为什么要测量工厂的 OEE 效率？[7 个理由 + 经过验证的投资回报率］

为什么要测量 OEE？这个问题在车间里反复出现。答案很简单：如果不进行测量，35% 到 40% 的生产能力将被忽略。这些隐性损失每天都在发生，相当于数十万欧元的闲置产能。这里停工两分钟，那里生产率降低，还有一些故障零件……这些微小的损失无声无息地积累起来。

在 TeepTrak，我们已经为 30 个国家的 400 多家工厂提供了支持。这些数字不言自明：平均生产率提高 29%，投资回报率不到一个月。因此，真正的问题不是 “为什么要测量 OEE”，而是 “为什么要等待？这篇文章揭示了测量 OEE 的 7 个具体原因、不测量的真正成本，以及像 Hutchinson 这样的公司是如何改变其绩效的。

测量 OEE 的真正含义是什么？

测量和计算 OEE 之间的区别

计算 OEE 意味着应用一个公式：可用性 × 性能 × 质量。任何 Excel 电子表格都可以进行 OEE 计算。测量 OEE 意味着自动获取生产数据，为计算提供可靠信息。这就是估计与现实之间的区别。

一名操作员在下班时记下 “休息 10 分钟”。到底是 10 分钟还是 12 分钟？这 2 分钟的误差相当于 20% 的误差。将这一误差乘以每天几十次的停机：一些工厂发现，他们的 “75% OEE “实际上是自动测量的 58%。

手动测量与自动测量：对性能的影响

人工测量有三个局限性：精度不够（20%-40% 的偏差）、操作员工作量大、数据无法使用。小于 2 分钟的微停机从不记录。停机原因不明确。生产经理盲目指挥。

通过传感器进行自动测量可以解决这些问题。每一次停机都能精确到秒。生产过程受到持续监控。数据可以实时使用，以便立即采取行动。正如我们在 “如何计算实际 OEE 值“一文中所解释的，Excel 可以计算，但不能保证数据的可靠性。

衡量回报率的 7 个重要原因

1.将无形变为有形：分析隐性损失

测量 OEE 的第一个原因是：你无法改进你看不到的东西。大的故障是可见的。但持续 30 到 90 秒的几十个微小故障又是怎么回事呢？磨损造成的减速？这些看不见的生产损失占产能的 35-40%。

微停顿：这里 45 秒，那里 20 秒。单个微停可忽略不计。合计损失 10-15 个 OEE 点。性能下降：您的机器每小时生产 85 个零件，而不是 100 个。 这 15%的损失相当于整台机器的损失。

一家包装厂人工估计其 OEE 为 78%。安装 PerfTrak 后：实际为 58%。这 20 个点代表了一条生产线每年 140,000 欧元的隐藏产能。

2.数据驱动决策：实时解读结果

在没有精确测量的情况下，决策只能依靠直觉。这些直觉不足以管理现代化工厂。

测量将印象转化为确定性：客观地确定优先次序（在 OEE 显示损失最大的地方进行投资）、实事求是地进行评估（测量 2% 或 10% 的改造的实际影响）、透明地进行沟通（”我们 60% 的停机都是设备老化造成的。更换设备每年可产生 18 万欧元的产能”）。

绩效指标在生产、维护、质量和管理之间创造了一种共同语言。不再有毫无结果的争论。数据客观，无可争议。

3.投资的合理性：财务战略和投资回报率

获得预算需要充分的理由。管理层需要数字和投资回报率。OEE 测量提供了这些论据：量化损失成本（”我们的生产线运行率为 62%。我们每年损失 1,900 个小时，即 152,000 欧元的闲置产能”），计算投资回报率（”更换传送带需要花费 45,000 欧元。损失了 8 个 OEE 点。恢复这些点每年可产生 65,000 欧元。投资回报率：8 个月”）。

这些论点都是商业语言。如果没有测量，就只能凭直觉要求预算。有了 OEE，您就可以提出量化的业务案例。接受率的差异是巨大的。

4.运营商承诺：引入绩效文化

被低估的好处之一：对团队承诺的影响。OEE 不是监控工具。它是一种增强能力的工具。

即时可见性：实时仪表盘显示操作的即时影响。操作员成为绩效的参与者。他们知道机器为什么会停机以及停机的代价。事实认可：当一个团队将 OEE 从 65% 提高到 73% 时，可以对结果进行衡量和共享。

冲突结束：”为什么产量低？”成为目标。数据显示了原因：60% 的故障、25% 的缺料、15% 的质量。每个人都在自己的领域采取行动。

正如我们的理念所言：OEE 并不能提高绩效，只有操作人员实时了解真相后才能提高绩效。

5.标杆管理：内部和外部的卓越比较

通过这种测量方法可以进行两个关键的比较。内部基准：两条相同的生产线，一条的 OEE 为 72%，另一条为 58%。为什么会这样？通过 OEE，您可以找出差异并复制良好做法。

外部基准：每个行业都有自己的标准。食品行业：60-75%（经常变化）。汽车业：75-90%（标准化流程）。航空业：70-85%（极高的产品质量）。

了解自己的状况，才能制定切合实际的目标。一下子从 55% 提高到 85% 是不可能的。将目标定为 65%，然后再定为 72%，这才是可信的。

6.帕累托优先排序：分析优先损失和实施行动

50 种不同的停机原因。从哪里入手？OEE 测量和帕累托（Pareto）发现，20% 的原因会造成 80% 的损失。一条 64% 的 OEE 生产线显示，45% 的损失来自 3 个停机原因（堵塞、传送带、缺少材料）。

如果不进行测量，就会对所有原因一视同仁。如果采用帕累托方法，解决 3 个问题就能挽回 45% 的损失，即 12 个 OEE 点。TEEPTRAK 将这种分析集成到其仪表板中。您可以立即看到您的 “最大损失”。

例如：一家电缆厂有 23 个原因。分析表明，张力调整占停工原因的 18%。通过标准化，工厂在 3 周内提高了 6 个百分点。成本：0 欧元。影响：产能提高 15%。实施有针对性的行动，效果截然不同。

7.持续改进：长期方法的重要性

OEE 是精益生产、TPM 和工业 4.0 方法的基础。精益消除浪费。但是，如果不进行测量，如何识别浪费呢？OEE 揭示了 7 种浪费：生产过剩、等待、运输、流程不当、库存、移动和缺陷。它可以量化每种类型的浪费。

全面生产维护：当 OEE 发出警报时，自主维护就会介入。在测量损失后进行计划维护。工业 4.0：什么可以数字化？投资回报率是多少？OEE 提供了答案。数据为分析、预测算法和数字孪生提供了依据。

如果没有测量，您的计划就只能建立在假设的基础上。有了 OEE，它们就变成了可衡量的项目。团队之间的协作得到改善。失败与可持续转型之间的区别。

不计量的真实成本

计算隐性成本：一个实例

食品包装生产线。预计 OEE：68%。开放时间：5000 小时/年。产能：1000 件/小时。价格：15 欧元。利润率：40%。测量的实际 OEE：58%（少 10 个点）。

计算：10 点 = 每年损失 500 小时。500 小时 × 1 000 件 = 500 000 件未生产。500,000 × 15 欧元 × 40% = 每年损失利润 3,000,000 欧元。即使恢复 50%，也是 150 万欧元。

永久性隐形损失：对生产时间的影响

每天 50 次，每次 30 秒的微停顿：没有人注意，没有人解决。它将无限期地持续下去。计算：30 秒 × 50 × 250 天 = 104 小时/年。按每小时 1 000 欧元的全额费用计算：一次隐形微停的费用为每年 104 000 欧元。

测量将无形的损失转化为有形的、可操作的损失。未生产的产品总数与可用时间的关系揭示了真正的潜力。总之，这种可见性是关键所在。

对竞争力的影响：市场业绩损失

无法优化交付周期：在不了解实际产能的情况下，您承诺 D+5，而您的 OEE 只允许 D+7。结果：延误，客户不满意。隐藏的额外成本：加班、周末、分包，以弥补无法衡量的产能不足。

错误决策：投资 50 万欧元建设新生产线，而当前生产线的生产率仅为 58%，而不是可能的 75%。市场侵蚀：竞争对手的测量和生产率为 78%。同样的设备，他的产能高出 20%。在价格方面更有竞争力，在交货时间方面反应更迅速。他赢了。你输了。

测量的投资回报率：真实的数字和结果

哈钦森：转型得益于 OEE 系统

Hutchinson 公司是世界领先的汽车和航空航天业橡胶/塑料生产商。最初情况：OEE Excel 47%。部署 TEEPTRAK：PerfTrak 传感器、自动测量、现场仪表板。

12 个月成果：OEE 从 47% 提高到 72%（+25 个点）。生产率提高：产能提高 53%。投资回报率：< 1 个月。影响：收回数百万欧元。

关键：实时可见性、操作员承诺、帕累托（通过 20% 的原因获得 80% 的收益）。

平均投资回报率：我们所有客户的投资回报率均低于一个月

400 家工厂，2500 多条生产线：平均投资回报率< 1 个月。平均生产线：安装费 12000 欧元，生产线成本 800 欧元/小时，OEE 从 62% 提高到 71%（+9 个点）。计算：5000 小时的 9 个点 = 450 小时的回收。450h × 800 欧元 = 360,000 欧元年收益。投资回报率 = 12,000 欧元 / 360,000 欧元 × 12 = 0.4 个月（12 天）。

即使只有 5 个点，投资回报率也高达< 3 个月。这是最有利可图的投资。优化的正常运行时间可立即收回投资成本。

平均收益：测量生产率 +29

总体生产率：+29%（OEE 从 58% 提高到 75%）。可用性：+12%（减少停机时间、预测性维护）。性能：+8%（检测降级率，消除微停机）。质量：+5%（早期检测，减少废品）。

这些收益已在各行各业的数百个场所进行了测量。3 年投资 12,000-18,000 欧元。年收益 325,000-515,000 欧元。不测量的成本总是超过测量的成本。

手动测量：为何不再足够

精确度不够：与实际情况偏差 20-40

Excel OEE 与测量的 OEE 之间的系统差异：20-40%。例如：Excel 78% = 实际 58%（-20 个点）。71% = 62% (-9).65% = 51% (-14).原因：选择性记忆（遗忘小停机点）、时间不准确（误差累积）、低估小停机点（< 2 分钟未注意到）、心理偏差（数据平滑化）。

您的 Excel 显示了一个令人欣慰但虚假的 OEE。您的 GPS 出了故障。你错过了真正的生产流程。根据这些数据做出的每项决策都有失偏颇。

非生产性操作员工作量：对循环时间的影响

15-20 分钟/打字台。3 个班次，250 天：188-250 小时/年 = 每条生产线 1 个月的工作量。这段时间没有产出。操作员不生产，不解决问题。他在下班时填写 Excel，记忆不准确，数据质量下降。

有了 PerfTrak 自动解决方案，这些时间就被解放出来了。操作员可以专注于价值：生产、发现问题、提出改进建议。实际周期时间得到优化。数据自动采集。

无法操作的数据：无法持续改进

即使它们是准确的（它们从来都不是准确的），它们也来得太晚了。今天输入数据，今天晚上汇总，明天分析，后天讨论。3 天前发现的问题：不可能记住来龙去脉。

如果没有准确的时间戳，就不可能将质量缺陷和生产事件联系起来。

以 70% 的速度运行 2 小时。下班时发现（手动）与 10 分钟后发出警报（自动）。手动数据无法为预测算法提供数据。您仍处于被动状态。持续改进需要准确、完整、实时的数据。手动数据录入无法提供这三个品质。实时测量符合要求产品的百分比会带来很大的不同。

测量 OEE：为谁测量，何时测量？

中小企业与大型工厂：在各种情况下的重要性

误解：”OEE 是大型工厂的专利。现实：对中小型企业更为重要。大型工厂吸收低效。中小型企业：每个点都很重要，直接影响盈利能力。

OEE 提供：快速客观化（2-3 项高影响行动）、即时投资回报率（几个点 = 20-30% 的利润率）、专业化（数据驱动管理，无需工程师大军）。TEEPTRAK 可支持拥有 20 名员工的工厂和拥有 10,000 名员工的集团。规模不变，效益不变。

连续生产与非连续生产：调整空间

连续性（24/7，很少变化）：集中 OEE 可用性/性能。目标：减少停机时间，保持吞吐量。目标是 80-90%。不连续（频繁更换、批次）：OEE 包含转换时间（可用性）。目标：减少更换次数（SMED），提高启动产量。目标 65-75%。

在这两种情况下，措施都是相关的。只是解释不同而已。停止计数要根据具体情况进行调整。

理想时间：何时开始设置？

简短回答：现在。三个恰当的时机：产能投资（购买 50 万欧元生产线前进行测量）、精益/TPM 方法（以 OEE 为基础）、客户对响应速度的要求（了解实际产能）。

但最佳时机是：问题出现之前。当出现危机（延误、失去市场）时，为时已晚。反应模式、压力、回旋余地小。衡量 = 积极主动的姿态。在危机发生前找出弱点。归根结底，预测胜于反应。从长远来看，这种策略会带来回报。

TeepTrak 入门：简化流程

2 小时安装/机器：不停产

担心复杂性：”停止生产、打开机柜、审查网络……”。有了 TeepTrak，这些都不是问题。PerfTrak：非侵入式安装，2 小时/台机器。外部传感器（无需打开机柜）。无线连接（无需布线）。无需停止生产（机器运行时即可安装）。通用兼容性（新旧机器）。

流程：D1 上午审核 1 小时，D1 下午安装 1 号机器（2 小时），D2 机器 2-3-4（每台 2 小时），D3 参数设置 + 培训（半天）。3 天后，4 台机器连接完毕，首次实现实时 OEE。

来自 D+1 的实时数据：仪表板和警报

一旦安装，数据就会上升。没有学习阶段。您可以看到：机器状态（启动/停止/闲置）、当前 OEE（实时更新）、停机和持续时间、历史记录。

车间屏幕、现场平板电脑、办公室电脑、智能手机上的仪表板。警报：停工> 5 分钟（短信组长），OEE< 60% 超过 2 小时（电子邮件经理），节奏漂移> 10%（技术人员通知）。

这种响应能力改变了管理方式。您不再需要管理周末报告。而是实时管理。您可以立即衡量损失的比例。然后自然而然地采取行动。

持续支持和培训

安装只是开始。价值是长期积累的。TEEPTRAK 陪您走过每一步。第 1 阶段（第 1 个月）：安装、培训、配置、参考 OEE。第 2 阶段（第 2-3 个月）：确定帕累托原因、优先项目、方法支持、每周监控。第 3 阶段（第 4-12 个月）：扩展其他生产线、系统集成（ERP、CMMS）、高级培训、季度审查。

持续支持：6/7 热线，包括更新，在线培训平台，用户社区。目标：可持续、可衡量的成果。29% 的平均收益是结构化、装备化和支持化方法的结果。

高质量的支持是成功的保证。与投入的时间相比，收益是指数级的。

结论：衡量 OEE 是竞争的必要条件

7 个基本原因：让无形变得有形（35%-40% 的可操作损失）、用数据做决定（不再凭直觉）、证明投资合理（财务论证）、让操作人员参与（授权）、智能基准（相关比较）、优先考虑帕累托（20% 的行动，80% 的结果）、建立持续改进（精益/TPM/4.0 基础）。

不衡量的代价：数百万产能损失、错误决策、竞争力下降。投资回报率测评：< 1 个月平均值，+29% 的生产率，立竿见影的可持续收益。人工测量不足：与实际情况有 20-40% 的偏差，浪费时间，数据无法使用。

问题不再是 “为什么要测量”，而是 “为什么要等待”。每天没有测量 = 永远的损失。每周没有数据=错失良机。每个月没有可见性 = 竞争对手落后。

OEE 并不能提高绩效。当操作员看到实时真相时，他们就会这样做。

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