2021年4月23日更新
在制造业术语中，OEE代表整体设备效率。在制造商中，衡量OEE被认为是一种最佳实践，他们寻求了解在他们的业务中哪里可能会发生损失，同时也是一种以标准化的方式衡量生产率随着时间的推移而提高的方法。
无论您是如何用软件解决方案跟踪OEE自动收集和计算数据，您都使用手动纸张的方法跟踪电子表格上的指标，或者您是否完全不确定您的商店的OEE，本文是一个理解的指导oee是什么，围绕oee的一般精益方法，以及可操作的策略，以推动车间的更高的生产力。
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OEE或整体设备有效性，是一种可以分解为三个主要部件的生产率的测量;质量，性能和可用性。作为制造中最重要的公制（至少在生产率方面），测量OEE对制造商来说非常重要，因为它给他们一个KPI，以更好地了解工厂真正生产的运营时间的百分比。IE。在给定的时间范围内尽可能多的质量部件。
让我们来分解OEE分数的每个组成部分:
这三个因素中的每一个都是以从0%到100%的比例来衡量的。实现100%是一个崇高的、完美的世界目标，这是不现实的。事实上，要想被认为是世界级的，离散制造商只需要达到85%的OEE，尽管这不是一个简单的任务。普通公司的得分通常在60%左右。
作为生产率的测量，OEE的简化计算如下：
OEE =(良好计数×理想周期时间)/计划生产时间
一个更有效的度量考虑了可用性、性能和质量的综合生产指标，帮助制造商了解他们在哪个领域遭受损失。这样，制造商就可以看到在分配给生产的总时间中，有多少时间被有效地利用了。
然后计算计算：
可用性x性能x质量=设备整体有效性
如何计算每个指标：
| 公制 | 一月 | 2月 | 三月 |
| 可利用性 | 81% | 84％ | 87％ |
| 表现 | 82％ | 85％ | 90％ |
| 质量 | 82％ | 85％ | 86％ |
| OEE（A x P x Q） | 54.5％ | 60.7% | 67.3% |
正如人们所期望的那样，OEE与所有主要的制造效率哲学和系统一起携手共进。所有最常用的系统和方法都在基准测试成功，消除浪费和映射未来的改进时考虑到OEE。
六西格玛旨在改进支撑制造业的过程。在六西格玛原则下实现这一点的主要方法是减少可变性，例如尽可能实施高效、有效、一致的业务流程。除了减少可变性，六西格玛还优先考虑减少或消除缺陷。
这实际上是OEE的出生地。精益生产注重资源的充分利用，杜绝浪费，使生产企业少花钱多办事。与精益制造相关的熟悉概念包括价值流映射和改善，或持续改进。
这一理念实质上是制造管理版本的“一条链只有最弱的一环才是强大的。”TOC寻求找到限制进步、增长和效率的约束，例如最弱的一环。在这个系统中，用户被引导去发现和利用这些约束，从而改变组织的其他流程，最终减轻约束。约束通常包括人员、政策和设备等。
下面我们概述了许多有用的战略，制造商可以用来提高OEE。每种方法都提供了一种不同的方法来更好地了解设备使用的性质，并确定最严重的损失在哪里。毕竟，改善OEE可以通过多种方式来解决，从识别瓶颈、开发更好的工作流、改进维护程序、减少机器停机时间、引入自动化等等。
通过将注意力集中在设备和资产上，这些设备和资产在无法正常运行时会产生连锁反应，OEE的改进可以在价值链上下延伸，只需对这台机器做出努力。在这方面机器是您操作的核心。必须通过经济高效的维护程序进行机器很好地处理，确保它们可以尽可能多地运行。
互联制造设备和智能工厂使用互联设备实时捕获和分析数据，通常借助边缘计算能力。这些类型的设备提供了当前关于OEE的有价值的信息，但收集到的数据也可以结合和分析，从而获得更深刻的见解，从而推动OEE向前发展。
实时收集机器和操作员数据，并将其上下文化，以便在整个操作过程中使用，可根据可见的责任感立即提高生产率。当涉及到生产目标时，操作员和经理都可以很容易地看到他们的立场，并且可以识别任何落后或经历停机事件的机器。
如果没有实时、准确的生产数据，制造商将被迫处理不准确的、基于纸面的数据，这些数据将被延迟，在解决问题和车间决策方面的作用将大大降低。
oee似乎很简单，但可以很复杂。经常，OEE在稍后生产阶段唯一的表面上发出源。这甚至可以延伸到采购过程，影响供应商质量，可以改变机器效率等。要到Oee的根源，你需要先了解“齿轮”，所以oee本身和他们如何彼此开车。
在一个企业中产生巨大差异的东西对另一个企业没有什么价值。调整OEE公式以适应业务中真正的价值所在，这一点很重要，否则扭曲的结果（和扭曲的优化）将在重要的时间和地点导致不令人满意的结果。
例如，高混合低批量生产与高混合低批量生产的杠杆之间会有很大的区别。此外，虽然医疗器械制造商可能对高质量零件有极其严格的标准，但其他制造商可能没有。可以想象，制造商在决定哪些指标是最重要的改进指标时，必须使用良好的商业判断。
确保机器可以在计划的生产时间内保持运行，是OEE（可用性）的主要组成部分。这就是为什么强大的维护计划是一体的，帮助制造商在不必要和昂贵的预防性维护措施之间找到了甜蜜点，以及停机时间诱导的反应性维护。
先进的维护小组将向预测维护策略这允许它们识别即将到来的机器故障并解决问题之前解决问题，而同时确保它们不会过度维护其设备，以至于成本超过了益处的程度。
机器周围的环境如何影响其性能？过多的碎屑、油脂、油、烟雾、振动、灰尘，甚至照明不良，都会影响设备OEE以及可归因于工厂工人的因素。如果你看不到自己做得很好，那么你可能会比看得慢。
无缝信息和洞察力的连接系统对于Bolstering Oee至关重要。一旦制造商正在监控其机械和操作以自动收集数据，它们可以与其他系统集成以发展效率。
通过集成不同的系统，存在无限数量的使用情况。最重要的部分是将基础建立在最接近生产的数据上;车间车间和运营商。
Machinimetrics可扩展，其实时收集该生产数据，并可以将信息送入其他系统进行分析和自动化。这样，其他管理系统如CMMS，MES和ERP可以利用准确，实时的生产数据。
例如，一个机器状况达到给定的预定义阈值可以触发CMMS中的工单，并自动通知维护团队成员。
Avalign Technologies是一家医疗器械制造商，其设施遍布美国。他们在跟踪OEE和监控机器停机时间方面遇到了问题。这导致了许多问题，包括机器性能差、标准操作程序不明确和生产瓶颈。
在这次视频中由AWS制作，OEE总监Matt Townsend讨论了他如何能够将即时了解到车间性能，因此OEE增加了25-30％，更有效地利用劳动力，成本增加了数百万美元（没有额外的设备），并通过减少瓶颈来增加吞吐量。
使用MachineMetrics，生产数据就在您的指尖，随时可以用于动态决策、分析历史数据或实现自动化。准确的、上下文化的数据可以帮助您对OEE进行基准测试，并根据您所从事的任何流程更改来衡量改进。
根据我们的即插即用解决方案，MachineMetrics提供了一个开箱即用的OEE报告，可即时查看可用性、性能和质量。
将生产数据聚合起来，以便轻松跟踪组织的OEE，或深入到特定班次和机器。
在预构建的OEE报告的基础上，用户可以在生产报告生成器中创建OEE报告，以添加额外的自定义层，确保您关注的数据与您的操作最相关。
这是一个简短的视频，演示如何在“生产报告构建器”中构建OEE报告：
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