一、什么是OEE?它的作用是什么?
1OEE的定义
OEE(设备综合效率)即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具，用于监控、评估和提高生产过程的有效性。OEE是精益制造的基本概念之一，是生产工厂、生产单位、生产车间或单个工作站的关键绩效驱动因素。OEE越高，表明工厂的生产效率越高。
图.工厂生产现场(全景网)
2OEE的三大评价指标
1. 可用率(Availability)
可用率=实际工作时间 / 计划工作时间，它是用来考虑停工所带来的损失，包括引起计划生产发生停工的任何事件，例如设备故障、原料短缺以及生产方法的改变等。
2. 表现性(Performance)
表现性=理想周期时间/(操作时间/总产量)，表现性考虑生产速度上的损失，包括任何导致生产不能以最大速度运行的因素，例如设备的磨损老化，操作人员的失误等。
3.质量(Quality)
质量指数=良品数量/总产量，质量指数考虑质量的损失，它用来反映没有满足质量要求的产品(包括返工的产品)。
3 OEE的作用与运用
我们运用OEE，因为它可以帮助我们跟踪和了解我们的生产过程。通过量化和可视化生产线和机器的所有损失，OEE展示了我们利用资源生产的产品，以及我们浪费的资源。换句话说，通过跟踪OEE，我们才开始了解工厂的真正潜力。
此外，它还有助于我们集中资源，更准确地指导我们改进维护策略，因为它向我们揭示了车间的情况以及实际问题是什么，例如由人员配备、材料供应、计划和转换等组织因素造成的损失。
OEE是一个简单但有效的概念，当我们用适当的方式运用它时，它才能发挥作用。首先，我们需要建立对价值和浪费概念的统一理解，并确定如何收集生产数据。其次，我们应该了解OEE能为公司带来什么好处，以便团队中的每个人都了解我们为什么决定实施这个概念。
当然，在大规模应用这个概念时，运行试点项目也很重要。最后，我们也需明白，OEE不仅是一个绩效指标，更重要的是，它是一个帮助我们持续改进的工具，让我们能够减少资源的浪费。
二、OEE统计及监测的8大常见错误
OEE(设备综合效率)即表现设备实际的生产能力相对于理论产能的比率，是一种独立的测量工具，用于监控、评估和提高生产过程的有效性。企业可以通过监测其OEE来发现改进机会，以提高生产力。然而，在进行OEE统计时，企业也常常容易犯错。
1没有对停机给予足够重视
在制造业中，设备停机的原因往往被划分为“有计划的”或“计划外的”。在对生产过程中的设备停机原因进行判定时，企业往往倾向于判定其为“计划性停机”，因为承认设备停机是计划外的原因导致的具有风险。这可能跟企业文化有关，但这样简单地将大多数设备停机原因归类到“计划性停机”中，容易导致企业错过改进机会。因此，企业必须分析导致设备停机的每个原因，以发现其背后的改进机会。也许暂时不处理设备潜在问题并不会带来什么时间或金钱损失，但就像你家中漏水的水龙头，如果长期不处理，这些水滴可能带来不必要的麻烦。
2将生产人员排除在外
生产人员处于制造业的前线，在推动工厂高效生产方面发挥着关键作用。因为每天需要面对设备，他们对设备运行情况可能有更加全面的了解，未能获得他们对OEE及其实施的支持可能对企业产生重大的不利影响。因此，建议企业把生产人员加入到OEE的运用流程中。企业可以多与生产人员沟通日常工作，让他们分享更多关于生产过程的信息，找出他们日常工作中的痛点，这些痛点很可能与OEE相关，这将帮忙企业找到改进机会，以提高工厂的生产力。
3使用标准速度而不是设计速度
标准速度是指设备有关平均运行速率或吞吐量的历史数据，而设计速度是指制造商指定的生产速度，是设计工程师在理想条件下指定的最高可实现速度。一些企业因为使用标准速度而不是设计速度，导致出现了OEE 统计错误。使用标准速度而不是设计速度的问题在于，企业容易对改进空间设置一个错误的上限，企业可能认为他们已经达到了最大可用吞吐量，而实际上，还有更大的改进空间。
4数据收集量不足
要想正确计算 OEE，企业必须有足够的数据来支撑其衡量可用率、表现性和质量分数。使用错误的数据或省略其中某一个指标可能会导致结果以意想不到的方式发生改变。这种错误的发生可能有多种原因，但数据不足的最常见原因是企业过去往往采用人工记录的形式来进行生产监控，这不仅非常耗时，且容易出错。因此，我们建议企业通过系统来自动收集、存储生产相关数据。在设备数据方面，企业可利用数采硬件，在设备关键部位安装传感器，采集包括压力、温度、速度等多源数据，并将采集的数据传输到现场数据采集终端，数据采集终端通过以太网/4G/5G/WIFI等方式将数据传输至设备健康管理系统，完成设备信息的的收集和存储。通过监控、观察和学习生产过程中收集的相关数据，您可以更轻松地设置和调整生产目标。
5只关注OEE分数
在计算OEE时，许多公司往往会犯这样一个错误，即只关注OEE评分本身。虽然这是一个重要的指标，但公司不应忽视构成OEE的三大指标：可用率、表现性和质量。这些都是需要分析的因素，通过可用率、表现性和质量分析，企业可以定位损失产生的原因，以便工厂发现可改进的机会。
6比较不同工厂和设备的OEE得分
企业通常将不同工厂、生产线或设备的OEE分数放在一起比较，但这往往不太合理，因为它们的特性可能完全不同。比如，用于小批量生产的设备和用于大批量生产的设备可能具有完全不同的属性，具有不同维护历史或输入材料质量的同类设备在生产过程中也可能产生不同的结果。因此，企业在进行OEE分数比较时，应该选择类似的设备、生产线或者材料。
7未标准化OEE统计方式
当企业在旗下不同工厂中运用OEE时，需将其统计方式进行标准化，否则在OEE计算中可能出现错误。OEE标准化将保证企业组织内的有效沟通，并确保计算结果是正确的。无论规模如何，所有企业都将受益于通过单一来源获得可比的结果。一旦企业标准化了OEE实施，监控、跟踪和比较分数就变得更加容易了。企业不仅可以通过数据收集生成共享数据库，也可以增强不同工厂之间的通信，降低分享障碍，改善企业沟通和获取信息的方式，有利于价值的创造。
8未针对数据采取行动
有些企业利用OEE软件实时接收数据，并对数据进行分析，但分析完成后未采取相应的行动，这将导致OEE监控失去价值。那么，企业应该如何对数据采取行动呢?首先，企业可以通过数据分析发现易于解决的问题，通过解决这些简单的问题，可以给企业改进OEE增加动力。接下来，企业可以进行简短的日常绩效评估，以发现生产过程中的瓶颈，并提出解决方案。在解决问题的过程中，企业可以利用优先级矩阵对问题进行排序，以确定需要优先解决的问题。总之，生产改进是一个长期过程，企业可以从解决简单的问题开始，逐步完成生产过程的改进。
避免这些OEE数据统计及监测的错误可以帮您获取有关生产的准确数据，并识别出工厂生产过程中的真正问题，发现改进的机会。设备健康管理系统内置报表分析功能，支持从多种维度进行各类数据的统计分析，包括设备综合效率(OEE)、设备角度的MTTR、MTBF、故障率、停机时长等，让您通过数据发现公司的真正潜力，轻松将损失转化为价值，在工业4.0的浪潮中保持竞争力。
三、有了OEE实时数据，如何释放数据价值?
如何释放OEE实时数据的价值?这是企业在实施设备综合效率监测时最常问的问题。下文将通过释放OEE实时数据的七大步骤，探讨数据价值应用的可行性。
01
可视化生产数据及OEE数据
可视化可以极大地提高我们处理和理解复杂数据的能力。通过可视化，我们不仅能够更快地理解信息，也更容易识别数据之间的关系。
在过去，企业通常会将原始数据存储在数据库中，让数据分析师定期对数据进行分析整理，生成数据报表。这种方式的缺点在于需要专业人士不断花时间和精力来生成数据报表，且所生成的报表是静态的，无法进行交互。
现在，通过数字化技术的应用，我们不仅可以实现数据收集、存储、检索、分析的自动化，也可以实现数据的交互。例如，设备健康管理平台支持从多种维度进行各类数据的统计分析，包括设备角度的MTTR、MTBF、故障率、停机时长等，管理角度的设备综合效率数据(OEE)、人员绩效数据等。此外，该平台还支持个性化选配指标，报告以方便理解阅读的图表形式呈现，助力企业实现基于数据驱动的管理决策。
当今一流的 OEE 解决方案包括内置可视化工具和交互功能，可让您向下钻取数据并进行交互。因此，要充分利用实时OEE数据，企业首先需要对数据进行可视化。
02
在车间展示实时 OEE 数据
在车间展示实时OEE数据不仅有益于设备运营人员，也可以为团队领导、维护人员等带来好处。这种好处是显而易见的。在过去，运营人员需要手动收集设备数据以计算其OEE，在统计出OEE后，运营人员才可以发现生产存在的问题。非即时展示的数据限制了企业在问题发生时即刻采取行动。
现在，通过实时展示OEE数据，运营人员及其他生产相关人员可以在问题发生时第一时间做出反应。此外，因为将运营人员从繁琐的数据收集及分析工作中解放出来，他们能花更多的时间去研究如何保持系统数据的准确性。
此外，我们建议增加展示当前班次的绩效数据，因为单独展示OEE百分比可能比较抽象。通过绩效数据，员工会更容易了解生产的好坏、停机时间与计划生产的关系等，而且运营人员也更容易根据绩效数据做出反应。
03
设定绩效衡量基准
在您意识到可视化数据的好处后，下一步可以考虑如何释放OEE的数据价值。首先，您可以设定绩效改进的衡量基准，不过您需避免将您的OEE数据表现与世界级基准进行比较，因为这可能适得其反。请记住，OEE的重点不在于分数，而在于帮助您了解改进的潜力有多大。因此，您需关注的是您提高数值的速度，而不是一开始时的数值。一开始的 OEE 数字是 20% 或是 75% 并不重要，更重要的是先创建一个切合实际的基线，并开始改进。
04
结合约束理论来提高瓶颈资源的生产能力
为了进一步提高工厂的生产能力，我们建议可以将OEE与TOC相结合(Theory of Constraints，约束理论：企业识别并消除在实现目标过程中存在的制约或约束因素)。TOC的应用将专注于生产线中的约束或瓶颈设备。您可以先确定哪台设备的生产量最低，然后开始研究该设备相关的 OEE 数据。通过确定损失的来源并努力在这些领域进行改进，以提高生产能力。
05
持续关注并优化改进流程
持续监控实时OEE数据及生产过程，可以帮助您了解工厂的损耗来源。一旦您知道生产线上最大的损耗发生在哪里，以及损耗的类型是什么，您可以和您的团队一起聚焦在可改进的地方，最大化流程改进的作用。
06
找出造成生产损失的最重要因素
在发现生产损失时，我们可以利用“5why分析法”来确定导致生产损失的最重要因素，也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问，以追究其根本原因，并探索潜在的解决方案。无论您使用的是“5why分析法”还是其他常见的流程改进技术，您都需要详细地深入研究问题，并找到改进这个问题的方案。
07
开始利用 OEE 实时数据激励改进
利用OEE实时数据激励改进的计划有多种形式，企业应该根据自身的情况定制相应的计划，因为没有一种放之四海而皆准的方法。在开始前，您需要定义好绩效衡量标准，并确保所有运营人员都经过培训，且有能力利用软件正确报告OEE数据。其次，我们建议您在车间实时展示OEE数据，虽然这不是必要条件，但是我们相信通过向运营人员展示如何监测OEE数据及监测维度有哪些，能够更好地激励OEE数据的改进。
一旦您有了OEE实时数据，最重要的事情就是在车间采取行动，让数据信息为您服务。