摘要:整体设备效能 OEE的测量 对于绝大部分的车间来说，可靠且高质量的数据很少，因为获取所需的数据真的很困难。 在OEE的计算中尤其如此，因此，很多企业的OEE质量很低，这种低质量的结果不但无法体现企业的真实情况，更重要的是无法指导企业进行后续的改善活动。
整体设备效能 OEE的测量 对于绝大部分的车间来说，可靠且高质量的数据很少，因为获取所需的数据真的很困难。 在OEE的计算中尤其如此，因此，很多企业的OEE质量很低，这种低质量的结果不但无法体现企业的真实情况，更重要的是无法指导企业进行后续的改善活动。 在上一篇文章中，我们研究了整体设备效能（OEE）的定义，包括可用性、速度和质量的损失。 接下来我想探讨一下OEE如何测量。 关于这个问题，理论与实践中是有相当区别的。这篇文章探讨的是在真正的车间环境测量OEE的关键提示和要点。 OEE的基础时间 
下班时间到 第一个要点是OEE计算的时间基础。 我们是只想查看计划的班次，还是考虑全部的可利用时间7*24？（即每周7天每天24小时） 在大多数工厂中，时间的基础单位是班次。比如常见的是五天两班制。如果产能不足，无法满足客户需求，则可能需要考虑七天三班制。（当然，如此大的工作强度对于公司来说并不是健康的状态，可能要面对质量和效率的风险。）如果你将时间基础设为7*24，那么这样很可能会使你公司的OEE计算结果在纸面上看起来不是那么优秀，尽管你的产出情况可能很好。但是由于管理人员和产线的操作工往往通过OEE来评价产线的表现，所以大家都期望看到一个漂亮的数字。因此，没有人希望看到把时间基础设置的过大。反之，如果时间基础设置的很小，OEE则无法反映出本该工作的时间却没有产出的问题。 可以看出，时间基础的选取包含了主观和客观的影响因素。因此，它并没有一个统一的答案。不过，无论如何选取该参数，更重要的问题是弄清楚公司在本可以上班的时间没有排班，这个问题的原因是什么。
OEE的基础速度 
速度产生差异 第二个重要的数据是机器的速度（机器的节拍时间）。 我们一定很想知道机器（或者产线）的理论产出，即机器在完美的条件下运转，没有质量问题的情况下能生产多少产品。获取该数据有以下方法： 1. 人工记录。 尽可能的记录你能够得到的数据永远是最快捷的方法。（无论是从一些信息系统中还是现场）然而，这些数字通常是不准确的。因为它们可能只是生产线某一时段的平均值，并不能反映全貌。即使是选取了生产线表现特别好的一天，其实那一天往往也有损失，简单的记录那一天的产出作为理论产出会掩盖这些损失。 2. 基于理论计算。 比如使用MTM（时间测量方法method of time measurement）或者其他时间推算方法。这种方法比人工记录获得的节拍时间可靠很多。不过这些方法也并非完美。比如MTM获得的工时，它表现的是一个中等技能工的节拍时间。这些方法获得的工时，通常比优秀员工的操作速度慢。另外，相对第一种记录的方法，需要专业的工程师来得到这个数据。 3. 基于大量实际数据的分析。 要想获得生产过程的真正的理论速度就需要反复测量零件完成之间的时间（节拍时间）。你会发现测量结果是呈现正态分布的，大多数时间聚集在平均值周围，有些时间可能由于故障而持续更长的时间，有些则比平均值更快或快得多。虽然我们的目标是选择完美的制造速度，但是如果仅仅是从数据中找到一个最快的值作为速度，那也很可能是一个错误值（例如系统记录错误等）。最好是对测量值进行排序，第5%或第10%快的点作为理论速度。这种方法得出的数据是最适合公司的，也是实现难度最高的方法。 OEE的计算 计算和整理 现在我们有了基础时间和基础速度（节拍时间）。将时间除以速度可以生成的理论部件数量。例如，每天8小时（480分钟）工作，你的速度是每5分钟完成一件，那么理论上你每天可以生产，480/5=96件。 然后我们要看看你一天实际生产了多少件合格产品。这个数字就很容易得到了，毕竟大家的工资可能就取决于它。 接下来用理论上可能的96件与实际生产的数量进行比较。 假设你实际生产出来的只有50件，那么你的OEE是50/96=52% 如果你想知道那“消失”的46件去了哪里。你需要面对的挑战是如何获得可靠的数据。 得到了OEE的数值后，您一定想问那“消失”的46件去了哪里。为了得到这个问题的答案，你需要面对的挑战是如何进一步获得可靠的数据。 下一篇我们来讨论获取这些数据的方法。 希望本文会对你有所帮助，现在就开始你的改善吧！ |
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