设备可用率：为什么设备部报 98%，生产却低得多

本文写给生产总监、设备维护负责人和工厂负责人：在绩效评审会上，你们是否经常看到两个设备可用率数字针锋相对？

场景很常见。设备部给出的设备可用率是 98%。生产部拿出的 OEE，其时间开动率明显更低。双方都没错，而这恰恰就是问题：他们测量的根本不是同一件事。

两种可用率，两种定义

在设备维护口径下，可用率衡量的是设备能够运行的能力，依据故障来计算：运行时间除以总时间，或者 MTBF 除以 MTBF 与 MTTR 之和。换型、等料或操作工缺岗都不算故障，不计入计算。

在生产口径下，OEE 的时间开动率是运行时间与负荷时间之比。任何计划外停机都会拉低它，无论原因是什么：故障、调整、换型、缺件，还是等待质检。

因此，一台设备在维护意义上可能非常可靠，对生产来说却开动不足。分歧不在于数字算错，而在于统计范围从未说清。

还有微停机的问题。在最常见的 OEE 口径中，微停机计入性能开动率而不是时间开动率，也有工厂把它计入时间开动率。两种做法都说得通，前提是一定要计入某处，而现实中这往往做不到。

FreeMaint 在维护端发现了什么

在《会说谎的维护指标》（法语）一文中，FreeMaint 拆解了每套 CMMS（设备维护管理系统）都会显示的三个指标。他们的结论只有一句话：“说谎的是它们的配置。”

• 被夸大的 MTBF。当预防性维护和纠正性维护混在同一个故障计数里时，预防性维护做得越多，MTBF 看起来就越好。在他们的例子中，简单算出的 MTBF 是 159 小时，只计算真实故障时则是 1 752 小时。
• 被低估的 MTTR。它只计算设备本身的修理时间，不包括下游产线的等待和批次的恢复。他们的例子中 MTTR 显示为 2 小时，实际停机约 32 小时。
• 被高估的可用率。没有开工单就处理掉的短停机不会出现在系统里。FreeMaint 估计，约 60% 的产线停机不到 15 分钟。在他们的例子中，把这些停机重新计入后，可用率从 98.9% 降到约 97.8%。

他们的结论同样适用于生产：指标本身没错，误导人的是它的构建方式。

生产端的同样机制

OEE 也有自己美化产线的方式。

1. 过于宽松的标准节拍。如果理论节拍设定得比设备实际能力慢，性能开动率就会被机械地抬高，降速损失随之隐形。
2. 名不副实的“计划停机”。换型或清洁一旦被归为计划停机，就从负荷时间中剔除。OEE 上升了，产线却没有多做一个零件。
3. 用合格品代替一次合格品。把返修件算作合格品，就抹掉了质量损失，而返修实际上消耗了设备时间和人工。

在这三种情况下，数字在会上依然站得住脚，只是它不再告诉你产能损失在哪里。

让设备部与生产部达成一致

统一口径靠一条简单规则：两个部门共用同一个停机事件数据源。每次停机自动检测、打上时间戳，再分类：故障、换型、等待、调整、微停机。设备部用故障数据计算 MTBF，生产部用全部数据计算 OEE。一份数据，两种解读，不再为数字争论。

从哪里开始

1. 把两种定义写在同一页纸上。公式、统计范围、排除项。很多时候，这是它们第一次被并排摆出来。
2. 选一条试点产线，连续两周测量全部停机。不设时长门槛，不重新归类。
3. 共同汇报结果。当设备部和生产部看着同一张停机表开评审会，会议的气氛就变了。

在已部署的工厂中，TEEPTRAK 观察到 OEE 平均提升 10 至 15 个百分点，计划外停机减少 30%。起点始终相同：看见每一次停机。

延伸阅读

• 《会说谎的维护指标》，FreeMaint：三种计算错误详解及其纠正方法。FreeMaint 还提供一个MTBF 与 MTTR 计算器（法语）。
• MTTR、MTBF 与 OEE：可靠性指标怎么算、怎么用
• 设备开动率是什么？如何提高设备开动率

FAQ

设备可用率怎么计算？ 维护口径下，用运行时间除以总时间，或用 MTBF 除以 MTBF 与 MTTR 之和。OEE 口径下，用运行时间除以负荷时间，并扣除全部计划外停机。

为什么维护口径的可用率高于 OEE 的时间开动率？ 因为它只计算故障。换型、等待和调整会拉低 OEE 的时间开动率，却不影响维护口径的可用率。

微停机计入可用率吗？ 视所采用的口径而定，计入时间开动率或性能开动率。关键是要测量到它们，而人工填报很少能做到。