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全局设备效率

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全局设备效率(Overall Equipment Effectiveness,OEE)

目录

什么是全局设备效率

  全局设备效率是Overall Equipment Effectiveness,简称OEE。一般,每一个生产设备都有自己的理论产能,要实现这一理论产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。OEE就是用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率,它是一个独立的测量工具。

  OEE是由可用率,表现性以及质量指数三个关键要素组成:

  OEE=可用率*表现指数*质量指数

  其中:

  • 可用率=操作时间/计划工作时间

  它是用来评价停工所带来的损失,包括引起计划生产发生停工的任何事件,例如设备故障,原材料短缺以及生产方法的改变等。

  • 表现指数=理想周期时间/(操作时间/总产量)=(总产量/操作时间)/生产速率

  表现性是用来评价生产速度上的损失。包括任何导致生产不能以最大速度运行的因素,例如设备的磨损,材料的不合格以及操作人员的失误等。

  • 质量指数=良品/总产量

  质量指数是用来评价质量的损失,它用来反映没有满足质量要求的产品(包括返工的产品)。

  全局设备效率OEE是一种简单实用的生产管理工具,在欧美的制造业和中国的跨国企业中已得到广泛的应用,全局设备效率指数已成为衡量企业生产效率的重要标准,也是TPMTotal Productive Maintenance)实施的重要手法之一。

  OEE的第一次应用可以追溯到1960年.将它用于TPM (全员生产维修)的关键度量值。TPM是一种工厂改善方法.通过调动员工的主人翁精神来调动员工的自主性.从而持续、快速地改善制造工艺水平。

实行OEE的效益

  OEE的解决方案能够使得制造商在世界占有一席之地。另外.可以获得以下几方面效益

  设备:降低设备的故障以及维修成本,加强设备管理以延长设备的使用寿命

  员工:通过明确操作程序.提高劳动者的效力.增加生产力

  工艺:通过解决工艺上的瓶颈问题.提高生产力。

  质量:提高产品质量.降低返修率。

OEE的应用范围

  在2001年工业期刊中对0EE的需求进行调查.调查结果表明超过4%的世界级制造商在设备故障低于2%时获利。这意味着仍然有96%的制造商有机会通过降低不定期的停工来增加效益。通过使用OEE.增加设备状态的透明度.找到问题出现的根源.设备故障问题轻易得以解决。

  OEE是根据设备可用率、生产率及优质率等数据综合编制的一种操作标准。通常/0EE也能发现故障的原因(设备状况、材料状态、生产员工和质量问题).并且能够评估单个的设备、一条生产线、工作区及整个工厂的生产能力。0EE度量方法还可与其他的工厂相关度量方法结合起来.对于企业来说,经理可以监控OEE工厂的度量方法,一直跟踪,找出问题的根源,逐秒提高生产时间,使其能够实现工艺要求的工作时间。

OEE的使用

  同一设备的OEE公式可以采用多种形式,它可以作为基准设计和分析工具用于可靠性分析、设备使用效率分析或两方面都用。如果需要可以从小处开始。选择你生产流程的瓶颈处使用OEE。

  一旦你发现它是一个多么有价值的工具,你就会逐渐的将它用于你设备的其它方面。如果是在制造业工作,就必须走进车间,对OEE进行粗略的度量。

  当监控每一个设备的OEE时不能仅着眼于设备自身,否则除非原因是明显的,它可能不能提供造成损失的主要的真实原因。例如OEE似乎能够通过一些改进措施而得到提高,如:购买超大型设备,提供多余的支持系统,和增加检查的频率。

  为了增加你的OEE公式中的百分比,可以使用其它工具或方法,如TDCRCAFTA等。其中TDC是一个相对较新的方法,它集中在真实的停工时间损失,以做出更合理的管理决策。TDC克服了OEE应用的一个主要障碍,它通过为维修管理员提供一个工具,用于显示与OEE相关的实际价值储蓄。

  作为决策工具,将OEE与TDC合并。

  前期:将TDC与你的数据收集结合在一起。

  后期:通过向你的软件供应商索取软件报告,将TDC与你的软件结合。

  总的来说,不应仅计算设备的OEE,也应计算生产线的OEE,对于公司而言,还应计算所有设备的OEE。对制造工厂,现在也开始将OEE与自动生产车间自动生成的报告相结合。也有一些公司,他们专门提供车间数据,并且很容易的自动读到OEE报告。

OEE数据采集方法

  OEE的计算虽然简单,但是,在实际的应用中,当与班次,员工,设备,产品等生产要素联系在一起时,便变得十分复杂,利用人工采集数据计算OEE显得麻烦费事,为了更有效的利用OEE这个工具,OEE数据采集信息化越来越成为人们关心的话题,OEE IMPACT是世界上最优秀的OEE系统,它具有自动化数据采集模块,可以轻松地获取有关设备的生产信息,为OEE提供最有价值的数据,同时,该系统也可以生成实时的生产信息报告,包括故障停工,在制品信息和OEE等。通过这些有价值的数据,企业的管理工作无疑会变得轻松而简单。该系统已在世界上许多著名公司得到广泛的应用,例如标致汽车,雅诗蓝黛化妆品 美国伊顿汽车零部件等。

OEE的应用价值

  实施一个适当的OEE系统会给制造商们带来可观的经济效益。以下列出了其中的一些效益。

  减少故障成本。当设备不能使用时,生产即停止,造成无法正常为用户提供产品,从而影响资金流动和税收。例如,在一个典型半导体生产厂,设备停工1 h会使税收损失$1 00 000。相反,如果能将50个标准刀具的故障减少到1% .则每年能提供税收机会和节约成本$1O0 000 000。

  降低维修成本。OEE能够预测维修,从而降低维修成本。当停工次数增加时,维修部门能够分析趋势,来预测即将发生的失效。通过把0EE系统连接至CMMS系统,维修部门能够提前采取措施,做好预测维修。例如.维修部门可以事先订购零件,提高效率。可以利用现有资源调派人手.而不是临时雇一些维修工人。与失效后再维修相比.可以大大节省成本。

  增加劳动效率就目前的经济环境而言,制造商更加期望提高现有队伍的生产力。OEE系统有助于生产力的提高,因为它不仅可以帮助操作者分析停工原因,而且可以帮助操作者获得生产数据。用这些数据,管理者可以在员工生产力的基础上合理安排资源。当业务发生转变时,OEE可以帮助管理者判断现有生产力的其他能力.而不是雇佣新员工。

  减少质量成本。质量等级是合格品占总零件产品的百分比。OEE系统必须知道总的零件数量、废品和失效件数量以及失效原因。因为这些信息是在一台特定机器或生产线上获得的,从而得知这台机器的加工能力。用OEE对质量数据的跟踪,生产经理能够找到原因,并且降低返修和废品的成本。在每个生产阶段,关注提高生产质量的信息,可减少保修成本。在以前的工业调查中,世界范围内的制造商从97%的合格率中获利,废品和返修率成本为2%,保修成本为1%。

  提高员工生产力。OEE系统能够使工厂达到无纸化管理。工厂操作者和管理者花费大量的时间在纸上记录分析报告停工原因。OEE系统自动记录报告故障和效率。把员工从报告中解放出来,允许员工完成一些更加有意义的任务。

  提高劳动生产率。减少设备的故障,提高操作者的生产力及减少零件失效可以在同样资源的基础上获得最大的生产效率

OEE的作用

  利用OEE的一个最重要目的就是帮助管理者发现和减少一般制造业所存在的六大损失:停机损失、换装调试损失、暂停机损失、减速损失、启动过程次品损失和生产正常运行时产生的次品损失。下面表格是六大损失的简单说明及其与OEE的关系:

  全局设备效率

OEE计算实例

  设某设备某天工作时间为8H,班前计划停机10MIN,故障停机30MIN,设备调整35MIN,产品的理论加工周期为1min/件,一天共加工产品400件,有20件废品,求这台设备的OEE。

  根据上面可知:

  • 计划运行时间=8*60-10=470(min)
  • 实际运行时间=470-30-35=405(min)
  • 有效率=405/470=0.86(86%)
  • 表现性=400/405=0.98(98%)
  • 质量指数=(400-20)/400=0.95(95%)
  • OEE=有效率*表现性*质量指数=80%

  在上表中,我们只列举了一些事件原因,在实际应用中它可能包括与生产有关的任何原因。OEE能准确地告诉你设备效率如何,在生产的哪个环节有多少损失,以及你可以进行哪些改善工作。长期的使用OEE工具,企业可以轻松的找到影响生产效率的瓶颈,并进行改进和跟踪,以达到提高生产效率的目的。

OEE的工业应用

  不同工业的应用案例说明,OEE可以帮助制造商提高生产力。汽车制造商正在努力通过提高设备能力,挖掘装配线生产力的潜能,科学地运用工艺制造的每一步来降低已知的故障率,从而更进一步地改善工艺,开发故障测试和有效计算OEE系统。在一个部门里实施两周OEE,即可辨别工厂的瓶颈问题区域。通过在OEE系统上观察故障,发现这些小的无规律的故障主要是由于前面提到的部门产生的故障引起的。没有OEE系统的自动监控,这些故障和影响因素将无法解决。工程师解决组合问题,在 不增加成本的基础上生产出更多的车。

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评论(共4条)

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Skill9641 (Talk | 贡献) 在 2010年1月25日 13:51 发表

很有用,谢谢

回复评论
27.44.44.* 在 2011年3月13日 11:10 发表

Very useful

回复评论
Yannick (Talk | 贡献) 在 2012年10月14日 22:30 发表

表现指数的计算公式是不是错了? 表现指数应该=(操作时间/总产量)/ 理想周期时间

回复评论
Yannick (Talk | 贡献) 在 2012年10月14日 22:58 发表

我发现是我弄错了,请忽略上面的回复,谢谢!

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