大多数工厂都自豪地使用 Excel 计算 OEE。当你询问如何计算 OEE 时，他们会向你展示带有公式、彩色编码单元格的电子表格，以及看起来专业得足以在任何会议室展示的周报。
但问题是：电子表格所隐藏的问题比它所揭示的更多。
如果您的操作员仍在手动记录停机时间，写在纸上、凭记忆输入时间或在下班时填空，那么您就没有在计算设备的整体效率。你是在估算。
估计会扼杀进步。
试想一下：操作员在上午 10:30 遇到了 12 分钟的堵塞。他们解决了问题，重新启动生产线，然后继续工作。四小时后，在交接班时，他们努力回忆发生了什么。是 10 分钟？15?是什么原因造成的？他们写下 “卡纸，10 分钟”，然后换下一台机器。
仅 2 分钟的数据缺失就意味着在这一事件中损失了大约 10% 的准确性。将这一数据乘以每个班次的几十个停机点、多台机器和每月的每一天。您的 OEE 分数可能是 75%，但实际绩效可能接近 65%。
问题不在于能否计算出 OEE。问题是：您能相信背后的数据吗？
了解整体设备效率 (OEE)
在深入研究如何正确计算 OEE 之前，许多制造商需要了解这一关键绩效指标的实际衡量标准。设备综合效率是制造业衡量生产时间的黄金标准。
OEE 衡量设备与完美生产相比的性能效率。它结合了三个关键因素：
- 可用性– 设备实际运行的生产时间百分比
- 性能– 与理想运行速度相比，设备的运行速度如何
- 质量–生产的无缺陷产品的百分比
OEE 作为一项指标的优点在于它能全面反映生产效率。但这只有在 OEE 计算使用准确数据的情况下才能实现。
OEE 公式：如何计算 OEE（以及它在制造业中的失败之处）
整体设备效率公式本身很简单：
OEE = 可用性 × 性能 × 质量
Excel 可以完美地计算出来。输入三个百分比，然后相乘，就能得出 OEE 分数。
但 Excel 无法告诉你数据何时出错。
让我们来分析一下每个组件的手动 OEE 计算的失败之处：
可用性计算：看不见的损失
可用性衡量的是计划的生产时间中有多少实际用于运行。可用性计算公式为
可用性 =（运行时间）/（计划生产时间）
或者更准确地说
可用性 =（实际运行时间）/（计划生产时间）
其中，运行时间 = 计划生产时间减去所有停机时间（包括计划停机和非计划停机）。
听起来很简单。但是，基于 Excel 的方法却忽略了这一点：
- 持续 30 秒至 2 分钟的微停机没有记录，因为操作员没有记录下来
- 宕机数小时后才记录的延迟条目，时间戳不正确
- 分类错误，即操作员记录 “切换”，而实际上是设备故障（反之亦然）。
- 为避免负面绩效考核而少报机器故障造成的大量停机时间
每错过一个停机点，都意味着可用性的损失，而这些损失都是可以恢复的隐形能力。而你无法改善你看不到的东西。
性能计算：您认为自己拥有的速度
性能将实际循环时间与理想循环时间进行比较。性能计算公式为
性能 = （理想循环时间 × 总计数）/ 运行时间
或者
性能得分 = （单位总数/运行时间）/理想运行率
例如，如果您的设备应每分钟生产 100 个零件，但实际每分钟生产 85 个零件，那么您的性能得分就是 85%。
问题出在哪里？大多数基于 Excel 的 OEE 系统无法实时跟踪周期时间。它们使用
- 根据设备规格得出的理论速度（不是机器的实际性能）
- 根据批次总数计算出平均速度（隐藏速度变化）
- 操作员四舍五入或估算的人工计数
- 净运行时间计算不考虑设备磨损造成的性能损失
如果你的生产线本应每小时生产 100 个单位，但由于逐渐磨损，实际运行速度只有每小时 85 个单位，那么你的性能指标就被夸大了–直到产量大幅下降你才会知道。
质量计算：记录生产缺陷，行动为时已晚
质量是优质部件占总产量的百分比：
质量得分 = （良好计数）/ （总单位）
在基于 Excel 的系统中，通常会记录生产缺陷：
- 班次结束时进行质量控制检查
- 批量检验后，与生产流程不一致
- 有时，如果问题 “自行解决”，则根本不用担心
- 与实际发生质量问题的时间无关
当你在电子表格中看到质量损失时，你已经生产了成百上千个不合格零件。根本原因已被掩埋，而质量指标却没有告诉你任何可操作的信息。
制造业真正的 OEE 从真实数据开始
对于制造商来说，一个令人不安的事实是：真正的 OEE 与更好的数学计算无关，而是与准确的数据有关。
没有自动数据采集，就无法衡量生产效率。你只是在收集操作员的记忆，并希望它们足够接近。
真正的 OEE 计算需要三个基本要素：
1.自动停机检测
不要再依赖操作员记忆和记录每次停机。现代 OEE 工具使用传感器自动检测设备何时停止运行，并带有精确的时间戳，无需人工干预。
它捕捉到了
- 所有站点，包括 2 分钟以内的微型站点
- 准确的开始和结束时间（不要猜测 “10:30 左右”）。
- 持续时间精确到秒
- 发生停机时的运行情况
区别在于：你看到的不是 “操作员说今天有 8 次停车”，而是 “检测到 27 次停车，19 次在 90 秒以内，8 次按根本原因分类”。
2.生产运营的实时性能监控
跟踪实际发生的周期时间，而不是手册中的理论速度。这揭示了
- 设备磨损导致速度随时间下降
- 班次或操作员之间的差异
- 生产线的实际产能（而非宣传册上的规格）
- 表明需要进行预防性维护的性能损失模式
TEEPTRAK 的见解：真正的 OEE 不需要打开电气柜或重新布线 PLC，只需要看到现场的真实情况。
3.在线质量采集和生产质量标准
在生产过程中，从源头捕捉合格部件和不合格部件。与视觉系统、重量检测或操作员工作站集成后，可立即记录缺陷的具体情况：
- 生产什么
- 生产线上的哪个机器或工位
- 与其他事件的精确时间相关性
- 每个单元是否达到质量标准
当生产质量下降时，您可以在几分钟内做出反应，而不是在下一次轮班会议上。
人为因素：Excel 的真正崩溃之处
即使是出于好意，人工数据录入也会在任何生产操作中引入系统误差：
- 选择性记忆：操作员记住了重大故障，却忘记了小故障
- 社会压力：报告过多停机时间会造成不良影响，因此数字会被 “调整”
- 类别混乱：是转换、故障还是材料短缺？不同操作员对同一事件的分类不同
- 时间压缩：在班次结束后的 10 分钟内记录 8 小时的事件，保证了准确性
这不是操作员的失误，而是人类的天性。Excel 会放大每一个错误，为您提供一个看似精确但根本不可靠的 OEE 计算分数。
Excel 与实时 OEE：工具与效果比较
| 指标 | 基于 Excel 的 OEE | 带分析功能的实时 OEE |
|---|---|---|
| 数据来源 | 手动日志、操作员记录 | 自动传感器、数字信号 |
| 更新频率 | 班次结束、每日、每周 | 连续、实时 |
| 准确性 | 主观，依赖记忆 | 客观，有时间戳 |
| 可见性 | 有限的历史背景 | 实时仪表盘，完全可追溯 |
| 微站 | 很少捕获 | 总是检测到 |
| 反应时间 | 小时到天 | 秒至分钟 |
| 根源分析 | 困难，数据不完整 | 即时、全面 |
| 投资回报率的影响 | 延迟、被动 | 立即、主动 |
| 性能跟踪 | 根据批次总数进行估算 | 每分钟实际测量的零件数 |
| 质量指标 | 滞后指标 | 实时质量跟踪 |
这两种方法之间的差距不仅是技术上的，更是操作上的。一种方法向你展示发生了什么。而另一种则能显示正在发生什么，并实现有效的设备性能管理。
OEE 计算示例：当 78% 并非真正的 78% 时
食品制造行业的一条包装生产线在三个月内的 OEE 始终保持在 78%。他们的 Excel 电子表格显示了稳定的绩效。管理层对这一 OEE 表现感到满意。
然后，他们安装了 PerfTrak 传感器。
真正的 OEE 分数是多少？ 58%.
少了的 20 个百分点去哪儿了？
- 12 分因未记录微型停车而丢失：操作员在未记录的情况下清除了持续 30-90 秒的小堵塞
- 速度下降导致5 分损失：生产线的运行速度比理想运行速度慢 8%，但由于人工计数只跟踪总数，而不是计时，因此没有人注意到性能损失
- 3 分因切换延迟而损失：运营商记录的 “10 分钟切换 “实际平均耗时 22 分钟
业务影响：20 分的 OEE 差距意味着单条生产线上隐藏的年产能达 140,000 欧元。这足以证明增加一整个班次是合理的，或者说，一旦暴露出来，就足以在不增加人员的情况下进行改进。
通过实时数据和分析找出根本原因：
- 微型停止器被追溯到导轨磨损（修复费用为 800 欧元，消除了大部分可用性损失）
- 通过张力调整纠正速度损失（0 成本，30 分钟干预，恢复性能得分）
- 转换流程标准化，平均缩短至 12 分钟（提高了整体生产率）
投资回报率：28 天。
生产线现在的 OEE 为 73%，而不是虚假的 78%，而是真实的、可验证的、持续改进的。更重要的是，当 OEE 分数下降时，团队会立即知道并采取行动。
这个 OEE 计算示例说明了为什么准确性比令人印象深刻的数字更重要。
OEE 基准：什么是制造业的良好 OEE 分数？
许多制造商会问：”我们的 OEE 应该是多少？了解行业基准有助于制定切合实际的目标，但背景也很重要。
OEE 分数的行业标准
根据整个制造业的行业基准：
- 世界级 OEE：85% 或更高
- 良好的 OEE 性能：70-85
- 尚可 OEE：60-70
- OEE 较差：低于 60
然而，这些 OEE 基准假定测量准确。一家通过 Excel 报告 OEE 为 75% 的工厂，在正确测量的情况下，实际运营 OEE 可能只有 60%。
因行业而异的 OEE 因素
不同的制造业面临着不同的挑战：
- 汽车制造：由于工艺成熟、自动化程度高，通常目标为 80-85
- 食品和饮料生产：由于频繁更换和清洁要求，通常为 60-75
- 药品生产：由于严格的质量标准和验证协议，达到 50-70
- 包装作业：65-80% 视产品复杂程度而定
关键不在于将您的 OEE 分数与他人相比，而在于用准确的数据跟踪您在一段时间内的进展。一家从实际 58% 提高到实际 73% 的工厂所取得的成就要高于一家基于错误方法声称达到 85% 的工厂。
制造商常见的 OEE 计算错误
除了 Excel 的问题之外，一些系统误差也困扰着整个生产运营过程中的 OEE 测量：
错误 1：忽视六大损失
有效的 OEE 措施会考虑到影响整体设备效率的所有六大损失：
可用性损失：
- 设备故障和抛锚
- 设置和调整
性能损失：
- 空转和小停
- 降低速度
质量损失：
- 启动过程中的工艺缺陷
- 稳态期间的生产缺陷
许多制造商只跟踪主要停机时间，错过了 40-60% 的实际损失，影响了生产效率。
错误 2：错误使用计划生产时间
可用性计算应使用实际计划生产时间，而不是理论上的 24/7 运行时间。包括
- 定期维护
- 有计划的休息和换班
- 所需的清洁周期
但不要包括计划外的停车，因为这些是您需要衡量的可用性损失。
错误 3：混淆 OEE 与利用率
利用率衡量设备计划运行的时间。OEE 则衡量设备在这段时间内的运行效率。如果一台机器运行缓慢或产生缺陷，它的利用率可能达到 90%，但 OEE 只有 65%。
错误 4：不验证数据质量
如果您的 OEE 计算显示出完美的 100% 天数，那么您的数据很可能是错误的。真实的生产运营总是存在一些低效率。持续的 “完美 “分数表明数据缺失，而不是完美的生产。
如何使用 PerfTrak 计算 OEE：为制造商带来真正实效
计算真正的 OEE 并不意味着安装新的 ERP 系统或重新布线整个工厂。它意味着利用现代化工具连接到生产线上已经发生的事情。
下面介绍 PerfTrak 如何让有效的设备性能测量变得简单：
步骤 1：安装传感器（每台机器 2 小时）
非侵入式传感器与现有设备相连，无需打开电气柜或修改 PLC。我们捕捉
- 机器性能状态（开/关/闲置）
- 数字或模拟信号的周期计数
- 现有系统的质量成果
- 精确的运行时间和实际运行时间
无需停机。无需复杂的集成。新旧设备均可使用。
步骤 2：自动采集数据，准确测量 OEE
连接后，PerfTrak 会持续记录：
- 带有精确时间戳和持续时间的停机事件
- 每个生产单位的周期时间
- 在线检查或操作员输入的质量数据
- 综合计算所需的所有 OEE 因子
所有数据自动流向云端。无需电子表格。无需手动输入。无需人工记忆。
步骤 3：查看实时 OEE 分析和性能仪表板
实时仪表盘显示
- 按机器、生产线或工厂分列的当前 OEE
- 可用性得分、性能得分和质量得分细目
- 最大损失类别的帕累托图表
- 趋势分析显示一段时间内取得的进展
- 与行业基准比较
当 OEE 分数下降时，您会立即看到，而不是下周的报告。
步骤 4：找出根本原因，推动维护工作
由于每个事件都有时间戳和上下文，因此您可以从 “OEE 为 65%”深入到 “这台机器今天有 8 次停机，其中 6 次是产品 SKU #4782 上的卡料，都发生在下午 2-4 点之间”。
这样就可以
- 有针对性的生产性维护，而不是被动的修复
- 根据实际设备性能安排预防性维护
- 消除反复出现的低效现象
- 基于生产率数据的持续改进
这不是数据。那是行动。
停止猜测您的 OEE–测量真正的制造效率
OEE 的好坏取决于其背后的数据。
如果您的团队仍在使用 Excel 根据手动日志计算 OEE，那么您就不是在衡量有效的设备性能，而是在创造一种令人欣慰的虚构。而虚构并不能推动生产运营的改善。
制造业中真正的 OEE 始于真实的数据：自动、准确、可操作。这意味着要测量所有六大损失，捕捉每一个生产单位，跟踪实际周期时间，并在整个生产流程中持续进行。
总体设备效率公式并没有改变。但收集准确数据的工具却发生了巨大变化。现代制造商需要现代化的方法，而不是 1995 年的电子表格。
准备好停止猜测您的 OEE 分数并开始查看真实数据了吗？
常见问题
什么是制造业的良好 OEE 分数？
世界一流的 OEE 是 85%以上，但这是以精确测量为前提的。许多工厂在 Excel 中报告的 OEE 为 75%，但在正确测量的情况下，实际运行 OEE 为 60%。重点是提高实际的 OEE，而不是追求虚高的数字。
OEE 和利用率有什么区别？
利用率衡量设备计划运行的时间。OEE 则衡量设备在这段时间内的运行效率。如果一台机器运行缓慢或产生缺陷，它的利用率可能达到 90%，但 OEE 只有 65%。
实施实时 OEE 跟踪需要多长时间？
使用 PerfTrak 等基于传感器的现代系统，每台机器的安装时间约为 2 小时。无需重新布线，无需修改电气柜，无需停机。
您能用 Excel 手动计算 OEE 吗？
您可以在 Excel 中计算公式，但手动数据录入会遗漏 20-40% 的实际损失，尤其是微停机、速度下降和延迟缺陷。真正的 OEE 需要自动数据采集。
OEE 的六大损失是什么？
六大损失是：设备故障、设置/调整、空转/小停机、速度降低、启动缺陷和生产缺陷。基于 Excel 的跟踪通常会漏掉其中的 60%。
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