Longhorn

OEEで見える、工場の生産性KPIをリアルタイムに最適化するWeb API

ショット分析では、単一の生産データからOEE(稼働率・性能・品質)のスコアを算出します。 特定の製造バッチや工程での効率をすぐに確認したい場合に便利です。 入力した生産時間や不良数に基づき、リアルタイムでOEEを把握できます。
ショット分析 - 計算パラメータ

稼働時間


合計: 0
合計: 0
合計: 0

生産量・速度


秒/個
ショット分析 - OEE スコア
計算パラメータ・フォームに値を入力し、計算を実行してください。
セット分析では、複数の日次データをまとめてOEEを集計します。 長期間の傾向や改善効果の確認に最適です。 日ごとの稼働・性能・品質データを基に、全体の効率を総合的に評価できます。 ChatGPTに分析結果の評価を依頼することができます。
キーワード
既存システムとの連携で生産性を最大化

Longhorn OEE Web APIは、お客様のMESや生産管理システムから、リアルタイムでOEEスコアを計算・取得するための強力なインターフェースです。

ショット分析
エンドポイント
POST https://longhorn.956.jp/api/v1/oee/oee_shot
リクエストボディ例
{
  "api_key": "YOUR_API_KEY",
  "keyword": "鋳造ライン",
  "oee_parameters": {
    "planned_production_time_sec": 36000,
    "planned_downtime_sec": 1800,
    "loss_time_sec": 30.0,
    "total_count": 1000,
    "defect_count": 20,
    "ideal_cycle_time_sec": 30
  }
}

keyword: 分析対象となる部門や工程など任意の文字列を指定できます(例: "鋳造ライン")。

レスポンスボディ例
{
  "success": true,
  "oee_result": {
    "oee": 0.8167,
    "availability": 0.9492,
    "performance": 0.878,
    "quality": 0.98,
    "metrics": {
      "planned_production_time_sec": 36000,
      "planned_downtime_sec": 1800,
      "loss_time_sec": 30.0,
      "load_time_sec": 34200,
      "run_time_sec": 34170.0,
      "operating_time_sec": 34170.0,
      "ideal_cycle_time_sec": 30,
      "ideal_run_time_sec": 30000,
      "actual_cycle_time_sec": 34.17,
      "performance_loss_time_sec": 4170.0,
      "quality_loss_time_sec": 683.4,
      "total_count": 1000,
      "defect_count": 20,
      "good_count": 980
    }
  },
  "message": "OEE shot analysis completed successfully (from Longhorn)."
}
metrics 属性ガイド
属性名 意味 単位
planned_production_time_sec計画上の生産時間(設備が稼働可能な時間から計画停止を除いた時間)3600
planned_downtime_sec段取り・点検・定期停止など、事前に計画されている停止時間300
loss_time_sec突発的な停止やトラブルによる損失時間100
load_time_sec設備の準備・ロード時間(planned_production_time_sec - planned_downtime_sec)3300
run_time_sec実際に生産が行われた稼働時間(load_time_sec - loss_time_sec)3200
operating_time_sec設備が稼働可能だった時間(run_time_sec と同値、計算上の参照用)3200
ideal_cycle_time_sec理想的な1個あたりの生産時間6
ideal_run_time_sec理想的な生産時間(total_count × ideal_cycle_time_sec)3000
actual_cycle_time_sec実際の平均サイクルタイム(run_time_sec ÷ total_count)6.4
performance_loss_time_sec性能による損失時間(ideal_run_time_sec - run_time_sec)200.0
quality_loss_time_sec品質による損失時間(不良品に相当する時間)128.0
total_count生産総数(良品 + 不良品)500
defect_count不良数20
good_count良品数(total_count - defect_count)480
keyword分析対象となる部門や工程など任意の文字列(例: "鋳造ライン")文字列"鋳造ライン"
セット分析
エンドポイント
POST https://longhorn.956.jp/api/v1/oee/oee_set
リクエストボディ例
{
  "api_key": "YOUR_API_KEY",
  "keyword": "鋳造ライン",
  "daily_data": [
      {
        "date": "2025-11-10",
        "planned_production_time_sec": 34200,
        "planned_downtime_sec": 5400,
        "loss_time_sec": 0,
        "ideal_cycle_time_sec": 30.0,
        "total_count": 1000,
        "defect_count": 20
      },
      {
        "date": "2025-11-11",
        "planned_production_time_sec": 34200,
        "planned_downtime_sec": 5400,
        "loss_time_sec": 0,
        "ideal_cycle_time_sec": 30.0,
        "total_count": 1000,
        "defect_count": 20
      }
    ]
}
レスポンスボディ例
{
  "success": true,
  "keyword": "鋳造ライン",
  "aggregated_oee_result": { ... },
  "daily_results": [ ... ]
}

keyword: 分析対象となる部門や工程など任意の文字列を指定できます(例: "鋳造ライン")。

metrics 属性ガイド

注意:aggregated_oee_result の metrics は複数日のデータを集計分析したものです。平均値ではありません。

属性名 意味 単位
planned_production_time_sec計画生産時間(シフト全体の生産時間)36000
planned_downtime_sec計画停止時間(休憩・点検など)1800
loss_time_sec突発停止損失時間(異常停止など)30
load_time_sec負荷時間(生産可能な正味時間)=計画生産時間−計画停止34200
run_time_sec実稼働時間(突発損失を引いた稼働時間)34170
operating_time_sec稼働実績時間(run_time と同値)34170
ideal_cycle_time_sec理想サイクルタイム(1個あたり最速)30
ideal_run_time_sec理論的な必要稼働時間=理想CT×総生産数30000
actual_cycle_time_sec実平均サイクルタイム=run_time / total_count34.17
performance_loss_time_sec性能損失時間(理想より遅い場合は正、速い場合は負で、負値は性能ゲイン)4170
quality_loss_time_sec品質損失時間683.4
total_count生産総数1000
defect_count不良数20
good_count良品数=total−defect980
keyword分析対象となる部門や工程など任意の文字列(例: "鋳造ライン")文字列"鋳造ライン"

データ取得API

OEE解析済みデータ(shot / set)を外部システムから取得するためのAPIです。


① ショット分析データ取得
POST /oee/retrieve_shot
リクエストボディ
{
  "api_key": "YOUR_API_KEY",
  "keyword": "鋳造ライン",
  "from_time": "2025-11-25T10:30:00",   // 日付と時刻の間にTを挿入
  "count": 50
}
仕様
  • created_at降順(DESC) で返却
  • 指定キーワードがある場合は部分一致検索
  • 最新データから過去方向に取得
レスポンス例
{
  "success": true,
  "oee_metrics": [ ... ]
}

② セット分析データ取得
POST /oee/retrieve_set
リクエストボディ
{
  "api_key": "YOUR_API_KEY",
  "keyword": "鋳造ライン",
  "from_date": "2025-11-01",
  "until_date": "2025-11-30"
}
仕様
  • target_date昇順(ASC) で返却
  • 日付範囲指定でセット分析結果を取得可能
  • 対象期間が未指定の場合は「当月」が自動適用される
レスポンス例
{
  "success": true,
  "oee_metrics": [ ... ]
}
OEEスコアの見方と改善ポイント

OEEは1つのスコアで設備効率を示しますが、構成要素を分解して見ることで改善ポイントが明確になります。

OEE = 稼働率 × 性能 × 良品率

例: 稼働率90%、性能95%、良品率99% → OEE ≈ 85%

スコアが低い場合は、どの要素がボトルネックかを確認して改善を行います。

OEE Components Diagram
ログインすると、過去のショット分析履歴を確認できます。
ログインすると、Excel インポート機能をご利用いただけます。
Excel インポート(セット分析)

選択されたExcelで作成したデータセット、およびキーワードに基づき、OEE セット分析を行います。
※対応形式: .xlsx