这个数字意味着，在计划时间内，你的设备有87.5%的时间是可用的。那么，剩下的12.5%的时间损失，就是你首先要关注的改善点。
明白了设备有多少时间在转，接下来我们要看第二个问题：它转得怎么样？速度达标吗？这就引出了第二个维度。
2. 性能率
现在，我们假设机器已经运转起来了。但运转不等于高效运转。性能率要衡量的，就是设备在运行期间的速度效率。
计算方式：性能率= （（总产量×理想节拍时间）÷运行时间）×100%
这个公式可以理解为：（理论所需时间÷实际运行时间）。
理想节拍时间：指设备设计上生产一个单位产品所需的最短时间。例如，设备设计产能是每分钟60个，理想节拍就是1秒。
总产量：在运行时间内生产的所有产品，包括合格品与不合格品。
我们结合上诉例子来说明：
运行时间420分钟，总产量为38000件，理想节拍为0.1分钟/件。
理论所需时间=38000×0.1=3800分钟。
性能率 (3800÷4200)×100%≈90.5%。
这个90.5%表明，设备在运转时，它的速度只达到了理想速度的90.5%。那近10%的损失，通常来自于设备的微小停顿、空转或速度降低，这些细节，是很难察觉到的，但数据可以看到这些问题所在。
最后我们要问，机器生产的东西质量过关吗？
3. 良品率
这是最直观的一个维度。如果前面两项都做得很好，机器转得又久又快，但生产出来的都是废品，那所有投入都白费了。
公式是：良品率=（合格品数量÷总产量）×100%
总产量：同上，为38000件。
合格品数量：总产量中，符合质量标准的产品数量。
我们继续计算：假设总产量38000件中有500件不良品，那么合格品为37500件。良品率= (37500÷38000) ×100%≈98.7%。这意味着，在所有产出中，只有98.7%是能够创造价值的合格品。
现在，我们把这三个维度综合起来，就能得到最终的OEE。
最终OEE=87.5%×90.5%×98.7%≈78.2%
78.2%，这个数字就是你这台设备的综合效率得分。世界级制造的标准通常在85%以上，我们可以用自己的数据对比一下，差距在哪里。
到这里，你可能会想，算出这个数字之后呢？它到底怎么用？
三、 OEE怎么用？
用过来人的经验告诉你，计算出OEE数值仅仅是第一步，如果算完就只是记录在本子上就没了，那么它将发挥不了真正的作用。OEE的真正用处，在于驱动持续改善。这是一个动态的管理过程。
第一步，是持续测量。 你必须要持续测量，只有这样，你才能看到趋势，判断改善措施是否真的起了作用。
第二步，是分析短板。 回头看我们78.2%的例子，三个比率中哪个最低？是87.5%的可用率。那么，你的首要改善目标就非常明确了：减少停机时间，提升可用率。
第三步，是深挖根源并行动。 现在你要问：是哪些原因造成了那60分钟的停机？是故障吗？那就去进行故障分析，加强预防性维护。是换模时间太长吗？那就去研究和推行快速换模方法。
当你把可用率提升上去了，性能率或良品率可能又会成为新的短板，于是，改善的焦点随之转移。我一直强调，OEE的应用就是一个 “测量-分析-改善-再测量” 的螺旋式上升循环，它告诉你该往哪里改善，最终达到一个最佳效果。
四、 OEE超越数字的意义
那么，投入精力去做这件事，最终能给我们带来什么？
首先，它让隐藏的损失“可视化”。 在没有OEE之前，许多效率损失是隐形的，或者被大家习以为常；OEE通过三个维度的数据，让所有这些损失变得清晰可见，无从抵赖。管理，从看见开始。
其次，它建立了统一的对话平台。 以前，生产、维修、质量部门可能会互相指责，现在，我们不再凭感觉争吵，而是基于OEE数据坐下来，共同分析时间损失在哪里、速度损失在哪里、质量损失在哪里。数据，是打破部门墙最有效的工具。
最后，也是最重要的，它驱动了持续改善的文化并带来经济效益。 当团队基于共同认可的数据去解决问题时，一种不断追求更好的文化就逐渐形成了。而这一切的最终体现，就是企业竞争力的提升：在同样的投入下，你产出了更多、更好的产品，单位成本得以降低，利润空间自然扩大。
了解OEE最终的目的就是让企业健康地活下去，但只有这一个数据是不够的，这里我给大家送上一份《制造业数据建设白皮书》，里面提供了如何获取生产到消费利用数据的全周期体系，帮助你用数据真正指导决策并创造数据价值。需要自取：https://s.fanruan.com/yaixj（复制到浏览器打开）
总结
用过来人的经验告诉你，OEE它本质上是一套严谨的管理思维和持续改善的路线图。
计算出了OEE，关键在于驱动行动——从分析短板入手，深入挖掘问题的根源，并聚焦于有效的改善措施，它以数据为共同语言，打破了部门间的隔阂，推动团队形成持续改进的文化。
所以，现在你还只是把OEE看作一个复杂的考核指标吗？返回搜狐，查看更多