整体设备效率(OEE)在制造业中被广泛认为是操作效率和改进的“必要条件”。它是改善生产操作的关键因素，也是识别车间性能问题的强大诊断工具。
OEE是一个重要的改进度量，告诉我们“为什么”抛弃价值的基于设备的损失。
它有助于回答以下问题:
- 为什么我们的设备失败了？
- 为什么我们不达到所需的能力？
- 为什么我们不能生产出足够高质量的产品?
然而，认为OEE是解决生产问题的完整方案是错误的。虽然我们可能知道设备失败的原因，但它并不能保证行为改变或坚持期望的过程执行。
这就造成了诊断和实际行动之间的差距。由于专注于机器，OEE解决方案未能看到端到端生产过程(包括中间设备)
新兴数字物联网平台可以帮助协调运营商和设备，确保在协同作用中完成任务，并在设备中发生了什么。它有效地弥合了'OEE诊断到行动'差距，占机器和人为因素，同时回答问题：
- 我们可以在减少浪费过程中改变什么，提高生产力和质量？
- 如何减少、监测或预测设备故障?
- 如何协调和同步操作符和机器?
- 我们能否预测或至少减轻质量问题的影响?
这些额外的数字工具有助于实现智能制造操作，可以支持任务管理，填补OEE不足的关键领域——能够衡量整个组织的任务授权、完成情况和一致性。
仅为优化数字制造运算的OE脱颖而出
OEE被认为是全面生产维护(TPM)中最重要的改进指标，但没有完美的OEE分数。
每个制造商的运营目标各不相同，OEE分数高低并不能说明一切。对于操作人员来说，采用OEE，分析几个月的数据，然后想知道——下一个是什么?
OEE对制造商有价值，但不应被视为解决问题的灵丹妙药。相反，我们应该看到OEE的本质:它是一种诊断工具，用于分析根本原因，说明您的生产操作的效率低下。
人驾驶性能
实现OEE可能很复杂，找到“完美”的OEE也会让人望而却步。制造商可能会陷入一个陷阱，即把注意力集中在驱动运营绩效的错误因素上。
虽然设备在所有的制造操作中扮演着至关重要的角色，但人是操作性能的驱动因素。在一个2017年范森·伯恩研究，确定制造业的所有计划生育停机的23％是人为错误的结果。
您应该对员工进行OEE最佳实践的教育，以确保车间的平稳过渡——但在理解人的因素的同时，有一种更经济、更简单的方法来实现OEE。
数字制造业务和OEE
根据德勤在美国，智能工厂计划将使制造业劳动力的生产率在未来10年提高两倍。在成熟和新兴的物联网和工业4.0技术的支持下，智能制造——或无纸化数字化制造操作——比以往任何时候都更容易实现。
这是一个实时数字工厂平台如TilliT增加价值——为解决最基本的OEE最初诊断出的问题提供基础，构建更强大的东西。有了TilliT，主管和操作人员就有了任务管理工具，可以获得对工厂中发生的一切的前瞻性见解和实时可见性。
这使他们能够通过执行工作流来指导操作，使机器性能与操作人员活动同步，并在不符合情况累积并成为问题之前实时发出警报，从而识别效率低下的根本原因，减少停机时间。
一旦运营商移动到无纸化工厂并使用Tillit提交任务，添加表格以获得设备停止的原因代码变得轻松。从那里，Oee从盒子里出来，容易。
您不需要复杂的OEE解决方案。通过将以人为本的理念与OEE理念相结合，数字化作业可以以一种简单、可扩展、具有成本效益的方式实现整体作业效率的最大化。
Rafael Amaral是TilliT公司的首席技术官圣人组公司。圣人是一个认证的成员控制系统集成商协会(相)。有关SAGE集团的更多信息，请访问其主页工业自动化交换．
