智能时代,制造业如何有效提高自动化设备综合效率OEE？

随着智能制造以及工业4.0的不断推进、以及客户交期和产品质量的更高要求，越来越多的企业通过引进自动化产线、自动化设备，以设备替人以提升产能和生产效率、品质。然而自动化设备越来越多，企业的生产能力却不一定达到预期，面临着诸如设备故障频发达不到设计产能、设备综合效率偏低、设备引起的质量问题和产品缺陷不断、设备报废率高维修费用高等问题，虽然投入诸多设备费用却仍旧无法保障交期和品质。

设备对于生产制造企业来说是核心的资源之一，关系到生产效率、产品质量甚至是企业的效益，但因其投入相对较大，企业无法持续不计成本添置或更新设备以满足不断增加的订单，基于此，企业需要充分挖掘和发挥已有设备的最大潜力，提高设备的综合效率以支撑其提质增效满足客户越来越短的交期越来高的品质要求。

而设备综合效率的提升需要多维度系统性地提升：从设备的规范化使用、定期维护保养、IT+OT融合、数据驱动的分析改善等多方面着手，让设备始终处于良好状态，能够高效高质地执行生产，避免让设备成为生产瓶颈引起效率和质量损失。

提高综合效率的方法

01、作业标准化规范化  减少误操作引起的效率降低/质量问题

通过制定标准化作业指导(设备的使用、操作步骤、刀具/模具等关联器具的领用更换)以及对员工的培训，有效提高操作人员和设备管理人员的业务技能，使员工按照标准规范化地操作，避免出现错误操作和无效动作，减少过程等待和无效劳动，提高员工工作效率，并减少因员工操作不当引起的质量问题。

02、定期维护保养确保设备的稳定性

制定预防性保养及日常保养计划，严格执行日常的保养计划与定期维修、润滑、清洁等工作，确保设备始终处于良好状态，及时发现设备异常，消除设备潜在的故障隐患，降低设备的报警频次，保障稳定的生产，提高设备利用率，延长设备寿命。

03、IT+OT融合  系统性提升设备综合效能

通过信息化、数字化的手段，实现设备的连接，构建IT+OT一体化的响应机制以提升设备的综合效率。包括：

①设备指令精确下达  指示设备高效执行生产

结合合理的计划和排产安排，以及系统与设备的打通，生产指令、加工工艺（加工程序）及时准确下达至设备执行生产，确保设备开工、换产等环节的高效执行，避免指令下达不及时、下达错误引起的设备等待、频繁换产等引起的调试等待、工艺错误引起的品质问题等。

②设备状态实时监控  异常快速处理

通过设备联网，实时监控设备状态信息，一旦设备出现异常，实时报警通知相应人员现场处理，并跟踪处理过程和处理时长，驱动设备异常的快速闭环处理，搭建异常问题的快速响应机制，提高问题的处理效率，减少因设备异常引起的减速、停机等待等。

③OEE统计分析，识别浪费点；持续改善提升设备综合效率

设备的绩效不应仅仅是通过设备故障停机时间、故障停机率等单个指标进行评估，而是需要从其利用率、性能、加工品质等多方面进行综合评估，以判断设备是否可以更高效、品质更佳地执行生产。OEE（Overall Equipment Effectiveness，设备综合效率）则是可以用来评估设备表现的实用工具，能够通过OEE推算设备的效率如何，分析在生产环节有多少损失以及可以进行哪些改善，从而挖掘设备的生产潜能，提高生产效率、控制产品成本。

OEE= 时间开动率*性能开动率*合格品率*100 %

通过设备联网应用配合MES系统中各类关联生产事件的记录，实时获取实际生产时间、净生产时间、计划生产时间、停机状态、空闲状态、运行状态、异常事件、产量、加工品质等各方面设备相关数据，经过计算模型计算出设备时间开动率、性能开动率和合格品率，按照单台设备、产线、日、月等不同维度得出OEE指标，通过OEE指标挖掘分析生产过程中的存在的浪费（机器故障、速度下降、损耗、换线、计划外停机、质量缺陷六大损失），找出薄弱环节，并作对应的改善。比如如果设备时间开动率较低，可以分析是否计划外停机时间过长，是否存在故障时间较长或工艺调试时间过长等，定位问题、分析问题，以作对应的改进和跟踪措施，让设备高效运转。

04、大数据应用  故障提前预测

更进一步应用，则可基于工业大数据通过设备数据采集及建模，对设备历史数据进行挖掘分析，实现状态预测，在故障发生之前进行故障预测，实现提前维修更换即将出现问题的零部件，以提高设备的寿命以及避免因设备突然故障引起的生产事故。

总结

提升设备综合效率，既需要从管理上进行规范，也需要IoT平台、MES系统、设备管理系统、数据分析等工具系统的综合应用，进行系统性地管理、采集和分析，达到持续优化改善。