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総合労働効率（OLE）は、労働力の活用度、パフォーマンス、品質、および生産性への影響を測定する主要業績評価指標（KPI）です。
総合設備効率（OEE）と同様に、OLEは稼働率、性能、品質を測定する指標です。
OLEは、製造業者が直接労働と間接労働の両方の影響を考慮しながら、これら3つの労働力要因の累積的な影響を生産量に分析する能力を提供することで、運用上の意思決定を可能にします。OLE はリーンとシックスシグマの手法をサポートし、それらを労働力プロセスに適用することで、製造業者が労働関連の活動をより効率的、再現性があり、効果的なものにすることを可能にします。[ 1 ]
出典：[ 2 ]
労働力の可用性、ひいては設備や製造工場の潜在的な生産量に影響を与える要因は数多くあります。OLE は、適切なスキルを持つ人材を適切なタイミングで確保できるよう製造業者を支援します。これは、適切な従業員の組み合わせを提供およびスケジュールすることで、生産時間を増やすことができる領域を特定できるようにするためです。OLE は労働力の利用率も考慮します。ダウンタイム損失がどこから発生し、それが生産にどのような影響を与えるかを理解することで、ラインの立ち上げを遅らせる根本原因 (機械のダウンタイム、材料の遅延、欠勤 など) を明らかにすることができます。 計算: 可用性 = オペレーターが生産的に作業している時間 / スケジュールされた時間 例: 2 人の従業員 (労働力) が 8 時間 (480 分) のシフトで働くようにスケジュールされています。 通常のシフトには、30 分間の休憩が予定されています。 従業員は、60 分間の予定外のダウンタイムを経験します。 予定時間 = 960分 − 60分の休憩 = 900分 利用可能時間 = 900分の予定時間 − 120分の予定外ダウンタイム = 780分 利用可能時間 = 780分の利用可能時間 / 900分の予定時間 = 86.67%
出典：[ 3 ]
従業員が標準時間内に作業を完了できない場合、パフォーマンスが低下する可能性があります。効果的なトレーニングは、出力品質に直接影響を与えるスキルを向上させることで、パフォーマンスを高めることができます。熟練したオペレーターは、作業の測定方法、変動の影響、品質が規定の限界を下回った場合の是正措置のための生産停止方法を知っています。OLEを使用してこの指標を正確に測定することで、パフォーマンス改善の機会を個人レベルまで特定できます。 計算式：パフォーマンス = オペレーターの実際の出力 / 期待出力（または労働基準） 例： 2人の従業員（労働力）が、30分の休憩を含む8時間（480分）のシフトで勤務する予定です。 利用可能時間 = 960分 - 60分の休憩 - 120分 予定外のダウンタイム = 780分
製造対象部品の標準生産速度は60ユニット/時間、または1分/ユニットです。 作業員はシフト中に合計700ユニットを生産します。 部品生産時間 = 700ユニット × 1分/ユニット = 700分。 生産性 = 700分 / 780分 = 89.74 %
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品質には多くの要因が影響しますが、品質向上への取り組みは労働生産性の低下につながる可能性があります。労働力と品質の相関関係を分析する際には、従業員の訓練やスキル、手順に従うための適切なツールへのアクセス、そして自身の役割が品質にどのように影響するかについての理解度といった要素を考慮することが重要です。OLEは、製造業者がシフト生産性を単一シフトレベルまで分析し、どの従業員が最も生産的かを判断し、その後、業務を基準レベルに引き上げるための是正措置を特定するのに役立ちます。 計算式：品質＝販売可能な部品数／生産された部品総数 例： 2人の従業員（労働力）が1シフト中に670個の良品を生産しました。670個の 良品を生産するために700個の部品が生産開始されました。 品質＝670個の良品／生産開始された700個の部品＝95.71%
OLE を効果的に使用すると、根本原因分析の原動力となるデータが明らかになり、是正措置が示されます。同様に、OLE は、より微妙な問題を診断するために使用できる傾向を明らかにします。また、是正措置が実際に問題を解決し、全体的な生産性を向上させたかどうかを管理者が理解するのにも役立ちます。 例: 計算: OLE = 可用性 x パフォーマンス x 品質 例: ある従業員は、次の状況を経験しました... 可用性は87 % です。 作業センターのパフォーマンスは 89.74% です。 作業センターの品質は 96% です。 OLE = 可用性 86.67% x パフォーマンス 89.74% x 品質 95.71% = 74.44%
以下の表は、主要なカテゴリ別に整理された総合的な労働効率によって追跡される労働情報の例を示しています。製造業者はこの労働情報を使用して、労働力の可用性、パフォーマンス、品質の累積効果を改善するための運用上の意思決定を行うことができます。[ 5 ] [ 6 ]