OEE 可靠性：如何使设备总体效率指标更加可靠并避免 20% 的误差

在大多数法国工厂，OEE 的可靠性是一个大问题。仪表盘上显示的设备总体效率只是现实的近似值。在遗忘的纸张、未申报的停机和看不见的微停机之间，测得的 OEE 与实际 OEE 之间的差距经常达到 15%至 25%。这种不准确性完全扭曲了决策，阻碍了设备性能的持久提高。

为什么工厂中 OEE 数据的可靠性会受到影响？

OEE（设备综合效率）是一项工业绩效指标，由三个部分计算得出：设备可用性、性能和产品质量。它是三个基本因素的乘积。从纸面上看，这个公式很简单。实际上，这一指标的可靠性完全取决于现场收集数据的质量。

然而，在大多数工业企业中，这些数据都来自不可靠的人工来源。操作员在班次结束时填写 Excel 表，凭记忆记下停机情况，并努力对损失原因进行正确分类。因此，计算出的 OEE 只反映了实际情况的一部分，而且往往是最明显的一部分。

这种情况对生产过程产生了两种有害后果。首先，它扭曲了管理决策，因为管理决策的投资重点不明确。由于数据库已损坏，因此无法分析原因。其次，它破坏了 OEE 在现场团队眼中的可信度，因为他们清楚地知道 “这些数字与他们所经历的不符”。没有 OEE 的可靠性，就不可能实现绩效目标。

数据可靠性问题至关重要，因为它是整个生产改进战略的基础。基于错误数据的管理系统只能产生无效的行动。

影响数据质量的 5 种最常见测量误差

1.未填写或凭记忆填写的文件

在许多工厂，操作员仍在纸上或 Excel 文件中记录停机情况。问题是，当班结束时，他们凭记忆填写表格，忘记了 30% 至 40% 的实际事件。早上 10 点停工 3 分钟？忘记了。快速解决的故障？从未记录。

这种做法对测量的可用性有直接影响，在大多数生产线上，可用性占损耗的 60% 至 80%。如果没有关于实际运行时间的可靠数据，就不可能计算出反映实际情况的 OEE。

2.忘记或未申报停靠站

有些停机根本不值得一提。”只是 2 分钟的快速调整”–但这 “2 分钟 “每天重复 10 次，就意味着 3% 的可用性损失。这些在手工记录中看不到的微小停机占实际生产损失的 20% 至 30%。

它们是造成 OEE 计算错误的主要原因，并完全扭曲了性能分析。在几条生产线上，这些累积的微小停机时间每周可造成数小时的生产时间损失。

3.难以对生产过程中的原因进行分类

当发生停机时，操作员必须从一个通常标准化程度很低的列表中选择原因。是机械问题、电气问题还是调整问题？根据操作员的经验和理解，同一事件在不同的工作站会有不同的分类。

这些不一致导致无法分析原因和制定改进计划。没有可靠的分类，就无法确定优先行动领域或衡量纠正措施的影响。这样，绩效管理就变成了纯粹的直观管理。

4.影响设备效率的隐形微停机

在人工系统中，不到 5 分钟的停机很少被记录下来。然而，在时钟生产线上，这些微小的停机在损失中占了相当大的比例。如果不进行自动检测，它们就会成为工业控制的盲点，并完全扭曲 OEE 的可靠性。

这些微停机直接影响了生产率，降低了设备的实际产能，而这并没有反映在任何仪表板上。有效周期时间被低估，生产目标变得不切实际。

5.团队和生产线之间的不一致

在同一家工厂，两个团队测量 OEE 的方法并不相同。早班系统地记录停机情况，而夜班则不那么严格。一条生产线记录格式变化，另一条生产线则不记录。

这些不同的做法妨碍了任何可靠的比较，并扭曲了内部基准。由于每个团队使用不同的参考系统，团队之间的沟通变得困难。因此，工业组织失去了标准化生产流程的能力。

如何保证 OEE 指标的可靠性：改进方法和工具

停机原因标准化：质量分析的基础

保证 OEE 可靠性的第一步是建立一个所有操作员都能理解并适用于所有生产线的停机原因的单一存储库。该标准必须简单明了，按主要系列（机械、电气、材料、调整、质量）编排，并定期更新。

这样做的目的是让面临相同事件的两个运营商以相同的方式对其进行分类。这种标准化是任何严肃分析的基础，可以找出性能不佳背后的真正因素。这样，生产工程师就能以一致的方式比较不同时期和不同设备的性能。

消除重复输入，改进数据管理

生产数据只需输入一次，尽可能在事件发生前输入。每次重新输入都会增加误差，降低信息的价值。理想情况下，操作员应直接在数字界面上宣布停机，而无需在下班时复制笔记。

消除重复输入还能实时控制数据的一致性，防止错误蔓延到整个数据库。这使得实时监控成为可能。

自动检测停机时间，提高可用性

信息反馈自动化从根本上改变了 OEE 数据的质量。通过将机器（即使是老式机器）连接到实时生产管理系统，一旦发生停机，系统就会自动检测到。操作员只需确认或完成原因，从而消除了遗漏和近似。

这种自动化是 OEE 可靠性的关键。它可确保正确记录每一个损失时间百分比，并通过提高响应速度来减少停机时间。制造执行系统 (MES) 可以集成到这一逻辑中，以提供全局视图。

跟踪微型站，提高整体效率

高性能的工业控制系统必须能够检测和记录短时间的停机，甚至是持续几秒钟的停机。这些微小的停机时间累积一天，往往能揭示传统报告中看不到的长期故障。

微止点的可追溯性使我们有可能识别出未被察觉的性能领域，并显著提高设备的整体效率。微止点的可视性还能识别有逐渐老化迹象的设备，从而优化预防性维护。

通过简单的界面让操作人员进行控制：关键性能因素

OEE 数据的可靠性取决于操作员的承诺。为此，他们需要一个可从工作站访问的直观界面，使他们能够在 10 秒钟内宣布停机。工具越简单，数据越可靠。

操作员不必浪费时间浏览复杂的菜单，只需点击几下即可选择原因。这种易用性保证了系统的采用，并提高了现场与管理层之间的沟通质量。这也是对员工进行绩效文化培训的重要组成部分。

实时调节差异并改进生产

实时不仅仅是速度的问题。它还是保证 OEE 可靠性的验证工具。当自动检测到停机但未申报时，系统会向操作员发出警报，以便其完成信息填写。

这种即时调节可防止差异累积，并确保机器数据与现场申报之间的一致性。它还能在偏差变得严重之前立即识别出来，从而降低成本。

实时性在提高 OEE 数据可靠性方面的作用

实时控制从根本上改变了 OEE 测量的本质。生产数据不是在班次结束时重建，而是在生产发生时捕获，精确到秒。

这种方法在 OEE 可靠性方面有三大优势。首先，它消除了近似值。停机时间不再是估计的，而是自动测量的。其次，它让不可见变得可见：微停、逐渐减速和速率损失。

最后，它可以实现即时响应。当实时检测到重复出现的问题时，团队可以立即采取行动，而不是等待周末报告。这种响应能力将 OEE 从一个报告指标转变为真正的运营管理工具。

实时监控还可以在设备出现重大故障之前发现逐渐恶化的情况，从而优化设备的使用寿命。这是一个经常被低估的重要性能杠杆。

具体实例：通过提高生产数据的可靠性来实现绩效目标

一家汽车供应商测得其装配线的平均 OEE 为 72%。纸面数据主要显示由于系列变化和电气故障造成的停工。从表面上看，损失是确定的，目标似乎也是现实的。

通过部署自动监控系统，实际情况却大相径庭。实际 OEE 为 68%，比申报值低 4 个百分点。最重要的是，35% 的损失是由于未记录的微停顿造成的：传感器堵塞、零件定位错误、处理延迟。

这些在人工系统中看不到的事件每天发生 40 到 50 次。这相当于每天损失 2 个小时的生产时间，或仅在这条生产线上每年就损失 400 多个小时。这种产能损失没有反映在任何仪表板上。

由于采用了自动检测和简化的操作界面，该工厂能够实现标准化操作，并使数据更加可靠。在六个月内，OEE 已上升到 87%，这并不是因为更换了机器，而是因为找到了造成损失的正确原因–那些以前看不到的原因。

OEE 可靠性使我们能够确定改进的真正杠杆。由于对根本原因有了更深入的了解，公司得以优化维护、缩短转换时间并提高产品质量。现在，基于可靠数据的生产目标变得可以实现，并能激励团队。

TeepTrak 如何保证 OEE 指标和整体性能的可靠性

TEEPTRAK 专为解决生产数据可靠性问题而设计。该解决方案采用安装简单的传感器，即使在没有数字接口的老式机器上也能自动检测停机。

每次停机都会自动记录，并精确记录停机时间，操作员可通过直观的触摸界面对停机时间进行确认。这种方法保证了 OEE 的即时可靠性，没有任何猜测或疏忽。该系统对所有生产线和现场的停机原因进行标准化，从而实现一致的比较。

TeepTrak 还提供实时仪表板，使团队能够每分钟监控设备性能。这种即时可见性改变了生产文化，并使操作员参与到持续改进的过程中。

最重要的是，它恢复了 OEE 在团队中的可信度，团队可以看到显示的数字最终与实际情况相符。工程师和生产经理终于有了分析和投资决策的坚实基础。

该解决方案可与现有系统轻松集成，无需复杂的培训。只需几周时间，公司的数据质量就会得到显著提高，最终可以根据事实而不是近似值做出决策。

结论：OEE 可靠性是提高绩效的必要条件

本文指出，没有 OEE 的可靠性，就不可能实现可持续的改进。在传统工厂中，测量误差通常高达 15% 至 25%，这完全扭曲了行动的优先顺序，并导致投资效率低下。

关键在于使用简单的工具实现数据收集的自动化、实践的标准化和操作人员的参与。只有准确衡量现实，才能有效改进。

因为 OEE 不会自行改善。当操作人员看到实时真相时，他们才会提高绩效。

有关 OEE 可靠性的常见问题

您在工厂测量过 OEE 吗？您确定它反映了实际情况吗？了解 TEEPTRAK 如何使您的生产数据更加可靠，并为您提供正确的改进重点。