痛点：总体员工效率，其他OEE

痛点：总体员工效率，其他OEE

     OEE是一个备受尊敬的首字母缩写，代表整体设备效率。如果将某台机器的最大输出能力优化为每小时生产100个单位，而只生产20个单位，则这代表着生产损失，生产力损失和利润损失的20％增量。

    OEE是评估生产操作效率的度量标准层次结构。结果以通用形式表示，可以比较不同行业的制造单位。但是，这不是绝对的措施，最好用于确定过程性能改进的范围以及如何获得改进。

    缩短周期时间，OEE将增加；以更少的资源生产更多的产品。相比之下，增加的转换（设置）将降低OEE。OEE测量通常还与精益生产一起用作关键绩效指标（KPI），以提供成功的指标。

    OEE将制造单位的性能分为三个独立但可衡量的部分：可用性，性能和质量。每个组件都指向过程中可以改进的方面。OEE可以应用于任何单个工作中心，也可以汇总到部门或工厂级别。该工具还允许深入分析以进行非常具体的分析，例如特定零件号，班次或其他几个参数中的任何一个。任何制造过程都不可能以100％OEE运行。许多制造商以行业为基准设定挑战性目标。85％并不少见。

    OEE数据的数据缺陷：员工整体效率

    正如可以衡量一台机器的最佳产量与实际产量的有效性一样，车间工人也是如此。

    物联网，大数据和其他指标收集过程忽略了对生产力的最大影响：人员。

    在工厂车间，机器对机器（M2M）通讯比人对人（P2P）通讯使用得更频繁。以人为本的性能总裁卢易斯·迪克梅耶（Louise Dickmeyer）表示：“自动化控制器通常提供通信模块，以使它们能够支持各种工业协议，从而促进机器对机器的通信。使用MTConnect协议的用户甚至可以将机器数据和直接连接与诸如MES（制造执行系统）和ERP（企业资源计划）系统之类的业务系统相关联。这些数据都无法保持员工的敬业度，安全性，准确性或生产力。”

    Dickmeyer坚称，所有这些大数据都忽视了工厂员工的缺勤率，缺勤率高达20％，浪费时间散布公司的谣言，而不是尽最大的努力。知道一台机器可以最佳地生产出什么东西，并不能使经验丰富的焊工再继续工作五年，因此无法雇用任何替代者。当由于员工培训不足和员工分心而导致的工伤赔偿金增加两倍时，将生产率提高到90％与85％并没有那么有效。当高质量的成品受损时，当员工的安全受到威胁时，当最终用户客户抱怨订单日期错过或订购的产品交付不正确时，这些都是人员问题，而不是机械问题。收集的OEE数据是很好的，甚至可能是有用的信息；经常用它代替员工车间通讯。工厂车间的运营经理每天都要处理人事问题；与CNC产量是84.2％还是86.1％相比，痛苦点和设计更好的员工沟通要更加重要。工厂车间主管每天在管理人员，质量，培训，安全性，解决冲突方面花费的时间被证明是昂贵，直接和费时的。这些是管理的真正痛点，是致命的病毒，攻击生产力。

    迪克梅耶（Dickmeyer）坚持认为，首先要考虑员工整体效率。与CNC产量是84.2％还是86.1％相比，痛苦点和设计更好的员工沟通要更加重要。工厂车间主管每天在管理人员，质量，培训，安全性，解决冲突方面花费的时间被证明是昂贵，直接和费时的。这些是管理的真正痛点，是致命的病毒，攻击生产力。迪克梅耶（Dickmeyer）坚持认为，首先要考虑员工整体效率。与CNC产量是84.2％还是86.1％相比，痛苦点和设计更好的员工沟通要更加重要。

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