总体设备效率(OEE)是一种基于实际设备可用性来评估生产操作效率的指标。作为精益生产工作的关键绩效指标，OEE概念已经有近50年的历史了。由于自动化软件的进步，它现在开始在各种规模的设施中获得更强大的立足点。
在2012年自动化大会，位于爱达荷州南帕的百事装瓶风险投资公司(PBV)的生产经理克里斯·培根(Chris Bacon)描述了这个小工厂(其处理的案件数量仅为PBV最大工厂的十分之一)如何将自动化和OEE跟踪的使用结合起来，作为其改进工作的一部分。南帕设施的关键是利用自动化和实时监控控制。
虽然这个PBV的例子起源于批处理部门，但是OEE和持续改进的方法对连续过程也有借鉴意义。
该项目最初是为了改善工厂装瓶线上的OEE，但也成为改善问题解决和发展持续改进文化的重要桥梁。
步骤1:跟踪性能
面对有限的人力资源和大量的小批量生产，最大的挑战是开发一个系统来跟踪生产线作为一个整体和每个机器中心的性能。测量和捕获相关数据将能够评估每个机器中心的生产线，以制定机会的实时印象，同时可以从系统中提取背景数据以进行时间点分析。有了这些数据，就可以为根本原因分析实现准确的停机原因代码。
第二步:如何、何时以及测量什么
为了使OEE计算尽可能准确，生产线必须有一个标准化的时间。尽管这听起来很基本，但由于对质量控制、维护和生产人员所需的所有主要和辅助活动采用非标准化方法，许多设施没有这样做。
为了解决这个问题，早上7点开始工作成为了新的标准。跟踪系统设计在每天早上7点开始OEE计算，并根据瓶塞或填料的释放捕获每一分钟的非生产时间。一个特定的原因代码被自动附加，以准确反映阻碍生产的根本原因。这些原因代码是直接从机器中心的PLC中提取的。
步骤3:将数据付诸行动n
一旦设备最终测量和捕获相关数据，下一个优先事项是设计系统的可视化表示，以便团队的每个成员都可以从中辨别出一些有用的信息。
选择一个非常简单的设计来反映工厂的机器中心流程，HMI屏幕上的颜色组合将以准确的方式与生产线的实时活动相关联。红色表示机器中心处于停机模式，原因代码可在下拉可视化中找到。黄色表示一台或多台机器中心处于空闲状态，要么通过切换模式，要么等待上游或下游机器中心从停止模式中释放出来。
结果
有了这一新的生产见解，PBV设备性能低下的一个根本原因很快就被确定了——贴标机上的真空鼓的周期性干扰。PBV意识到了这个问题，因为原因代码现在内置于停机跟踪系统中。
通过对处理器的OEM升级和一些创造性的内部修改，PBV能够将该特定机器中心的停机时间减少55%。随着性能的提高，OEM的升级在5个月内就得到了回报。
随着时间的推移(从2009年到2011年)，绩效提高的长期结果也显示出43%的劳动力减少。
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