KPI’s voor productie zijn meetwaarden die je vertellen hoe goed je productieproces presteert. Denk aan de hoeveelheid geproduceerde eenheden, de uitvaltijd van machines, het uitvalpercentage en de bezettingsgraad. Met de juiste KPI’s zie je direct waar het goed gaat en waar je winst kunt behalen, zonder eindeloos door rapporten te hoeven graven.
Dit artikel geeft je een concreet overzicht van de belangrijkste productie-KPI’s, hoe je ze berekent en waar je op moet letten bij het meten ervan.
Wat maakt een KPI voor productie waardevol?
Niet elke meting is een goede KPI. Een productie-KPI moet betrouwbaar, actueel en stuurbaar zijn. Betrouwbaar wil zeggen: de data klopt. Actueel betekent dat je de waarde vaak genoeg bijhoudt om er nog op te kunnen reageren. Stuurbaar houdt in dat jij of je team er daadwerkelijk invloed op hebt. Is dat niet het geval, dan is het een interessant getal, maar geen stuurbaar prestatie-instrument.
De data komt in moderne fabrieken steeds vaker rechtstreeks uit machines, via sensoren of een MES (Manufacturing Execution System). Dat vermindert handmatig invoerwerk en verhoogt de betrouwbaarheid. Hoe minder mensen er tussenzitten bij het registreren van de data, hoe kleiner de kans op fouten.
De 5 belangrijkste KPI’s voor productie
Hieronder staan de vijf KPI’s die in de praktijk het meest worden gebruikt om productieprocessen te sturen. Ze vullen elkaar aan: samen geven ze een volledig beeld van prestaties, kwaliteit en beschikbaarheid.
1. OEE (Overall Equipment Effectiveness)
OEE is de meest gebruikte overkoepelende KPI in productieomgevingen. Hij combineert drie factoren: beschikbaarheid, prestatie en kwaliteit. De formule ziet er zo uit:
OEE = Beschikbaarheid × Prestatie × Kwaliteit
Een voorbeeld: een machine is 90% van de geplande tijd beschikbaar, draait op 80% van de maximale snelheid en produceert 95% goede producten. Dan is de OEE: 0,90 × 0,80 × 0,95 = 68,4%. Een OEE van 85% wordt in de industrie vaak gezien als een benchmark voor goede prestaties, al verschilt dat per sector.
Een lage OEE geeft aan dat er ergens verlies zit, maar hij zegt niet meteen wáár. Daarvoor kijk je naar de drie losse componenten.
2. Beschikbaarheid (uptime)
De beschikbaarheids-KPI meet hoe groot het deel is van de geplande productietijd dat een machine of lijn daadwerkelijk draait. Stilstand door storingen, omsteltijden of onderhoud drukt dit getal omlaag.
Beschikbaarheid = (Geplande tijd – Stilstandtijd) / Geplande tijd × 100%
Stel dat je 8 uur plant en de machine staat 45 minuten stil door een storing. Dan is de beschikbaarheid (480 – 45) / 480 × 100% = 90,6%. Het bijhouden van stilstandredenen (storing, omstellen, wachten op materiaal) helpt je gericht te verbeteren.
3. Doorlooptijd
De doorlooptijd is de tijd tussen het starten van een productieorder en het moment dat het eindproduct klaar is. Een kortere doorlooptijd betekent dat je sneller kunt leveren en minder tussenvoorraden hebt. Dit is vooral relevant als je werkt met klantspecifieke orders of korte levertijden.
Je kunt doorlooptijd meten per order, per producttype of per lijn. Als je doorlooptijden sterk schommelen, is dat vaak een signaal van verstoringen in de planning of onverwachte wachttijden tussen processtappen.
4. Uitvalpercentage (First Pass Yield)
Het uitvalpercentage, ook wel First Pass Yield (FPY) of scrap rate genoemd, geeft aan welk deel van de geproduceerde eenheden direct goed is, zonder herbewerking of afkeur.
FPY = Goede producten / Totaal geproduceerde producten × 100%
Produceer je 1.000 stuks en 40 zijn afgekeurd of moeten opnieuw bewerkt, dan is je FPY 96%. Elke afgekeurde eenheid kost materiaal, tijd en energie. Herbewerking is duurder dan het in één keer goed doen, dus een hoge FPY verlaagt directe productiekosten.
5. Productie-output (stuks per uur)
De eenvoudigste maar vaak meest directe KPI: hoeveel eenheden produceer je per uur, per shift of per dag? Dit getal vergelijk je met de geplande of theoretische capaciteit. Een consistente output dicht bij de norm wijst op een stabiel proces. Grote schommelingen zijn een signaal om verder te kijken.
Let op: een hoge output zegt niets als het uitvalpercentage ook hoog is. Gebruik productievolume altijd samen met een kwaliteits-KPI.
Hoe meet je deze KPI’s in de praktijk?
Machines leveren steeds meer data automatisch aan via sensoren, PLC’s of direct gekoppelde software. Dit maakt meten sneller en betrouwbaarder dan handmatig tellen of registreren op papier. Toch zijn er een paar valkuilen om op te letten.
- Definities afspreken: Wat telt als stilstand? Telt een gepland onderhoudsstop mee in de beschikbaarheidsberekening? Leg dit vast, anders vergelijk je appels met peren.
- Meten is geen doel: KPI’s zijn stuurinstrumenten, geen rapportdoel. Bespreek ze regelmatig in je team en koppel ze aan verbeteracties.
- Frequentie bepaalt bruikbaarheid: Een OEE die je eens per maand ziet, helpt je niet om vandaag bij te sturen. Streef naar dagelijkse of shiftgebonden weergave.
- Te veel KPI’s werken averechts: Drie tot vijf goed gemeten KPI’s geven meer houvast dan twintig die niemand meer begrijpt of bijhoudt.
Wanneer zijn KPI’s voor productie juist niet genoeg?
KPI’s meten wat er al is gebeurd. Ze zijn reactief van aard: je ziet dat de OEE is gedaald nadat dat al heeft plaatsgevonden. Voor proactief sturen heb je aanvullende signalen nodig, zoals voorspellend onderhoud op basis van trillingsdata of temperatuurmetingen. KPI’s zijn dan de start van een analyse, niet het eindpunt.
Kies de KPI’s die aansluiten bij je concrete productiedoelen, zorg dat de data actueel en betrouwbaar binnenkomt, en gebruik de uitkomsten echt om beslissingen op te baseren. Dan werken productie-KPI’s als een kompas, niet als een vergaarbak van getallen.
