设备运行效率-OEE概述

OEE（Overall Equipment Effectiveness，总设备效率）是一种衡量生产效率的标准化指标，常用于评估设备利用率和生产线的效率。OEE 是现代制造业中非常重要的一个指标，它通过综合考虑设备的可用性（Availability）、性能（Performance）和质量（Quality）来提供一个整体的效率评估。

OEE（Overall Equipment Effectiveness，总设备效率）的概念起源于20世纪70年代，是由日本的生产管理专家 Seiichi Nakajima在推广全面生产维护（TPM，Total Productive Maintenance）的过程中提出的。以下是 OEE 发展的历史背景和演变过程：

在工业革命和20世纪初，制造业的重点主要在于扩展生产能力。效率的概念更多的是围绕单一设备的性能，关注产量和产能的最大化。然而，这种方法并未系统地考虑设备运行中的其他影响因素，比如停机时间和质量损失。

Seiichi Nakajima：

日本生产管理学者，是全面生产维护（TPM）的创始人之一。

他在推进 TPM 的过程中，引入了 OEE 作为评估设备效率的核心指标。

背景：

日本制造业在二战后急速恢复，需要提高工厂设备利用率，减少浪费和损失。

TPM 被引入作为全面管理设备和提高效率的方法，而 OEE 则成为衡量设备效率的量化工具。

OEE 的作用：

为 TPM 提供一个科学的基准，帮助企业找到效率损失的主要来源。

提出了设备效率的“三要素”：可用性、性能、质量。

日本制造业的全球影响：

随着丰田生产方式（Toyota Production System, TPS）的流行，精益生产（Lean Manufacturing）在全球范围内受到欢迎，OEE 作为其中的一个重要工具也逐步被推广。

欧美制造业的引入：

美国和欧洲的企业开始采用 TPM 和 OEE，特别是在汽车行业和大规模制造业中。

六西格玛（Six Sigma）和精益生产（Lean Manufacturing）的结合进一步提升了 OEE 的影响力。

数字化转型：

信息技术和自动化工具的发展（如 SCADA、MES 等），使实时监控和计算 OEE 成为可能。

设备联网（IoT）和工业 4.0 进一步提升了 OEE 的计算和分析能力。

OEE 软件工具：

专业 OEE 分析工具和平台（如 Orpaon公司的LeanFactory软件）使企业可以实时跟踪和分析 OEE 数据，自动生成报告并识别效率损失的根本原因。

应用场景扩展：

从传统制造业扩展到服务行业、仓储物流、能源管理等领域，OEE 的概念被进一步推广和适配。

动态 OEE：

实时监控和动态计算 OEE 逐渐成为趋势，不再局限于手动统计或固定周期计算。

智能优化：

利用人工智能（AI）和机器学习（ML）分析 OEE 数据，预测设备故障并提供优化建议。

可视化和远程管理：

借助工业互联网，企业管理者可以通过移动设备或云平台实时查看全球工厂的 OEE 数据。

OEE 的历史发展从20世纪初的设备性能关注，演变为日本 TPM 体系中的核心指标，并随着精益生产在全球推广而广泛应用。今天，OEE 已成为衡量生产效率的标准化指标，尤其在数字化和智能制造时代，继续发挥着不可替代的作用。

可用性（Availability）

· 衡量设备实际运行时间相对于计划运行时间的比例。

性能（Performance）

· 衡量设备实际产出速度相对于理想产出速度的比例。

质量（Quality）

衡量合格产品数量相对于总生产量的比例。

·Note

在一些行业对一些切换和会议等时间内容可能会有所不同

• 100% OEE：设备运行完美，没有停机，性能达到最佳，且生产的产品全部合格。
• 85% OEE：通常被认为是优秀的世界级标准。
• 60-85% OEE：大部分企业的典型范围，有提升空间。
• <60% OEE：需要优先考虑进行改进。

Note

OEE为85%是个比较高的标准，许多公司都无法达到，同时这些公司并没有精准计算过自己的设备或者产线的OEE数据，也就是从生产角度来说有很多的提升空间

OEE 还与制造业中常见的六大损失直接相关：

1. 计划停机（例如换模时间）。
2. 故障停机
3. 速度损失（例如设备慢速运行）。
4. 空转或小停机
5. 废品或返工
6. 启动损失（例如开机调试时的低效）。

通过计算和分析 OEE，企业能够有效识别并减少这些损失，从而提高整体设备效率和生产力。

应用场景

• 生产效率分析：帮助企业发现生产过程中的瓶颈和浪费。
• 改进计划：确定哪些问题对设备效率影响最大，比如停机时间长、速度损失、产品缺陷等。
• KPI 管理：为设备管理和维护提供量化的目标。