معظم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في التصنيع ليست خاطئة ... Most KPIs in manufacturing aren’t wrong

[Osama Badr]

Most KPIs in manufacturing aren’t wrong.

They’re just misunderstood, misused, or misaligned.

Credit to Angad Singh. Give him a follow

Here’s how to fix that:

1/ OEE
– Misused as a benchmark instead of a diagnostic tool
→ Use it to find bottlenecks, not to chase 100%

2/ First Pass Yield
– Misinterpreted as a pure quality metric
→ Always pair it with rework data for full context

3/ Downtime
– Often tracked, rarely categorized
→ Split into planned vs unplanned & then go deeper -reason codes-

4/ Scrap Rate
– Used in isolation
→ Relate it to production volume and trends over time

5/ Cycle Time
– Teams chase faster cycles
→ Instead, focus on consistency and takt time alignment

6/ Lead Time
– Understood only as delivery time
→ Include every touchpoint, from raw material to finished product

7/ Throughput
– Taken as an output metric
→ It’s also a signal for process flow health

8/ Changeover Time
– Seen as “something to reduce”
→ Use SMED principles to reduce waste, not cut corners

9/ Capacity Utilization
– More ≠ better
→ Balance with actual demand and takt time

10/ Inventory Turnover
– Misjudged without a benchmark
→ Find the right rate for your product mix — not just “higher”

11/ MTBF -Mean Time Between Failures-
– Tracked without root causes
→ Always contextualize with operator, part, and process data

12/ Overall Labor Effectiveness -OLE-
– Sounds complex, becomes ignored
→ Break into Availability, Performance, Quality, simplify and share

___
After 300+ Gemba Walks and $2.5M+ in documented savings, we've distilled everything that works into one FREE playbook, Gemba Moonwalker.

Learn how to turn every observation into action and build a problem-solving culture that doesn't wait for you.

Grab your copy → https://lnkd.in/d3usW_Xh"
https://www.linkedin.com/mwlite/feed/posts/gembadojo_most-kpis-in-manufacturing-arent-wrong-activity-7410024084970967040-zBnY?utm_source=share&utm_medium=member_android&rcm=ACoAABG_IYwBEFoQoeYtJNIF1NzAvC8HDe-lKJ4#:~:text=Most%20KPIs%20in,lnkd.in/d3usW_Xh


معظم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) في التصنيع ليست خاطئة.

لكن المشكلة أنها تُساء فَهمها، أو يُساء استخدامها، أو لا تكون متوافقة مع الهدف.

إليك كيفية تصحيح ذلك:

1/ OEE (الفعالية الكلية للمعدات)
– يُساء استخدامه كمؤشر مقارنة Benchmark بدلًا من كونه أداة تشخيص
→ استخدمه لاكتشاف الاختناقات، وليس لمطاردة نسبة 100٪

2/ First Pass Yield (نسبة المرور من أول مرة)
– يُساء تفسيره كمؤشر جودة بحت
→ اربطه دائمًا ببيانات إعادة التشغيل أو الإصلاح للحصول على الصورة الكاملة

3/ Downtime (التوقفات)
– غالبًا ما يتم تسجيله، ونادرًا ما يتم تصنيفه
→ قسّمه إلى توقفات مخططة وغير مخططة، ثم تعمق أكثر باستخدام رموز أسباب التوقف

4/ Scrap Rate (نسبة الهالك)
– يُستخدم بشكل منفصل
→ اربطه بحجم الإنتاج واتجاهات الأداء عبر الزمن

5/ Cycle Time (زمن الدورة)
– الفرق تلاحق تقليل زمن الدورة
→ الأفضل التركيز على الثبات والاتساق، والتوافق مع زمن التكت (Takt Time)

6/ Lead Time (زمن الإنجاز الكلي)
– يُفهم فقط على أنه زمن التسليم
→ يجب أن يشمل كل نقاط التلامس، من المادة الخام حتى المنتج النهائي

7/ Throughput (معدل الإنتاج أو التدفق)
– يُنظر إليه كمؤشر ناتج فقط
→ لكنه أيضًا إشارة على صحة تدفق العملية

8/ Changeover Time (زمن التغيير أو الإعداد)
– يُنظر إليه على أنه “شيء يجب تقليله”
→ استخدم مبادئ SMED لتقليل الفاقد، وليس لتجاوز الخطوات أو قطع الزوايا

9/ Capacity Utilization (استغلال الطاقة الإنتاجية)
– المزيد لا يعني دائمًا الأفضل
→ وازنه مع الطلب الفعلي وزمن التكت

10/ Inventory Turnover (معدل دوران المخزون)
– يُساء الحكم عليه بدون مرجع أو معيار
→ ابحث عن المعدل المناسب لتشكيلة منتجاتك، وليس فقط “الأعلى”

11/ MTBF (متوسط الزمن بين الأعطال)
– يتم تتبعه دون تحليل الأسباب الجذرية
→ اربطه دائمًا ببيانات المشغل، وقطع الغيار، والعملية

12/ Overall Labor Effectiveness - OLE (الفعالية الكلية للعمالة)
– يبدو معقدًا فيتم تجاهله
→ قسّمه إلى: الإتاحة، الأداء، الجودة — وبسّطه وشاركه مع الفريق.

تعلّم كيف تحوّل كل ملاحظة إلى إجراء عملي، وكيف تبني ثقافة حل مشكلات لا تنتظر وجودك.