本文综合整理自AI《汽车制造业》
OEE(Overall Equipment Efficiency ,设备综合效率) 和 OEU(Overall Equipment Utilization,设备总体利用率)是一对用于衡量设备使用效率的姐妹指标。很多公司都在使用,但是对它们的定义和使用,有不同的理解和争议,也存在一些偏差。本文在此加以详细解释。
OEE是用于衡量单台设备、一条生产线或者工作单元的综合效率的指标,它由三个要素组成:可利用率(Availability)、绩效(Performance)和质量合格率(Quality Rate)。
其中:
1.可利用率(Availability)
对于上面的计算公式,一般没有什么异议,但是对于停机时间,会存在比较大的争议。
(1)工作时间
工作时间是指设备计划或者实际开动的时间,如果客户订单不足,不需要满产,比如8 h/班的工作时间,只安排6 h,计算OEE时就用6 h作为工作时间。如果需要加班2 h,那计算OEE的工作时间就是10 h。
(2)计划停机和非计划停机
计划停机和非计划停机的定义存在较大争议,每家公司的定义都会不一样,没有对错之分,只是考虑的出发点不同而已。比较严格的公司,计划停机只包含工作人员吃饭、休息和在生产计划中提前预约的预防性维修(Planned Preventive Maintenance),其他的都是非计划停机,比如换型、培训、新品试制、开班准备、班前会、故障停机、缺料及质量问题。其目的是把各种停机损失目视化和暴露出来,采取措施,减少损失并提高OEE。比较宽松的公司,会把换型、新品试制、班前会、培训及开班准备等定义为计划停机,认为这是每天的例行工作或是不可避免的。这样考虑和定义也没有错,但是往往这里面就隐藏着改善的机会。比如如何提高新品试制的效率、班前准备的效率。
(3)新品试制
新品试制被认为是提前预定的,而且是未来业务发展必需的,不应该作为非计划停机损失。把它作为非计划停机,目的是要目视化其占用的时间,看看是否有改善的机会,比如物料、模具及工装等事前是否做了充分的准备,试做的时候是否有效率。如果把其作为计划停机,对OEE没有影响,生产人员不会关注这个时间,除非产能很紧张。也就不会形成生产和项目人员的监督机制,没法提高其效率。开班前的准备工作,比如5S、点检、首件及防错验证等日常准备工作,一般倾向于认为是计划停机,但是这里面也隐藏着改善计划。比如优化点检的顺序和时间,缩短首件确认时间。
(4)损失记录
绝大多数的损失时间要尽可能地记录下来,比如停机超过3~5 min的都要尽可能记录下来。但有些因为过短而无法记录的,则当作绩效损失。比如喷脱模剂、到线边超市补料等。记录的目的是要对这些数据做帕累托分析并采取措施改进,这包括对损失时间和损失次数的分析。有些小的损失时间,如果频次很高,其累计的损失也会很显著,不要让记录的损失时间“睡觉”。
2.绩效(Performance)
因为操作者总会有小的效率损失,比如动作变慢、设备报警重置及更换料箱等。这些损失很难收集和记录,即为绩效损失。对于绩效损失:
1)计算用的周期时间,应该是计划的周期时间(PCT),而非实际的周期时间(CT)。当PCT ≥CT时 ,意味着实际的CT比计划的要做得快。要把PCT调整成实际的周期时间再计算,同时通知财务、计划、生产等相关部门;当PCT<CT时,意味着没有达到PCT,要采取措施降低CT直到达到PCT。如果经过一段比较长的时间的努力,比如量产以后一年,还是没有达到PCT,那就采用实际的CT计算。在此期间因为CT不达标造成的损失,认为是绩效损失。此外周期时间(CT)不是一成不变的,当客户需求增加时,通过改善降低周期时间,就需要采用短的周期时间计算;当客户需求减少时,需要减少人员,周期时间变长。
2)当周期时间调整不及时,比如PCT>CT,还采用PCT计算时,就可能会出现计算的绩效>100%的情况。
3)当利用吃饭、休息时间轮班进行生产时,产出会比计划的多,也会出现绩效>100%的情况。在这种情况下,是否把吃饭、休息作为非计划停机时间,由生产线自己决定。
4)当绩效>100%时,需要把绩效调整成≤100% 再计算OEE。否则会影响对其他要素的判断。
3.质量合格率(Quality Rate)
质量缺陷,比如返工、报废,都会对OEE造成损失。质量合格率一般采用的是质量直通率,但是产品在第一次测试失败后,也许不需要做任何返工或者稍加调整,就可以通过第二次测试。对此有的公司会规定连续在线测试2次或3次失败,才判定为不合格。多次测试的时间是绩效损失,而不合格品需要离线返工的,才算是质量缺陷。此外各种质量缺陷也要做帕累托分析,针对显著问题采取改进措施。
4.OEE计算和目标
计算单台设备OEE比较简单,整条生产线或者单元的OEE则需要把其作为一个单位,合格产出是看最终工位的产出,不合格是整个单元的缺陷数,但是部件或者原材料的不合格件需要另外计算。停机时间是记录所有工位的停机时间,不管是瓶颈还是非瓶颈,便于做后续的分析和采取措施。有的时候瓶颈工序的停机时间不会影响整条线的产出,因为有在制品;而非瓶颈的停机在在制品消耗完了后,也会影响产出。
所以,OEE通过三个要素相乘得出的结果,和通过简单公式计算的结果也许会存在差异。因为虽然有停机,但是整条线或者单元的产出没有中断。 一般是在每班次结束的时候计算每台设备或者产线的OEE。但是在计算大于1班次、一周、一月或者多台单机设备、多条产线OEE的时候,比如一个车间或者公司,不能简单地进行平均,因为OEE的单位是百分比,均值意义不大,要加权平均来计算。
如果一条生产线或者单元里生产多个产品,OEE的计算公式为:
对于OEE的目标,很多人第一反应是世界级水平85%,但这需要根据产品和工艺具体分析。比如手工装配线,OEE=90%是比较正常的。自动化程度越高的生产线,其OEE很难达到很高的水平,因为会有各种的故障停机。所以设定OEE的目标的时候不要简单一刀切,OEE只是一个指标,不是目的,关键是要了解导致效率损失的各种停机原因,采取措施,持续改善提高效率。
OEU(有的公司用TEEP)是从财务和投资的角度来看,设备从购入折旧开始的利用率。其计算公式是:
其中,可用时间=24 h/天X 7天/周=168 h/周,或24小时/天X 365天/年=8760小时/年,或24 h/天X 31天/月=744 h/月(或者每月30天,28天)。OEE和OEU的关系如图所示。
OEU和OEE计算公式中的分母存在较大差异。OEU不需要每天计算,当有投资计划的时候,可计算一下现有的设备的利用率以便做投资决策;或者每年初的时候根据未来3~5年的需求预测计算OEU,做未来的产能规划或者投资决策。
一般把OEE和OEU结合起来使用,才能看出真正的设备使用情况。有的运营人员追求高OEE或者产线开工不足,OEE看上去很高,但存在设备利用率高的假象。可再看一下OEU指标进行确定。比如设备每周开工3~4天,每次开班的OEE都大于85%。但是其OEU一般在40%左右。
OEU一般不像OEE那样可以设置目标,因为其取决于销售业务量。但也不是大或者小的简单判断。举例来说,比如工作时间是:2班/天,12 h/班,吃饭、休息时间为1.5 h/班,OEE=85%,那么以一周为例:
所以当OEU达到64%时,就是严重警告线了,必须考虑投资或借用其他生产线、设备生产了,周日还需要做一些设备的维护保养,而人员也需要休息,其超越74%的可能性不大。
当OCU小于53%时, 就要考虑产能有富裕,可能要增加业务了。比如工作4天,OEU才达到43%。不同的工作时间,比如一天工作三班的,还有OEE水平不同的,计算出来的这个比例会有所不同,但是可以据此方法推算自己公司的OEU水平,以此设置警告线并采取不同的措施。
OEE没有统一的标准,也没有对错之分,在一家公司关键是只有一个标准,都遵循这个标准,便于横向进行比较和对标,而不是一味地追求高目标。在设备投资决策的时候,要把OEU和OEE结合起来看,这样才能看到真实的情况,而不是只根据OEE就决策。
【说明】本文属于AI《汽车制造业》原创文章
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