在工业管理会议上总会出现这样的问题：”我们工厂的实际绩效如何？在多工厂集团中，这个看似简单的问题往往会引发无休止的争论。A 工厂报告的 OEE 为 74%，B 工厂为 68%，C 工厂为 58%。但这些数字有可比性吗？答案几乎总是否定的。
对于工业集团来说，协调多站点的 OEE（整体设备效率）正成为一项重大的战略挑战。如果不对这些关键性能指标进行严格的标准化，就不可能有效地管理设备群或确定投资的优先次序。
本文探讨了如何在多个生产环境中真正协调设备的整体性能。目的是：将无法比拟的数据转化为真正的战略管理工具。
多网站比较为何如此复杂
首先要消除的错觉是：一个工业集团没有一个 OEE，而是有许多 OEE。每个生产基地对该指标都有自己的解释，形成了一个工业巴别塔，每个人都说着自己的语言。
差异始于参考时间的定义。一些工厂根据理论开工时间计算 OEE，另一些工厂则根据实际出勤时间，还有一些工厂则不包括交接班时间。结果是：三家相同的工厂显示出截然不同的 OEE，原因很简单，因为他们测量的不是同一件事。
对可用性的解释同样多种多样。十分钟的故障在一个地方被认为是微停机，而在另一个地方则被认为是计划停机。机器准备时间有时包括在停机时间内，有时不包括在计算时间内。
工具和解决方案的多样性
不同工厂的数据收集工具大相径庭。历史悠久的工厂使用 Excel 电子表格，最近的工厂使用现代制造执行系统，而收购的工厂则使用不兼容的专有软件。这种技术上的差异扩大了方法上的差异，使任何基于数据的决策变得更加复杂。
妨碍性能分析的错误
如果没有标准化，多地点 OEE 就会成为一种政治行为，而不是管理工具。各地点会制定战略来优化其数字，而不是其生产流程。
类别操纵和原因分析
最常见的偏差涉及对停产的机会主义定义。有困难的生产基地会有计划地将其故障重新归类为计划维护，以人为地提高其可用性。质量缺陷则被转化为 “产品测试”。这些重新分类完全扭曲了对原因的分析，导致无法找出造成可用性损失的真正问题。
另一种常见的做法是篡改参考时间。一些工厂在计算中逐渐剔除了所有绩效下降的时间：生产启动、班次结束。这样一来，他们获得的 OEE 数据虽然令人满意，但却无法反映实际的工业绩效。
数字战争和缺乏可见性
在管理委员会中，每位厂长都会援引当地的具体情况为自己的成果辩护。这些论点成为任何比较分析的挡箭牌。
讨论一直在兜圈子，管理层无法获得明确的信息，以确定好的做法或发现真正有困难的场址。这种缺乏标准化的现象造成了普遍的不信任，破坏了各站点之间的关系。
OEE 多站点标准化的六大支柱
要成功实现协调统一，需要围绕六个基本步骤制定方法，必须在所有地点严格执行。
独特的定义和框架设计
小组需要做出最终决定：参考时间是什么？如何处理系列的变化？这一设计无一例外地成为所有站点的唯一参考标准。实施的成功与否，取决于是否有能力在所有地方实施这一标准。
可用性和维护规则标准化
工作组必须对停机进行精确分类：检测阈值、故障分类、重复停机的处理。在巴黎、里昂或上海，十分钟的停机调整必须以同样的方式进行分类，以便进行真正的比较监测。预防性维护规则也必须统一，以避免可用性失真。
统一每条生产线的性能和周期时间
理论参考率是第三个支柱的主题。小组必须选择一种单一的方法来确定每条生产线的参考率。最稳妥的办法是使用在最佳实际条件下验证的名义产量，同时考虑到单位时间内生产的零件数量。
停靠站类别和常用术语
该集团必须定义一个单一的原因树：机械故障、调整、缺乏材料。这种分类法便于分析原因，并能进行重大整合，从而提高运营效率。
绩效目标和标准化指标
第五个支柱是确定集团内一致的目标。OEE 目标的确定必须采用共同的方法，既要考虑到合理的行业特点，又要消除方法上的偏差。这些目标将成为衡量各生产基地进展情况的基准。
资产性能管理数字化解决方案
实际实施需要一个能够执行这些标准的系统。这就是像 TEEPTRAK 这样专为管理多站点工业性能而设计的平台的作用。
技术标准化和实施
TEEPTRAK 采用单一标准计算所有站点的 OEE。OEE 的定义、可用性规则和停机时间类别只需在集团层面配置一次，并以相同的方式部署。这一技术设施可确保所有站点使用相同的语言。
自动化采集和持续改进
自动采集消除了人为偏差。停工会被自动检测出来，并精确地标注时间。不可能随意重新划分细目或将某些时段排除在计算之外。数据变得客观，从而真正提高了竞争力。
比较仪表板和实时访问
仪表板使管理层能够根据相同的标准即时直观地了解所有生产基地的绩效。总部和车间之间的实时共享创造了完全的透明度，为管理层带来了直接价值。
案例研究：六家工厂，可衡量的投资回报
以一家在欧洲拥有六家机械制造厂的工业集团为例。在统一之前，报告的 OEE 从 58% 到 74% 不等，但无法比较使用不同方法对单一设施进行测量的结果。
该小组部署了具有标准化定义的 TEEPTRAK。自动数据收集消除了本地解释。结果表明，德国工厂由于出色的维护工作而在可用性方面表现出色，而法国工厂则取得了最佳质量成果。
这些洞察力促成了有针对性的技能转移。在三个月内，通过应用现有的最佳实践，表现最差的工厂提高了五个百分点。集团的生产厂家能够利用这些客观数据，合理安排投资的优先次序，显示出快速的投资回报。
结论：从测量到绩效
协调多站点 OEE 不仅仅是一个技术项目。它是一种文化转型，将工业集团从各自为政的逻辑转变为真正的集体绩效动态。
这样做的好处远不止数字的可比性这么简单。成功的标准化能够快速识别和部署最佳实践，立即发现任何偏差，并将投资用于最有利可图的机会。此外，标准化还能改变现场之间的关系：透明取代不信任，合作取代无序竞争。
对于工业管理人员来说，最终拥有可靠和可比较的数据将从根本上改变他们的管理能力。战略决策建立在客观事实而非政治谈判的基础上。管理委员会成为进行建设性分析的时刻，而不是进行辩解的场所。
协调多生产基地的 OEE 并不是拥有无限预算的大型集团的专利。它是任何一家拥有多个生产基地的公司的战略需要。在竞争日益激烈的工业环境中，在集团层面衡量、比较和改进绩效的能力正成为决定性的竞争优势。有了正确的方法和工具，所有决心从工厂集合转变为真正的绩效网络的工业集团都可以实现这种协调。
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