计算OEE的好方法和坏方法

摘要：也许你见过一个类似于OEE = A x P x Q的公式。我经常看到这个公式，但对我来说，这是一个非常不切实际的计算OEE的方法。让我通过比较计算OEE的三种不同方法来向您展示原因。

计算OEE有不同的方法。我知道至少三种不同的方式。然而，其中一些比其他的更容易、更实用。

也许你见过一个类似于OEE = A x P x Q的公式。我经常看到这个公式，但对我来说，这是一个非常不切实际的计算OEE的方法。让我通过比较计算OEE的三种不同方法来向您展示原因。

在这篇文章中，我将使用例子。为了计算OEE，我们需要一些数据点。我们的示例流程如下：

总时间：该过程计划工作的总时间，5天，每次24小时或总共7200分钟停机时间：无论出于何种原因，机器停止：1440分钟周期时间：生产一个单位需要：1.5分钟/单位良好单位：5天内生产的良好零件总数：2880件缺陷单位：5天内生产的缺陷零件总数：240件

感觉不对......

在文献中，你有时会发现OEE的以下公式：

where

A是可用性率，即机器运行时间与考虑的总时间的比率。P是性能效率。这是根据生产零件（包括有缺陷的零件）所需的理想时间除以过程的总运行时间计算的。Q是质量率。这只是好部件的数量除以产生的好部件和坏部件总数。

我们示例的A、P和Q计算如下。

因此，根据APQ公式，整体OEE是：

你已经可以看到，这需要相当多的计算工作。

那样更容易...

如果你只需要OEE，有更简单的方法来计算它。一个是使用生产的好零件与本可以生产的零件数量的比率。因此

上面，我们通过将良好单位除以本可以生产的单位总数来计算OEE。您可以使用时间以类似的方式计算OEE。您将最起码需要的持续时间除以实际需要的时间。

不难看出，通过碎片或时间的计算要容易和简单得多。A x P x Q方法要复杂得多，因此出错的可能性要高得多。该公式容易出错，不仅因为有更多的计算步骤，还因为当你使用总时间或只使用机器实际运行的时间时，何时使用所有部件，以及何时只使用好部件时，你必须始终注意，等等。我发现它非常令人困惑（但诚然，我更经常使用另一种方式）。

此外，如果我们把整个复杂公式放在一起，我们可以很容易地取消许多项。

重新安排这个给了我们：

许多条款很容易被取消，这给我们留下了

这正是我们上面“Easy Way by Time”的公式。

损失...

由于损失，您的OEE低于100%。这些损失通常分为可用性损失、速度损失和质量损失。了解您的损失有多大将帮助您实际改进系统。

使用A x P x Q公式，您可以获得至少听起来相似的东西——可用性率、性能效率和质量率。我认为用这三个术语分解OEE是计算最初以这种方式进行的原因。然而，我仍然认为这不切实际。

你可以希望相应的术语总和高达100%。不幸的是，他们没有！只有可用性率和可用性损失加在一起可以给出100%，但速度损失并不与性能效率相辅相成，质量率同样不与质量损失相辅相成。它们是完全不同的数字！让我们来算算吧。

可用性损失...

可用性损失是因机器停止而损失的部分损失。这通常按时间计算，因为总时间和停止通常以时间的形式给出。

也可以通过部分数来计算，但由于这通常涉及更多的数学，上述方法更容易。无论如何，损失都是一样的。以下是使用零件数量的稍微更复杂的计算，供参考：

可用性损失和可用性率加在一起正好是100%.

一个缺陷...

质量损失是因零件缺陷而损失的时间。这也可以通过时间或数量来计算来完成。让我们先根据损失的时间进行计算：

通过损失数量计算同样简单，并给出相同的数字：

然而，质量损失和质量率不再是互补的。

最后，速度损失。我把这些损失留到最后，因为速度损失只是剩余的100%。

同样，速度损失和性能效率不再是互补的。

Easy OeeValueValueA×P×Q = OEEAvailability Losses20%80%Availability RateSpeed Losses15%81.25%Performance EfficiencyQuality Losses5%92.39%Quality RateOEE60%60%OEE

事实上，它们一定不同。毕竟，A x P x Q公式是一个乘法，另一个公式的总和高达100%

对我来说，很明显，总结损失有显著的好处。更容易看出损失的哪一部分对总损失的贡献有多大。这也使得根据不同的改进行动来估计一个系统将改进多少变得更加容易。下面是一个简单的瀑布条形图，显示了哪一部分损失对整体OEE损失的贡献。