợi ích của việc phân tích dữ liệu HMI để cải thiện OEE

Việc phân tích dữ liệu HMI để cải thiện OEE mang lại nhiều lợi ích quan trọng, từ việc tăng cường hiệu quả sản xuất đến giảm chi phí, nâng cao chất lượng và thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục trong nhà máy hiện đại.

4.1. Tăng cường hiệu quả sản xuất và năng suất

Phân tích dữ liệu HMI trực tiếp tăng cường hiệu quả sản xuất và năng suất bằng cách tối ưu hóa các thành phần của OEE, từ đó gia tăng sản lượng và giảm thiểu thời gian không hoạt động. HMI giúp cải thiện năng suất HMI bằng cách tối ưu hóa từng thành phần của OEE, dẫn đến tăng sản lượng đầu ra và nâng cao hiệu suất tổng thể của dây chuyền sản xuất.

Việc giảm thời gian dừng máy HMI thông qua phân tích dữ liệu giúp xác định và khắc phục nguyên nhân gây gián đoạn, từ đó giảm thiểu đáng kể thời gian chết không kế hoạch. Ngoài ra, tối ưu hóa tốc độ HMI được thực hiện bằng cách giám sát và điều chỉnh tốc độ máy dựa trên dữ liệu hiệu suất thời gian thực để đạt được sản lượng tối đa có thể.

4.2. Giảm chi phí vận hành và bảo trì

Dữ liệu HMI giúp giảm đáng kể chi phí vận hành và bảo trì thông qua việc loại bỏ lãng phí và hỗ trợ các chiến lược bảo trì dự đoán. Phân tích dữ liệu OEE giúp giảm lãng phí bằng cách xác định và loại bỏ các loại lãng phí liên quan trực tiếp đến hiệu quả sản xuất, như sản xuất thừa, phế phẩm, và thời gian chờ đợi.

HMI hỗ trợ bảo trì dự đoán HMI bằng cách cung cấp dữ liệu về tình trạng thiết bị (nhiệt độ, độ rung, dòng điện), giúp các doanh nghiệp triển khai chiến lược bảo trì dựa trên tình trạng thực tế, từ đó giảm chi phí sửa chữa đột xuất và kéo dài tuổi thọ thiết bị.

4.3. Nâng cao chất lượng sản phẩm

HMI đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao chất lượng sản phẩm bằng cách giảm lỗi sản xuất và kiểm soát quy trình chặt chẽ, đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn mong muốn. Phân tích dữ liệu HMI giúp giảm lỗi sản xuất HMI bằng cách xác định nguyên nhân gốc rễ của các khuyết tật và thực hiện điều chỉnh quy trình kịp thời để ngăn chặn chúng.

HMI cũng giúp kiểm soát quy trình chặt chẽ thông qua việc cung cấp thông tin thời gian thực về các thông số quy trình quan trọng, giúp duy trì chất lượng ổn định của sản phẩm trong suốt quá trình sản xuất.

4.4. Ra quyết định dựa trên dữ liệu HMI và cải tiến liên tục

Phân tích dữ liệu HMI cung cấp cơ sở vững chắc cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục trong nhà máy, hướng tới xây dựng một nhà máy thông minh. HMI cung cấp cơ sở dữ liệu vững chắc và khách quan, cho phép quản lý và kỹ sư đưa ra các quyết định sáng suốt và có căn cứ về việc cải tiến quy trình.

Dữ liệu OEE rõ ràng và trực quan trên HMI khuyến khích văn hóa Kaizen, thúc đẩy các nhóm tìm kiếm cơ hội cải tiến liên tục và đo lường tác động của các sáng kiến đó. Cuối cùng, việc phân tích dữ liệu HMI để cải thiện hiệu suất OEE là một bước tiến quan trọng, góp phần xây dựng một nhà máy thông minh HMI hơn, nơi việc thu thập và phân tích dữ liệu được tự động hóa để tối ưu hóa liên tục các hoạt động sản xuất.

5. Triển khai phân tích dữ liệu HMI hiệu quả cho OEE

Để triển khai phân tích dữ liệu HMI nhằm cải thiện OEE hiệu quả, cần có chiến lược rõ ràng từ việc thiết lập nguồn dữ liệu đáng tin cậy đến lựa chọn công cụ phù hợp, đào tạo nhân sự và duy trì văn hóa cải tiến liên tục trong toàn tổ chức.

5.1. Thiết lập nguồn dữ liệu HMI và tính toàn vẹn

Việc thiết lập nguồn dữ liệu HMI đáng tin cậy và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu là nền tảng cho mọi phân tích OEE hiệu quả. Doanh nghiệp cần xác định rõ ràng các điểm dữ liệu cần thiết để tính toán OEE và các tổn thất liên quan từ HMI.

Đảm bảo độ chính xác của dữ liệu là tối quan trọng, đòi hỏi kiểm tra thường xuyên các cảm biến, thiết lập cài đặt HMI đúng cách để dữ liệu vận hành HMI là chính xác và đáng tin cậy. Hơn nữa, việc tích hợp HMI liền mạch với các PLC, cảm biến và các hệ thống khác là cần thiết để đảm bảo dữ liệu được thu thập một cách tự động và liên tục.

5.2. Lựa chọn công cụ phân tích và hiển thị

Việc lựa chọn công cụ phân tích và hiển thị phù hợp là yếu tố then chốt để biến dữ liệu HMI thô thành thông tin hữu ích và trực quan cho việc cải thiện OEE. Một số phần mềm HMI hiện đại có tính năng phân tích tích hợp, cho phép tính toán và hiển thị KPI OEE trực tiếp trên màn hình.

Đối với phân tích chuyên sâu hơn, việc sử dụng các phần mềm SCADA/MES/BI (Business Intelligence) là cần thiết để thu thập, lưu trữ, phân tích sâu dữ liệu theo dõi KPI HMI và tạo ra các báo cáo OEE tùy chỉnh. Cuối cùng, thiết kế các bảng điều khiển KPI tùy chỉnh trên HMI sao cho trực quan, dễ hiểu và phù hợp với người dùng cuối sẽ tăng cường khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

5.3. Đào tạo và phát triển năng lực

Đào tạo và phát triển năng lực cho đội ngũ là yếu tố sống còn để tận dụng tối đa tiềm năng của dữ liệu HMI trong việc cải thiện OEE, đảm bảo mọi người đều có thể sử dụng và diễn giải dữ liệu một cách hiệu quả. Việc huấn luyện người vận hành là rất quan trọng, không chỉ về cách sử dụng HMI để nhập dữ liệu (ví dụ: lý do dừng máy, loại lỗi) mà còn về cách diễn giải các chỉ số OEE hiển thị trên màn hình.

Nâng cao kỹ năng phân tích cho kỹ sư và quản lý thông qua các khóa đào tạo về cách sử dụng dữ liệu HMI để thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ HMI và đưa ra quyết định cải tiến có căn cứ. Điều này giúp xây dựng một đội ngũ có khả năng tự động giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu.

5.4. Duy trì và cải tiến liên tục

Duy trì và cải tiến liên tục là một chu trình không ngừng nghỉ, đòi hỏi xem xét định kỳ dữ liệu OEE, thu thập phản hồi từ người dùng và mở rộng phạm vi ứng dụng trong toàn nhà máy. Tổ chức các cuộc họp định kỳ để xem xét dữ liệu OEE là cần thiết, thảo luận về các vấn đề đã được xác định và các giải pháp tiềm năng.

Thu thập phản hồi từ người vận hành và quản lý về hiệu quả của HMI và các báo cáo OEE giúp liên tục cải tiến hệ thống. Cuối cùng, dần dần mở rộng phạm vi việc phân tích dữ liệu HMI để cải thiện hiệu suất OEE sang các dây chuyền và thiết bị khác trong nhà máy, nhân rộng thành công và tạo ra tác động toàn diện.

6. Kết luận

Việc phân tích dữ liệu HMI để cải thiện hiệu suất OEE là một chiến lược không thể thiếu trong bối cảnh sản xuất hiện đại, biến giao diện người-máy thành một công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa hoạt động và đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững. Bằng cách khai thác dữ liệu vận hành HMI chi tiết, doanh nghiệp có thể nâng cao từng thành phần của OEE một cách có hệ thống: tăng Tính khả dụng HMI thông qua việc giảm thời gian dừng máy HMI, tối ưu hóa Hiệu suất HMI bằng cách tối ưu hóa tốc độ HMI, và cải thiện Chất lượng HMI thông qua việc giảm lỗi sản xuất HMI.