什么是设备综合效率 (OEE)？

OEE 计算考虑了三个关键因素：

1. 可用性：可用性分数用于对比计划生产时间对实际生产时间加以衡量。OEE 考虑了设备故障、转换和定期维护等因素。

2. 性能：性能分数评估设备与其最大潜力相比的性能。它考虑了设备速度、短暂停车和空转时间等因素。

3. 质量：这个指标用于评估没有缺陷也没有返工的“良品”生产率。它考虑了报废、废品和返工等因素。

OEE 的计算方法是将可用性、性能和质量因素相乘：

OEE = 可用性 x 性能 x 质量

结果是一个百分比值，表明设备或过程的整体有效性。较高的 OEE 百分比表明更好的性能和效能，而较低的百分比表明有改进的空间。

OEE 通常用作制造业的性能指标，以确定需要优化的领域，跟踪随时间推移而取得的改进，并为不同的设备或生产线设定基准。在工业 4.0 背景下，云、边缘计算、物联网 (IoT) 设备等技术汇聚在一起，提供有助于衡量和改进 OEE 的实时数据。

改善 OEE 可以为制造业的组织带来若干重大效益。以下是一些主要优势：

• 提高生产率：提高 OEE 直接关系到生产率的提高。通过减少停机时间、优化设备性能并最大限度地减少质量问题，组织在无需其他的资源或投资，即可实现更高的生产率和产量。
• 提高效率：提高 OEE 有助于识别和解决生产过程中的低效率问题。通过优化设备利用率、减少空闲时间和简化制造运营，组织可以更好地利用其资源，从而提高整体效率。
• 降低成本：较高的 OEE 通常会降低成本，从而提高利润。通过最大限度地减少设备停机时间，组织可以避免代价高昂的生产延误。提高质量和减少缺陷有助于最大限度地减少报废、返工和材料浪费，从而节省成本。
• 提高质量：OEE 改进计划通常侧重于减少缺陷、提高流程稳定性，并确保一致的产品质量。通过识别和解决质量问题，组织可以提供满足或超越客户期望的产品，从而提高客户满意度和忠诚度。
• 更好的决策：监控和分析 OEE 指标可以提供有关设备性能和生产过程的宝贵见解。它支持数据驱动的决策，帮助组织确定需要改进的领域、确定投资的优先级、有效地分配资源并实施有针对性的流程优化。
• 提高产能：通过优化设备利用率和减少瓶颈，改善 OEE 可以提高生产系统的整体产能。这样，企业就可以处理更高的业务量，满足不断增长的客户需求，并有可能在不进行大量资本投资的情况下扩展业务。
• 设备可靠性和使用寿命：提高 OEE 通常涉及对设备进行主动维护和保养。通过实施预防性维护计划并及时解决问题，组织可以提高设备可靠性，延长设备使用寿命并降低意外故障的风险。

提高 OEE 需要系统性方法。以下是一些有助于实现先进 OEE 的关键策略和实践：

1. 度量和跟踪 OEE：首先要准确衡量和跟踪设备和生产流程的 OEE。建立基线并设定改进目标。将 OEE 作为绩效指标，以监测进展情况并确定需要关注的领域。

2. 关注可用性：解决设备停机问题，最大限度地提高设备可用性。实施预防性维护计划，以尽量减少故障并在计划停机期间安排维护活动。优化转换流程，缩短设置时间并提高设备利用率。

3. 提高性能：寻找优化设备性能的机会。识别并解决会影响整体性能的因素，诸如可用性损失、速度损失和空闲时间等。实施培训计划，确保操作人员具备有效操作设备的必要技能。

4. 提高质量：质量损失会严重影响 OEE。专注于减少缺陷、返工和报废。实施质量控制措施，对缺陷进行根本原因分析，采用计算机视觉技术检测异常，确保制造和生产过程中的质量，并采取纠正措施以提高产品质量和减少浪费。

5. 实施自主维护：通过自主维护实践，增强操作人员对设备维护的自主权。通过物联网传感器和设备远程监控资产，并在边缘部署计算机视觉，减少对维护团队的依赖并最大限度地减少停机时间。

6. 实施 OEE 驱动的维护：使用 OEE 数据确定维护活动的优先级。重点关注对 OEE 有重大影响的关键设备或组件。利用状态监测技术和实时数据，实施预测性维护策略，在设备发生故障前就发现潜在故障。

7. 持续改进文化：在整个组织内培养一种持续改进的文化。实施结构化改进计划，例如 Kaizen 活动、六西格码项目或精益制造方法，以推动持续改进工作。

8. 数据驱动的决策：利用数据分析来深入了解影响 OEE 的因素。分析 OEE 趋势，确定模式，并利用数据做出有关设备升级、流程优化或资源分配的明智决策。利用高级分析和预测模型来确定潜在的改进领域。

9. 员工参与和培训：让各级员工参与进来，并对他们进行培训，以推动 OEE 的改进。确保他们了解 OEE 的重要性，为他们提供必要的培训和资源以有效履行其职责，并让他们参与改进计划。鼓励团队间的协作和知识共享。

10. 持续监控和审查：OEE 改进是一个持续的过程。持续监控 OEE，跟踪绩效并对照目标复查进展情况。定期评估已实施改进措施的效果，并根据需要做出调整。积极主动地发现新的改进机会。

提高 OEE 分数是一项长期工作，需要承诺、协作和对持续改进的不懈关注。让从操作人员到管理人员的所有相关人员都参与到这一过程中来，并在过程中为取得的成绩喝彩，以保持积极性和参与度，这一点至关重要。

虽然提高 OEE 可以带来许多好处，但组织在此过程中可能会遇到一些常见的挑战。以下是实施和优化 OEE 时经常面临的一些挑战：

• 数据可用性和可访问性：访问来自设备的实时生产数据或整合来自不同来源的数据可能具有挑战性。传统设备可能缺乏必要的传感器或连接来提供实时数据。此外，不同的数据源和系统可能需要进行集成，以便为 OEE 分析整合信息。

• 数据收集和准确性：准确、及时的数据收集对于计算 OEE 至关重要。但是，组织在一致且可靠地收集数据方面可能会面临挑战。手工输入数据、依赖操作人员输入或数据跟踪系统不完善等问题会导致数据不准确或信息不完整，从而影响 OEE 评测的可靠性。

• 了解 OEE 指标：解释 OEE 指标并了解其含义对于组织来说可能具有挑战性。如果没有适当的培训和知识，就很难找出 OEE 低下的根本原因、确定改进工作的优先次序并实施有效的解决方案。有关 OEE 指标及其解释的教育和培训，对于成功实施 OEE 至关重要。

• 组织协调和文化：实施 OEE 改进需要组织协调和支持持续改进的文化。抵制变革、缺乏员工支持或将短期生产率置于长期效率之上的企业文化，可能会阻碍 OEE 计划的实施。克服这些挑战需要有效的沟通、员工参与以及注重促进持续改进的文化。

• 设备复杂性和可变性：现代生产设备可能复杂且高度可变，具有不同的模式、设置或配置。管理此类设备的 OEE 可能具有挑战性，因为不同的操作条件可能会导致不同的 OEE 值。考虑设备的可变性并制定能够反映各种设备配置的标准化 OEE 指标是一项复杂的任务。

• 识别并解决根本原因：确定低 OEE 的根本原因可能具有挑战性，因为多种因素都可能导致效率低下。OEE 需要系统的方法、数据分析以及各相关人员（包括操作人员、维护人员和过程工程师）之间的协作。准确识别根本问题对于实施有效的纠正措施至关重要。

• 权衡取舍：改进 OEE 的一个方面（可用性、性能或质量）有时可能需要对其他方面进行权衡取舍。例如，提高生产速度（性能）可能会导致更高的缺陷率（质量）。企业需要仔细权衡这些利弊关系，并考虑对 OEE 和客户满意度的总体影响。

• 维持 OEE 改进：实现 OEE 的初步改进是一项重大成就，但维持这些成果可能具有挑战性。如果不注重持续监控、绩效管理和不断改进，OEE 就会随着时间的推移而下降。持续改进需要致力于持续的衡量和分析。

通过认识并积极应对这些挑战，企业可以克服障碍，成功实施 OEE，从而持续提高设备效率和整体生产率。

OEE 是一种通用指标，可应用于各行各业，用于衡量和改进设备性能。以下是不同行业中 OEE 的一些具体用例：

以下是该领域的一些最新趋势：

• 与工业物联网 (IIoT) 集成：OEE 系统与 IIoT 技术的集成已受到关注。IIoT 支持从设备传感器实时收集数据，提供更准确、更及时的 OEE 测量。这种集成还有助于预测性维护、远程监控和数据驱动的决策，以优化设备性能。

• 高级分析和人工智能：高级分析和人工智能在 OEE 分析中的应用不断扩大。机器学习算法可以分析大量数据、识别模式并发现隐藏的见解，以优化 OEE。预测分析可帮助组织预测设备故障、优化维护计划并提高整体效率。

• 基于云的 OEE 解决方案：基于云的 OEE 解决方案提供可扩展性、可访问性和易于实施性。组织可以利用云平台存储和处理大量 OEE 数据、实时协作并从任何位置访问 OEE 分析和报告，从而促进远程监控和决策。

• 持续改进文化中的 OEE：OEE 越来越被视为建立持续改进文化的基础指标。组织将 OEE 作为关键绩效指标来推动问责制、吸引员工、促进协作并鼓励整个组织持续改进。

• 移动应用程序和可视化：移动应用程序和可视化工具在移动设备上提供实时 OEE 数据和性能仪表板。这使操作人员和管理人员能够随时随地监控设备性能、接收警报并获取 OEE 洞察分析结果，从而加快决策制定和响应时间。

• 关注 OEE 标准化：标准化有助于确保一致性，制定基准，并为业内同行之间的协作和知识共享提供便利。