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设备综合效率OEE详解

设备管理 OEE

设备综合效率OEE详解

OEE的定义

一般,每一个生产设备都有自己的最大理论产能,要实现这一产能必须保证没有任何干扰和质量损耗。当然,实际生产中是不可能达到这一要求,由于许许多多的因素,车间设备存在着大量的失效: 例如除过设备的故障,调整以及设备的完全更换之外,当设备的表现非常低时,可能会影响生产率,产生次品,返工等。

 

OEE是一个独立的测量工具,它用来表现实际的生产能力相对于理论产能的比率。国际上对OEE的定义为:OEEOverall Equipment Effectiveness(设备综合效率)的缩写,它由可用率,表现性以及质量指数三个关键要素组成 ,即:

OEE=可用率X 表现性 X质量指数。

其中:

可用率=操作时间 / 计划工作时间

它是用来考虑停工所带来的损失,包括引起计划生产发生停工的任何事件,例如设备故障,原料短缺以及生产方法的改变等。

表现性=理想周期时间 / (操作时间 / 总产量)=(总产量 / 操作时间)/ 生产速率

表现性考虑生产速度上的损失。包括任何导致生产不能以最大速度运行的因素,例如设备的磨损,材料的不合格以及操作人员的失误等。

质量指数=良品/总产量

质量指数考虑质量的损失,它用来反映没有满足质量要求的产品(包括返工的产品)。

 

利用OEE的一个最重要目的就是减少一般制造业所存在的六大损失:停机损失、换装调试损失、暂停机损失、减速损失、启动过程次品损失和生产正常运行时产生的次品损失。下面表格是六大损失的说明及其与OEE的关系:

 

六大损失类别

OEE损失类别

事件原因

注释

停机损失

有效率

刀具损坏设备突发故障原料短缺等

表示设备因为一些大的故障,或者突发事件所引起的停工。

换装调试损失

有效率

改变工具设备预热等

因改换工具,生产线调试等准备工作而造成的损失,一般位于工位安排,生产布置这一阶段

暂停机损失

表现性

不通畅的生产流导轨阻塞清洁,检查

一般指停工5分钟以下,并不需要维护人员介入的停工

减速损失

表现性

低于设计产能运行设备磨损员工技术因素等

任何阻止设备达到设计产能的因素

启动过程次品损失

质量指数

报废、重工等

设备预热,调节等生产正式运行之前产生的次品

生产过程次品损失

质量指数

报废、重工等

生产稳定进行时产生的次品

表一 六大损失与OEE的关系

 

OEE计算实例

我们举一个例子来说明OEE的计算方法:

设某设备某天工作时间为8h, 班前计划停机15min, 故障停机30min,设备调整25min, 产品的理论加工周期为0.6 min/, 一天共加工产品450, 20件废品, 求这台设备的OEE

根据上面可知:

计划运行时间=8x60-15=465 (min)

实际运行时间=465-30-25=410 (min)

有效率=410/465=0.881(88.1%)

生产总量=410()

理想速度x实际运行时间=1/0.6 x 410=683

表现性=450/683=0.658(65.8%)

质量指数=450—20/450=0.955(95.5%)

OEE=有效率x表现性x质量指数=55.4%

OEE的作用

实践证明OEE是一个极好的基准工具,通过OEE模型的各子项分析,它准确清楚地告诉你设备效率如何,在生产的哪个环节有多少损失,以及你可以进行那些改善工作。长期的使用OEE工具,企业可以轻松的找到影响生产效率的瓶颈,并进行改进和跟踪。达到提高生产效率的目的,同时使公司避免不必要的耗费。

OEE数据采集方法

OEE的计算虽然简单,但是,在实际的应用中,当与班次,员工,设备,产品等生产要素联系在一起时,便变得十分复杂,利用人工采集数据计算OEE显得麻烦费事,为了更有效的利用OEE这个工具,OEE数据采集信息化越来越成为人们关心的话题,OEE IMPACT是世界上最优秀的OEE系统,它具有自动化数据采集模块,可以轻松地获取有关设备的生产信息,为OEE提供最有价值的数据,同时,该系统也可以生成实时的生产信息报告,包括故障停工,在制品信息和OEE等。通过这些有价值的数据,企业的管理工作无疑会变得轻松而简单。该系统已在世界上许多著名公司得到广泛的应用,例如标致汽车,雅诗蓝黛化妆品 美国伊顿汽车零部件等。

 

 

OEE(Overall Equipment Effectiveness), 即设备综合效率,其本质就是设备负荷时间内实际产量与理论产量的比值。企业在进行OEE计算时常常遇到很多迷惑的问题,如工厂停水、停电、停气、停汽使设备不能工作,等待定单、等待排产计划、等待检查、等待上一道工序造成的停机,不知如何计算。本文引入非设备因素停机的概念,修改了OEE的算法,使计算得到的OEE更能够真实反映设备维护的实际状况,让设备完全利用的情况由完全有效生产率这个指标来反映。本文同时介绍了在不同情况下如何分析设备损失的PM分析流程。

1、 OEE表述和计算实例

    OEE= 时间开动率×性能开动率×合格品率

    其中,时间开动率 = 开动时间/负荷时间

    而,负荷时间 = 日历工作时间-计划停机时间

    开动时间 = 负荷时间 – 故障停机时间 – 设备调整初始化时间

    性能开动率 = 净开动率×速度开动率

    而,净开动率 = 加工数量×实际加工周期/开动时间

    速度开动率 = 理论加工周期/实际加工周期

    合格品率 = 合格品数量/ 加工数量

    在OEE公式里,时间开动率反映了设备的时间利用情况;性能开动率反映了设备的性能发挥情况;而合格品率则反映了设备的有效工作情况。反过来,时间开动率度量了设备的故障、调整等项停机损失,性能开动率度量了设备短暂停机、空转、速度降低等项性能损失;合格品率度量了设备加工废品损失。

    OEE还有另一种表述方法,更适用于流动生产线的评估, 即

    OEE= 时间开动率×性能开动率×合格品率

    而,时间开动率 = 开动时间/计划利用时间

    而,计划利用时间 = 日历工作时间-计划停机时间

    开动时间 = 计划利用时间 – 非计划停机时间

    性能开动率 = 完成的节拍数/计划节拍数

    其中,计划节拍数 = 开动时间/标准节拍时间

    合格品率 = 合格品数量/加工数量

    这与前述的OEE公式实际上是同一的。

    计算:停机时间 = 115+12 = 127 min

    计划开动时间 = 910 – 127 = 783 min

    时间开动率 = 783/910 = 86%

    计划节拍数 = 开动时间/标准节拍时间 = 783/3 = 261

    性能开动率 = 203/261 = 77.7%

    合格品率 = 一次合格品数/完成产品数 = 152/203 = 74.9%

    于是得到 OEE = 86% ×77.7%×74.9% = 50%

2、 OEE的实质

    如果追究OEE的本质内涵,其实就是计算周期内用于加工的理论时间和负荷时间的百分比。请注意,当展开OEE公式,有

    OEE = 时间开动率×性能开动率×合格品率

    = (开动时间/负荷时间)×(加工数量×实际加工周期/开动时间)×(理论加工周期/实际加工周期)×(合格产量/加工数量)

    = (开动时间×加工数量×实际加工周期×理论加工周期×合格产量)/(负荷时间×开动时间×实际加工周期×加工数量)    约去分子、分母的公因子,

    OEE = (理论加工周期×合格产量)/负荷时间 = 合格产品的理论加工总时间/负荷时间

    这也就是实际产量与负荷时间内理论产量的比值。

3、 利用OEE进行损失分析

    既然上述的计算方法可以如此简单,那么为什么要用这么复杂的公式呢?主要是为了分析问题。计算OEE值不是目的,而是为了分析六大损失。设备的OEE水平不高,是由多种原因造成的,而每一种原因对OEE的影响又可能是大小不同。在分别计算OEE的不同“率”的过程中,可以分别反映出不同类型的损失。

    进一步,我们还可以结合运用PM分析方法, 对OEE不高的原因进行分析。例如,当设备的OEE水平不高,从OEE计算看出是时间开动率低下,于是将时间开动率用方框框起来,再问为什么时间开动率不高,发现是设备故障引起,再继续往下分析,直到找出根本原因为止。

4、 OEE 计算中遇到的困难和解决方案

    我们在计算OEE时,遇到计划停机以外的外部因素,如无订单、停水、电、气、汽等因素造成停机损失,常不知把这部分损失放到哪部分去计算。有人把它们列入计划停机,但它们又不是真正意义上的计划停机。如果算做故障停机,但又不是设备本身故障引起的停机。各个企业的计算五花八门,失去相互的可比性。当我们把OEE的计算作一扩展,给出“设备完全有效生产率(TEEP)”这一新概念和新算法,上述的问题可以迎刃而解。

5、在引入TEEP条件下OEE公式的修正

    在引入TEEP条件下, 因为我们已经把非设备因素( 即设备外部因素)1引起的停机损失分离出来,作为利用率的损失来度量,故在计算OEE时,设备的时间开动率就要做相应调整。

    在TEEP计算中

    设备利用率 =(日历工作时间—计划停机时间—设备外部因素停机时间)/日历工作时间

    正确的OEE计算,应该有

    设备时间开动率 = 开动时间/负荷时间

   其中,负荷时间 = 日历工作时间—计划停机时间—设备外部因素停机时间

    开动时间 = 负荷时间—设备调整初始化时间(包括更换产品规格、更换工装模具、更换刀具等活动所用时间)

    其他公式的算法和项目内容不变。

    这样计算得到的OEE可以准确反映设备本身的问题,能够客观评价企业的设备管理水平,

同时也不会使企业之间的OEE因理解与算法不同而不可比。如果要全面反映企业设备效率,即把所有与设备有关和无关的因素都考虑在内,则可以通过TEEP来反映。

企业OEE计算疑惑辨析

    笔者根据众多企业的统计和计算实际,提出将OEE公式的计算方法加以修正。原来的

       ★ 负荷时间=日历工作时间—计划停机时间

    现在修正为:

       ★ 负荷时间=日历工作时间—计划停机时间—非设备因素停机时间

    原来的

       ★ 开动时间=负荷时间—故障停机时间—安装、调整和初始化停机时间, 仍保持不变

    上述的“非设备因素停机”包括开工不足停机、等待订单、等待计划排产、因企业系统管理不善或外部环境而造成的停水、停电、停汽、停气,使需要上述供给的设备停机。上述

的停机损失并不属于停机设备本身的问题,而是大系统对设备的影响。上述的“计划停机”应界定为设备生产前后的例行保养,如加油、加冷却剂、停机点检、清扫、紧固、升温、预热、升速等活动。计划停机应不包括因更换产品而造成的工、模、夹具更换,设备参数调整所造成的停机。这样修正之后所计算得到的OEE,基本反映了设备本身人一机系统的维护状况

。而全面设备效率发挥状况可以由完全有效生产率来反映,

       ★ 完全有效生产率=设备利用率×设备综合效率(OEE)其中,

      ★ 设备利用率=(日历工作时—计划停机时间—非设备因素停机时间)/ 日历工作时间

    由此看出,完全有效生产率把因为设备本身保养不善的损失和系统管理不善、设备产能不平衡、企业经营不善损失全面地反映出来。而OEE的计算公式则主要反映了设备本身的系统维护、保养和作业效率状况。

    上述OEE的计算中,合格品率既反映了设备状况不良损失,又反映了操作、工艺执行、参数控制方面的损失。从设备管理的角度来看,合格品率不一定全面、真实地反映设备维护、保养水平。笔者建议引入一个纯设备合格品率的概念,即

      ★ 纯设备合格品率 =合格品数量/(生产数量—非设备因素废品数量)

由此引出了纯设备OEE的概念,简记为OEE纯 ,即

      ★ OEE纯 = 时间开动率×性能开动率×纯设备合格品率

    这里的时间开动率是上述经过修正的公式,性能开动率的定义不变。OEE纯 更集中反映了设备维护、保养水平。完全有效生产率的公式不必修改。OEE纯仅仅是为了集中、客观反映设备维护、保养水平。因为完全有效生产率就是全面反映设备的总效率状况,没有必要分清

哪些是因为设备,哪些是来自设备以外的因素。

    另外,有些企业在OEE计算时,出现了性能开动率大于100%的状况,甚至有的高达150%。

众所周知,

       ★ 性能开动率=净开动率×速度开动率

其中,

       ★ 性能开动率=(生产数量×实际加工周期)/ 开动时间

    性能开动率反映了实际加工产品所用时间与开动时间的比例,它的高低反映了生产中的设备空转,无法统计的小停机损失。净开动率是不大于100%的统计量。问题就出在速度开动率上。

       ★ 速度开动率=理论加工周期/ 实际加工周期

     原则上,理论加工周期不大于实际加工周期,即速度开动率是不大于100%的统计结果。

有的企业设备加工运转速度超出了设计速度,这样使速度开动率超过100%,进而使性能开动

率超过100%。笔者认为,速度开动率超过100%是不合理、也是不可取的,理由如下:

    1、如果设备开动速度超过了设计速度,就如同设计负荷5吨的大桥开过8吨的汽车一样,是掠夺性的使用设备,是不可取、不科学的做法,不应提倡。

    2、若设备的原设计指标保守,根据实际,设备开动速度可以提升。经过论证,这种提升不会造成对设备的损坏。那么,应该改变设备的设计速度指标,即理论加工周期,使速度开动率始终保持为一个不大于100%的统计结果。

    3、因为异常提升设备运行速度(使设备过早进入耗损故障状态)造成速度开动率不正常的夸大,得到较高的OEE水平,掩盖了设备维护不当等问题,可能误导企业,不利于激发设备管理者对人—机系统六大损失的攻关和控制。

总之,让OEE应保持为一个不大于100%的统计量,可以激发企业始终不渝地致力于OEE的提升。

    结语:本文根据企业的运行实际,提出修正的OEE算法,又提出OEE纯的概念。同时澄清了速度开动率的统计计算问题。如果企业OEE的计算按笔者介绍的规范算法统一起来,就可以使这一指标横向、纵向可比。同时可以使这一指标客观反映设备维护状况,成为引导设备管理进步的积极因素。

 


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