在工业领域,实现设备性能最大化的目标从未像现在这样重要。全球竞争力和经济压力要求生产线发挥最大效率。然而,许多工厂由于对合成回报率(OEE)管理不善,生产效率大打折扣。OEE 经常被误解,它是设备效率和整体生产性能的决定性指标。
造成 OEE 挑战的原因有很多:不明原因的长时间停机、性能不达标或产品质量差。这些故障会导致资源浪费和大量额外成本。OEE 可见性差会迅速导致效率低下:OEE 降低、停机时间增加以及质量下降,并随着生产的进行而加剧。
要克服这些困难,就必须采用持续改进的方法并整合数字化解决方案。使用
有一个案例可以说明这种方法:一家面临意外延误的纺织厂采用了数字仪表板来持续监控其 OEE。通过分析 TeepTrak 收集的数据,该工厂发现由于故障维护而导致的频繁中断。在修改流程和加强团队培训后,该工厂的 OEE 提高了 15%,从而降低了运营成本,提高了客户满意度。
对于工业管理人员来说,对其 OEE 进行系统监测至关重要。部署
常见问题
问题 1:OEE 如何影响工业绩效?
OEE 通过衡量设备效率直接影响工业绩效。高 OEE 可确保生产顺利进行,并将与低效率相关的成本降至最低。
问题 2:数字化对提高 OEE 有何作用?
数字化可以实时监控性能指标,快速发现异常并采取有效的纠正措施,从而提高 OEE。
问题 3:从哪里开始改进 OEE?
首先要对当前流程进行审计,以发现薄弱环节,然后实施TeepTrak等实时监控系统,以进行持续、深入的分析。




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