可操作的情报是任何经理都渴望的，尤其是那些管理工厂和生产线的经理。没有人希望他们的生产效率低下，问题是找到他们和他们的原因。这就是整体设备效率 (OEE) 可以提供帮助的地方。作为制造业的关键绩效指标 (KPI)，这并不是一个新概念。然而，OEE 的更广泛使用似乎正在获得动力。这是因为人们对它的兴趣增加以及数据收集技术的改进。
“OEE 或整体设备效率是一个相对简单的指标，可以让您深入了解制造过程的运作情况，”Wes Blankenship 说，Factory Systems（哥伦比亚，南卡罗来纳州）总裁。 “它还可以用来帮助人们更好地了解各种因素对生产力的影响，并随着时间的推移跟踪流程改进。”
OEE 有一个标准、简单的定义（见边栏），看起来直观且容易计算。 “它可以告诉你很多关于你的过程的信息，”Blankenship 说。根据 Blankenship 的说法，许多制造商还使用 OEE 的变体。管理人员有时会使用其他隐含在 OEE 计算中的指标，这些指标更适合其特定操作的性质。 “Factory Systems 与我们的客户合作开发相关指标，以提供最佳反馈和诊断信息，以监控和改进他们的流程，”他说。
但是，他也有一些警告。 “虽然 OEE 看起来很简单，但实际上很难实施，”Blankenship 说。例如，在计算 CNC 铣床的可用性时，实际的正常运行时间可能会受到上游流程零件短缺或由于工具损坏或卡住而导致的计划外维护的影响。他说：“这常常导致工厂争论如何定义用于计算 OEE 的[关键参数]。”使用旧机器的工厂可能会发现很难等可用性数据。 “你可能会也可能不会与旧的控制器或专有数据格式进行交互。”使用正确的数据至关重要。
数据收集
生产总裁 Karl Ritzinger Process（新罕布什尔州伦敦德里）表示，他的公司既认识到数据问题，又提供设备来帮助收集数据。他发现通过手动收集数据和使用电子表格很难计算 OEE，至少在任何程度上都是如此。他们的设备收集停机跟踪数据，这些数据连接到“哑”机器（如 Ritzinger 所描述的那样），这些机器不是自动化的，通常是遗留机器。 “尽管我们正在慢慢进入 CNC 世界，”他说。他们提供捕获二进制数据的简单设备——think go/禁行或开/关——通过机器数据传感器。 “我们甚至有一家制造商将切削液流量关联起来，作为锯子实际切割时间的良好指标，”他说。
制造商经常使用包括 OEE 及其伙伴 TEEP 的统计数据，例如来自 Capstone Metrics 的这些显示。 该公司的 MDT 设备系列收集、显示实时数据并将其传输到基于 Windows 的远程 PC。它们使用操作机器的现有电信号，例如开关或继电器、光电或接近传感器以及 24V 至 120V AC 或 DC 的电压。该公司的最新设备 MDT-20 特别有趣，因为它提供以太网、有线或无线，用于工厂车间通信和四个机器输入。通过这些连接，它提供 OEE 数据、自动化c 零件、拒绝跟踪和生产线末端计数。它实时计算 OEE。 MDT-20 也有一个可选的平板电脑接口，顺应了更便携计算的总体趋势。 “一旦我们从机器上获取数据，我们还会提供软件以多种方式呈现这些数据，”他说。他发现 OEE 对于从汽车到玩具等离散产品的制造商特别有用。
熟悉度和使用
Ritzinger 还说，大多数与他联系的人最初只是在寻找数据在机器停机时间。 “我估计有 10% 到 20% 的人不熟悉 OEE，还有更多人熟悉但尚未实施，”他说。
全球产品营销经理 Dave Biros 也表达了同样的看法，ABB（俄亥俄州韦斯特维尔）的过程自动化服务，自动化和控制系统供应商。 “我很惊讶有多少客户没有调整到 [OEE]，”他说。 “一旦我们解释了我t，他们理解了，谈话变得更有意义。”他强调 OEE 可以成为平衡工厂内任务和责任的重要工具。 “大多数人认为运营部门负责管理工厂，维护人员在设备出现故障时修理设备，但实际上维护部门对可用性很重要，而运营部门对质量的影响更大，”他解释道。 “您需要在生命周期的背景下看待机器，例如采用可以在故障发生之前预测故障的技术以提高可用性。”
为了说明这一点，他解释说有八个典型原因工厂损失：设备停机、生产调整、设备故障、过程故障、减速、生产异常、质量缺陷和返工。其中，前四个影响可用性，维护部门直接负责。 “不要对待维修部门作为二等公民，”他警告说，并在需要时使用 OEE 来证明原因。
Capstone 的 MDT 设备收集、显示实时数据并将其传输到远程基于 Windows 的 PC，包括OEE 计算。OEE 也可以成为了解如何通过提高可用性来增加利润的强大工具，Biros 补充道。他展示了如何将可用性从 77% 提高到 83%，使 OEE 提高 10%，并将已动用资本回报率 (ROCE) 从 6.81% 提高到 12.25%。 Biros 说：“在这个例子中，这相当于 6.2% 的价格上涨，而今天没有人要求这样的价格上涨。”
ABB 如何帮助客户？它不仅仅是设备和软件，尽管这很重要。 “我们帮助他们了解他们的基线是什么通过我们的高级服务团队，”Biros 说。由于准确、有用的 OEE 很难计算，客户可能不知道从哪里开始。 “例如，可以通过控制系统找到很多数据，”他说。 “我们可以将其用于历史数据目的而不是过程控制，从而找到生产中发生偏差的位置和时间。”在进行基准测试之后，ABB 提供了其 ServicePort 系统来跟踪影响 OEE 的关键 KPI。它驻留在客户现场，提供对 KPI 视图、诊断和数据的本地或远程访问，供客户或 ABB 服务专家使用。
数据与实用程序
Adam Moran ，Vorne Industries（伊利诺伊州伊塔斯卡）的经理，提供了另一个关于数据的警告。 “你可以收集太多数据。你需要使你的战略与能力保持一致。”他警告说，“我有一些客户收集了千兆字节的机器故障代码，但实际上没有人使用。为什么？因为因此，捕获大量数据在技术上通常很容易。”这是人类“以防万一”捕捉一切事物的自然倾向的一部分，尤其是在收集起来既容易又便宜的情况下。这怎么成问题了？ “这是浪费，”他说。 “它造成了混乱，让人难以确定真正的问题。因此，收集更少的数据，真正做好，然后使用这些数据做出决策。数据的价值取决于它的使用方式！”
Vorne Industries 制造 XL Productivity Appliance，这是一种螺栓固定式硬件解决方案，可计算并在工厂车间实时显示 OEE。OEE 测量的背景也很重要。大批量制造过程自然可以有很长的生产周期，很短的周期和很少的转换，并且因此具有很高的 OEE。相比之下，小批量制造过程的生产运行时间可能非常短，需要多次转换，因此 OEE 较低。 “缺乏背景，OEE 没有价值，可能会促使组织将注意力集中在错误的事情上，例如过度生产或超支劳动力以实现高 OEE，”Moran 说。
Vorne Industries 制造XL Productivity Appliance，一种固定式硬件解决方案，可在工厂车间实时计算和显示 OEE。 Vorne 在 40 个国家/地区安装了超过 16,000 台设备，其目标客户是目前正在通过纸张、Excel 电子表格和内部系统获取生产信息的中小型企业。
Vorne 设计了 XL Productivity Appliance由受过工会级培训的电工轻松安装在几乎任何制造过程中。 “我的客户想要能够在现有和遗留设备上测量 OEE 的设备，而且他们通常混合使用不同的来自不同供应商的不同机器，”他说。 “这就是我们提供完整的硬件和软件系统的原因，该系统简单且易于安装。”
品种、OEE 和 TEEP
对于计算 OEE 的软件和系统供应商，多样性是其自身的复杂性。 Ignition 软件包的制造商 Inductive Automation（加利福尼亚州福尔松）似乎欢迎多样化。他们帮助的客户包括废水、石油和天然气、汽车和一般制造业。 Ignition 定位为 MES 平台，能够使用 SQL、以太网和 OPC 等多种标准收集和连接数据。该公司于 2011 年发布了其第一个 OEE 模块。“我们将在今年升级我们的 OEE 模块，自 2011 年以来，我们一直在收到关于它的各种意见，”Inductive 总裁 Tom Hechtman 说。
他认为需要解决的一个生产场景是通用工作中心，一组机器和人员duce 各种零件号和批量大小。 Hechtman 说：“这些就像加工车间，它们没有预先确定的产量，而且它们更关心周期时间和闲置时间。”他们想收集有关停机原因的数据，他说，这通常与 OEE 一起进行，但在这些情况下，OEE 的经典公式提供的洞察力有限。 “它只会告诉你你在该设备上的生产过程中的表现。它不会反映您不进行生产的时间，”Hechtman 解释道。 “例如，在一家装瓶厂，如果你运行一个班次，它不会告诉你你对该资产的使用情况。它只会告诉你在轮班时你的表现如何。”这就是为什么他还提倡使用总有效设备性能或 TEEP，这意味着该计算将在 Ignition 的 OEE 模块的下一版本中进行。 TEEP 根据日历时间衡量 OEE，例如每天 24 小时，每天 365 天年。它给出了资产利用率的底线评估。 （为本文采访的许多其他人也指出了 TEEP 的价值。）
Hechtman 关于工作中心和多样性的讨论也指出了 OEE 的一个持续问题，即计算它的方法的多样性。这可能不是什么好事。 “没有关于如何计算它的标准，没有行业或管理机构，就像 ISO 标准一样，”他说。 “只是普遍接受的做法和原则。”他描述了与想要更改 OEE 方法的客户的互动，例如不跟踪停机时间，因为他们没有计划停机时间，也没有记录停机时间的机制。
新自动化与可信数据
“十五年前，我了解了 OEE，并意识到这是一个非常有用的工具，它将所有关键因素组合成一个数字，”OEE 供应商 Capstone Metrics（杰克逊，田纳西州）总裁 Tim Kilboy 说。EE计算软件。将数据留给其他人获取，公司的 OEE 管理软件可以手动或将其作为文件导入，例如可以从机器或 MES 或 ERP 系统收集的文本或 Excel 格式的数据。
“自动化数据有明显的好处，但是手动输入数据是值得的。有些人已经放弃收集电子数据，”他说。 Kilboy 继续说：“需要人与人之间的互动来解释为什么会出现故障。仅仅记录可能还不够好。与知道数据正确有效的好处相比，人工数据收集是一笔很小的费用，”他说。 “这取决于数据的可信度。”当经理或主管看到他们不喜欢的结果时，第一直觉是质疑数据。他认为，这就是人工数据输入本身有助于提高可信度的地方。
在他看来，大约 80% 的制造商他所从事的工作——汽车和一般制造业——“在某种程度上”使用 OEE 和 TEEP 计算。与统计数据一样有价值，单独使用它可能不是价值所在。 “你需要通过深入研究影响因素来获得更多细节，然后了解需要做什么，”他说。这就是 Capstone Metrics 的 OEE 管理软件为用户提供的，一种以多种方式查看数据的方式。这些方式包括按工作中心、班次，甚至按零件号。 “您可以深入了解发生损失的位置，甚至查看每台机器的工具数量，”他说。
虽然同意 OEE 对于制造商来说变得越来越重要，但 P3 Group 的管理顾问 Daoxia Ding 认为，还警告说，人类解释需要保持任何 OEE 研究和计算的核心要素。 “人们知道这个概念存在，但获得准确的数据以反映机器的实际 OEE 是一个挑战格，”他说。 “例如，当一台机器出现故障时，作为生产线控制系统一部分的数据收集软件应该能够立即告知状态变化。实际上，情况并非总是如此。这就是我们需要验证数据、纠正软件设置的地方，然后再利用它来计算 OEE，以便监控机器，”他说。此类验证需要人类（如果不收集数据）至少了解数字背后的影响因素。
本文首次发表于 2016 年 9 月版的《制造工程》杂志。
