如何统一多个地点的 OEE 测量，以便进行可靠的比较、分享最佳实践并推动整个集团的持续改进。
对于在多个地点运营的制造商来说，多工厂 OEE 已成为一个重要的战略问题。在管理委员会会议上，总会出现这样的问题：”我们工厂的真实绩效如何？A 工厂的 OEE 为 74%，B 工厂为 68%，C 工厂为 58%。但这些数字有可比性吗？如果不对整体设备效率进行严格的标准化，就不可能有效地管理工厂或确定投资的优先次序。
为什么多工厂 OEE 标准化对提高生产率至关重要？
一个工业集团并不只有一个 OEE，而是有多少个厂址就有多少个 OEE 值。每个工厂对这一指标的计算方法都不尽相同，因此任何企业层面的分析都毫无意义。有些工厂根据理论生产时间计算 OEE，有些工厂根据实际运行时间计算 OEE，还有些工厂不包括转换时间。
对可用性的解释也同样各不相同。十分钟的故障在一个站点被认为是微停机，而在另一个站点则被认为是计划停机。这种方法上的混乱使本应客观的指标变成了一种政治行为，掩盖了真正的低效率。
根据最近的研究，OEE 软件市场已从 2024 年的 657.0 亿美元增长到 2030 年的 1786 亿美元。这一增长速度反映出企业越来越意识到，对多个生产基地的运营效率进行标准化衡量至关重要。
多地点制造背景下的 OEE 计算挑战
计算方法不一致
不同的工厂通常使用不同的定义来计算 OEE 要素。虽然标准公式是可用性 × 性能 × 质量，但输入的数据差别很大。一个工厂可能将生产时间定义为总小时数减去休息时间，而另一个工厂则不包括维护窗口。
在生产过程中，理想的周期时间也会带来类似的问题。对于多产品操作，确定最大吞吐量需要加权平均值。如果没有标准化，与大批量生产的工厂相比，生产复杂零件的工厂似乎表现不佳。
收集工具的多样性
数据收集工具因地而异。历史悠久的工厂使用 Excel，新工厂使用与 PLC 相连接的现代化 MES，而收购的工厂则使用不兼容的专有软件。这种异质性扩大了方法上的差异。
人工收集会产生偏差。操作员可能会对设备故障进行重新分类，或将某些时段排除在计算之外。如果没有自动化，这些数字就会变得主观，掩盖实际的性能损失和质量损失。
为生产流程建立标准化的 OEE 资源库
制定统一的定义
标准化的基础始于组级的统一定义。在可用性方面，准确定义计划内停机和计划外停机。明确如何划分转换时间和质量停工。
在性能方面，按设备和产品系列创建标准周期时间中央数据库。在质量方面，规范缺陷分类，统一各地的检验标准。
通过自动数据收集部署 OEE 解决方案
自动数据收集消除了人为偏差。通过 PLC 可自动检测停机时间，并准确记录时间戳。现代物联网系统可对所有设备进行实时监控，捕捉机器状态和质量事件，无需操作员干预。
云平台便于进行远程资产性能管理，可对不同地点的资产性能进行集中跟踪。这种方法既能降低管理成本，又能提高数据的准确性。
利用多工厂 OEE 实现持续改进
制定基准和分享最佳做法
有了标准化的衡量标准，就可以对多个地点进行有意义的基准衡量。仪表板可使用相同的标准即时显示所有地点的绩效。
有效的基准测试会分别分析这三个组成部分。一家工厂可能由于采用了预测性维护而在可用性方面表现出色，而另一家工厂则可能在质量方面处于领先地位。这些洞察力有助于进行有针对性的知识转移，并降低与低效率相关的成本。
对生产力的具体影响
以一家在欧洲经营六家工厂的集团为例。在统一之前，OEE 在 58% 到 74% 之间，方法各不相同。部署标准化 OEE 解决方案后，该集团建立了统一的定义。
在三个月内，效率较低的工厂通过应用现有的最佳实践提高了五个 OEE 点。一家食品制造商在实现标准化后，OEE 从 28.9% 提高到了 36.2%，证明了结构化持续改进对运营效率的影响。
多工厂 OEE 技术与培训
现代部署依赖于边缘计算、云平台和移动接口。OPC UA 等协议提供了与各种设备的连接。人工智能可实现预测性维护，减少设备故障和相关成本。
团队培训至关重要。对操作员和管理人员进行标准化 OEE 计算培训。展示可比数据如何促进持续改进并将低效转化为生产机会。
对于追求卓越的制造商而言，标准化的多工厂 OEE 可将整体设备效率从一个简单的数字转变为一种战略工具，从而提高整个企业的效率。
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