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# で OEE を計算する AWS IoT SiteWise
このチュートリアルでは、製造工程の総合設備効率 (OEE) をコンピューティングする方法の例を示します。その結果、実際の OEE の計算または式は、ここに示すものとは異なる場合があります。一般に、OEE は `Availability * Quality * Performance` として定義されます。OEEの算出について詳しく知りたい方は、*[Wikipedia]* (ウィキペディア) の[[Overall equipment effectiveness]](https://en.wikipedia.org/wiki/Overall_equipment_effectiveness) (機器全体の効果) をご覧ください。
## 前提条件
このチュートリアルを完了するには、次の 3 つのデータストリームを持つデバイスのデータ取り込みを設定する必要があります。
+ `Equipment_State` - アイドル、障害、計画された停止、通常の稼働など、マシンの状態を表す数値コード。
+ `Good_Count` - 最後のデータポイント以降に成功した操作の数が各データポイントに含まれているデータストリーム。
+ `Bad_Count` - 最後のデータポイント以降に失敗した操作の数が各データポイントに含まれているデータストリーム。
データ取り込みを設定するには、「[にデータを取り込む AWS IoT SiteWise](industrial-data-ingestion.md)」を参照してください。使用可能な産業オペレーションがない場合は、 AWS IoT SiteWise API を使用してサンプルデータを生成およびアップロードするスクリプトを作成できます。
## OEE の計算方法
このチュートリアルでは、`Equipment_State`、`Good_Count`、`Bad_Count` の 3 つのデータ入力ストリームから OEE を計算するアセットモデルを作成します。この例では、砂糖、ポテトチップス、またはペンキなどの包装に使用される汎用包装機器を考えてみます。[AWS IoT SiteWise コンソール](https://console.aws.amazon.com/iotsitewise/)で、次の測定値、変換、メトリクスを含む AWS IoT SiteWise アセットモデルを作成します。次に、パッケージングマシンを表すアセットを作成し、 が OEE AWS IoT SiteWise を計算する方法を確認できます。
包装機器からの生データストリームを表すために、次の[測定](measurements.md)を定義します。
**測定**
+ `Equipment_State` - 数値コードで包装機器の現在の状態を提供するデータストリーム (または測定)。
+ `1024` - マシンはアイドル状態です。
+ `1020` - エラーや遅延などの障害。
+ `1000` - 計画された停止。
+ `1111` - 通常のオペレーション。
+ `Good_Count` - 最後のデータポイント以降に成功した操作の数が各データポイントに含まれているデータストリーム。
+ `Bad_Count` - 最後のデータポイント以降に失敗した操作の数が各データポイントに含まれているデータストリーム。
`Equipment_State` 測定値データストリームとそれに含まれるコードを使用して、次の[変換](transforms.md) (または派生の測定値) を定義できます 変換は、生の測定値と 1 対 1 の関係を持ちます。
**変換**
+ `Idle = eq(Equipment_State, 1024)` - マシンのアイドル状態を含む変換されたデータストリーム。
+ `Fault = eq(Equipment_State, 1020)` - マシンの故障状態を含む変換されたデータストリーム。
+ `Stop = eq(Equipment_State, 1000)` - マシンの計画された停止状態を含む変換されたデータストリーム。
+ `Running = eq(Equipment_State, 1111)` - マシンの通常の動作状態を含む変換されたデータストリーム。
生の測定値と変換された測定値を使用して、指定した時間間隔でマシンデータを集計する次の[メトリクス](metrics.md)を定義します。このセクションでメトリクスを定義するときは、各メトリクスに同じ時間間隔を選択します。
**メトリクス**
+ `Successes = sum(Good_Count)` - 指定した時間間隔に正常に包装されたパッケージの数。
+ `Failures = sum(Bad_Count)` 指定した時間間隔に正常に包装されなかったパッケージの数。
+ `Idle_Time = statetime(Idle)` - 指定した時間間隔あたりのマシンの合計アイドル時間 (秒単位)。
+ `Fault_Time = statetime(Fault)` - 指定した時間間隔あたりのマシンの合計故障時間 (秒単位)。
+ `Stop_Time = statetime(Stop)` - 指定した時間間隔あたりのマシンの計画された停止時間の合計 (秒単位)。
+ `Run_Time = statetime(Running)` - 指定した時間間隔あたりのマシンの問題なく実行されている合計時間 (秒単位)。
+ `Down_Time = Idle_Time + Fault_Time + Stop_Time` 指定された時間間隔でのマシンの合計ダウンタイム (秒単位)。 以外のマシン状態の合計としてコンピューティングされます。`Run_Time`
+ `Availability = Run_Time / (Run_Time + Down_Time)` - 指定された時間間隔のマシンの稼働時間またはマシンが動作できるようスケジュールされた時間の割合。
+ `Quality = Successes / (Successes + Failures)` - 指定した時間間隔に正常に包装されたパッケージのマシンの割合。
+ `Performance = ((Successes + Failures) / Run_Time) / {{Ideal_Run_Rate}}` - 指定された時間間隔でのマシンのパフォーマンスを、プロセスの理想的な実行レート (秒単位) からのパーセンテージで示します。
たとえば、`Ideal_Run_Rate` が 1 分あたり 60 個のパッケージ (1 秒あたり 1 個のパッケージ) であるとします。`Ideal_Run_Rate` が 1 分単位または 1 時間単位の場合、 `Run_Time`は秒単位であるため適切な単位変換係数で割る必要があります。
+ `OEE = Availability * Quality * Performance` - 指定された時間間隔における機械の全体的な設備効率。この式は、OEE を 1 に対する分数として計算します。
**注記**
OEE が変換として定義された場合、出力値は入力値ごとに計算されます。変換評価では、式内のすべての寄与プロパティで使用可能な最新の値が考慮されるため、予期しない値が生成される可能性があります。同じタイムスタンプを持つプロパティ更新の場合、出力値は他の受信プロパティからの更新によって上書きされる可能性があります。例えば、可用性、品質、およびパフォーマンスが計算されるとき、OEE は他の 2 つのプロパティについて、使用可能な最新のデータポイントで計算されます。これらの寄与値はタイムスタンプを共有し、OEE の出力値が不正確になります。変換の計算では、順序は保証されません。