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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