摘要：如果模仿是最诚诚的奉承形式，OEE（总体设备有效性或效率）确实是精益中最受赞赏的措施之一。我数了至少八个基本OEE的不同变体和改编版——尽管让我告诉你，我对它们都印象不深。其中许多似乎是理论学术结构，对你的车间意义不大。此外，相同的首字母缩写词和相似的术语通常

如果模仿是最诚诚的奉承形式，OEE（总体设备有效性或效率）确实是精益中最受赞赏的措施之一。我数了至少八个基本OEE的不同变体和改编版——尽管让我告诉你，我对它们都印象不深。其中许多似乎是理论学术结构，对你的车间意义不大。此外，相同的首字母缩写词和相似的术语通常以完全不同的方式使用，这增加了相当多的混乱。除此之外，我认为OEE在工业中被使用得太多了，它没有意义，许多OEE数字被严重模糊了。不管怎样，让我向您展示OEE的许多不同口味。

所有同义词

OEE是机器上生产的零件数量与其理论最大容量的关系。或者，OEE是生产一些商品所需的最小时间与实际所需时间的关系。这两种方法都将导致相同的数字。有关OEE的更多信息，请参阅我以什么是OEE开头的系列帖子-OEE的定义。

注：在德语中，Gesamtanlageneffektivität的缩写GAE也被用作OEE的同义词。

显然不是机器！

OEE代表整体设备效率（即专注于“设备”）。然而，您也可以为操作员（即人员）计算OEE。基本计算是一样的，尽管获得好的数据有点困难，更不用说运营商的合作了。

无论如何，由于这个OEE不是用于设备，而是用于人员，因此它被命名为OPE，以用于整体人员效率或有效性。然而，工人们很快就抱怨被减少到一个数字，总体人员效率很快被更名为更中立的总体流程效率，其中流程可以是机器、工人或其他任何东西。计算与OEE没有变化。

OEE本身是一种利用。你在机器上生产的东西与你本可以生产的东西。一些OEE变体坚持这种基本方法。

引入TEEP是为了解决OEE的感知问题。可用性损失是流程停止造成的损失。然而，有时你故意关闭你的流程（例如，当你的工厂在晚上或周日关闭时）。OEE为您提供了包含或排除这次的选项（有关此的更多信息，請參閱如何衡量OEE）。当然，排除时间会使您的OEE看起来更好——尽管您的系统没有变化。如今，许多工厂也排除了计划维护和其他计划停止——我不同意。

TEEP试图通过简单地要求每周24小时7天的时间来修复这种数字模糊。无论如何，任何和所有时间都包含在OEE计算中。

就我个人而言，虽然我喜欢这个方向，但我认为这太过分了。首先，你已经可以用正常的OEE来做这件事了。其次，如果你的工厂真的关闭了，那么在我看来，包括这些时间往往是不明智的。无论如何，TEEP是全天候的OEE。

PEE …

我必须说，PEE是一个最不幸的缩写。无论如何，还记得三个损失组——可用性、速度和质量损失吗？有时你会看到一个公式，其中OEE是通过可用性率、性能效率和质量率相乘来计算的。然后公式是：

首先：我不喜欢这个公式，并发现它是计算OEE的糟糕方法。有关此的更多信息，请参阅我的帖子，计算OEE的好方法和坏方法。

然后，PEE将权重k1、k2和k3引入不同的因子。

where

and

这个想法是，你可以更加重视你认为更重要的因素（可用性、效率、质量）。一开始我不喜欢原始公式，添加任意权重对我来说毫无意义。幸运的是，我还没有在实践中看到过这个公式。不要让你的工厂成为第一个开始撒尿的工厂！

不止一个过程...

OEE是一个工具，用于展示流程的利用率，并（更重要的是）指出如何改进该流程。自然，也有为整条生产线或整个工厂拥有一种OEE的愿望。让我们来看看指标。

这有时也是整体吞吐量有效性，这是OEE直接扩展到整个工厂。OEE可以按以下方式计算：

OTE只是将此扩展到整个工厂：

这是有道理的。这个OTE方程背后的想法是合理的。问题是：你的工厂最好的数量是多少？如果是流动生产（例如，装配线），我会使用最慢的过程的周期时间来计算可能的最大零件数量。不幸的是，这不适用于车间和复杂的工厂。外面有很多复杂的数学研究论文来做到这一点——但我不太相信这些计算方法。因此，垃圾进入，垃圾出一个合理的指标。

同外，虽然指标可能是合理的，但很难确定损失的来源。很难确切确定为什么你的产量比可能的要少。理解许多过程的复杂相互作用几乎是不可能的。因此，在我看来，很难将OTE用于实际改进过程。

神经网络

目标是——再次——代表一条线的利用。这种OLE方法使用单个进程的OEE，并将它们合并成一个联合编号。有不同的方法可以将单个OEE合并到OLE中——但它们似乎大部分都是学术性的。一种方法使用模糊逻辑，而另一种方法使用神经网络和学习算法。在我看来，两者都不适合车间。

这源于半导体制造，因此有时也被称为整体（半导体）Fab效率。OFE声称是基于OEE的进一步发展，它着眼于整个工厂。然而，基本指标是完全不同的。虽然老好的OEE看零件生产和所需时间，但OFE几乎只看成本。因此，它与原始的利用率相关的OEE几乎没有关系，而更像是一个驾驶舱或仪表板，有许多与工厂相关的不同指标。

然后，您将权重分配到不同的驾驶舱关键绩效指标，将关键绩效指标乘以权重，并创建总体和。它与上面的PEE有些相似，但有很多很多变数。你选哪一个由你决定。

再说一遍，我完全看不出这有好处。如果出于某种原因，你想把所有东西都混合在一个数字中，这是有可能的，但是......为什么？这个数字是无法理解的，而且毫无意义。

MCE是不同的东西。这不看生产的零件数量，而是看系统的交货时间。MCE是单个部件实际工作的时间（即增值时间）到该部件在系统中的总时间（即交货时间）。

如果您对交货时间比对takt时间（生产率）更感兴趣，这是一个有用的指标。价值流映射中已经使用了类似的度量，其中计算了附加值时间的百分比。然而，不要像OEE那样期待70%-90%的大量数字。MCE通常相当低，通常在0.05%左右，这意味着一个部件只在系统中的1/2000次工作；99.95%的时间是该部件在等待。

正如你所看到的，有很多不同的OEE变体和口味。OPE和OAE只是同义词。TEEP也几乎相同，但以全天候为时间基础。对于整条线路，您可以使用OTE——如果您设法获得线路最大容量所需的数据。如果你的重点是交货时间而不是生产数量，那么MCE就是一种可能性。远离OLE、OFE和PEE。现在出去，弄清楚你的系统在哪里有损失，并组织你的行业！

来源：钱老板穿搭