【智能制造】“OEE智能盒子”－智能制造时代企业制造能力的评测与改进工具
作者：杨明波 来源： 授权 产业智能官 转载
2007年，在上海“工博会”的信息化论坛上，一名外籍教授分享了名为《提升OEE是制造业转型的根本目标》的主体演讲，除了笔者在演讲完毕后与这位教授做过交流外，现场鸦雀无声，这位教授也表达出非常无奈的表情。
十年过去了，”OEE”已成为流行词汇，似乎开始无处不谈，无处不用，伴随制造业数字化与智能化升级进程，发现几乎每一家的OEE计算规则都不一样。本文将从OEE公式原理、计算取值的角度，阐述“OEE智能盒子”与智能制造的关系。
1. 什么是OEE
OEE(Overall Equipment Effectiveness)设备综合效率，是表现实际的生产能力相对于理论产能的比率。它由时间开动率，性能开动率以及直通率三个关键要素组成。
2.OEE适用场合
OEE主要应用场合是在离散制造业，伴随智能制造升级，越来越多的企业开始实现数字化、自动化和智能化升级，在系统自由度被高度约束的同时，系统的稳定性和可靠性要求越来越高，OEE将称为这些企业重要的衡量指标。
流程制造业，除了石油、基础化工等连续生产企业。一般按照订单和批次生产的企业，也适合用OEE衡量生产效率，如食品、医药、酿造、复合肥等企业。
3.OEE的公式
OEE1＝时间开动率×性能开动率×直通率
OEE1，是全面的解释了OEE的基本原理，是生产计划、生产管理、质量管理和设备管理水平和能力的综合表现值。
OEE2＝（有效生产时间/实际生产时间（备注：有排产订单计划的生产时间）×（（标准单件工时×全部生产数量）/有效生产时间）×（合格品数×实际生产时间）
OEE2，揭示了影响生产效率的原因是如何构成的，需要特别提示的是，OEE的计算一定要跟着每一个排产计划才算有效，有生产计划执行才有效率可言。比如：影响时间开动率的因素，往往跟故障排查时间、等待物料时间有关；性能开动率，往往和设备的老化、工程节拍（设备选型错误或设计制造缺陷）、员工操作熟练程度有关；直通率，往往和来料不良，操作不良和设备质量加工参数有关。
0EE3＝(标准单件工时×合格品数)/实际生产时间＝（合格品数÷标准小时产量）/实际生产时间＝真正赚钱时间/实际生产时间
0EE3给出了OEE计算的方式，其关键是要确定每一个产品型号的标准单件工时或标准小时产量。同时也总结了OEE的本质，是真正赚钱时间与实际生产时间的比值，制造业存在价值的根本是持续盈利，方法是合理的利用和规划时间，路径是研究时间去哪儿了，并消除浪费的时间。
4. 传统OEE的计算与取值方法的弊端
尽管OEE的计算公式并不复杂，但在实际取值和计算中非常难以操作，这主要体现在：
一、标准单件工时或标准小时产能难以核算。
一个企业的产品型号少则几十种，多则成百上千种。IE工程师一般采用秒表或MOD法来测定标准单件工时，或者用统计方法来估算标准单件工时或标准小时产能，这不仅工作量巨大，误差和错误更是难以避免。即便是测定准确了，也常常因为工艺改进或型号变更，导致无法保持同步。这就导致出现OEE计算没有依据，或OEE值经常出现≥100％的情况。
二、统计工作量巨大或改变OEE取值范围。
依照不同的产线类型，OEE需要统计到每个产品型号、每条产线、甚至单机设备，而最终又要汇总成每个产品订单、每个产线、每个班次、每个班组以及工厂整体的日/周/月的OEE报表中，信息传递和汇总路径非常庞大，任何一个过程的误差和错误都会导致结果失真。就算严格把控，能将这些报表统计出来，也常常因为信息滞后，导致决策优化、异常分析和处理的时机错过，失去统计的意义。
而许多企业采取了妥协的方法，改用对OEE影响的等待和故障时间进行统计，将订单时间变更为排班时间。这样的会有两个明显的问题：其一，扭曲了OEE的本质，失去了生产计划调度优化的指导作用；其二，原始数据统计人员，往往是责任部门，因为责任逃避，造成漏填或扯皮现象，使得统计结果失真和不公正现象。
非常遗憾的时，尽管异常统计方法并不是统计OEE本身，但许多MES或工业物联网的解决方案服务商，依然将这些统计视为OEE统计，这是个非常严重的错误。
5.“OEE智能盒子”－智能制造时代OEE的计算与取值方法
2017年11月，笔者在长沙啄鸟网络科技有限公司，对其数字运维工业APP-“精益卫士人工智能维修辅助系统”进行战略规划辅导时，第一次提出了“OEE智能盒子”概念，认为未来数字工厂、数字运维及工业互联网发展中，“OEE智能盒子”将扮演至关重要的连接中枢和赋能作用。
与物联网盒子相比，“OEE智能盒子”是虚拟的程序盒子，既支持传统的人工数据录入，也支持从MES数字制造系统、数字运维系统、工业互联网平台相互读取数据，其关键性的颠覆作用，它将实现智能化的标准单件工时取值和调整，并通过OEE自动计算，形成OEE多维度统计报表和智能决策报告。这些基本逻辑包括：
一、OEE相关数据的输入方式。
从OEE3的计算公式中，我们可以看出基于执行计划OEE计算的三个值，订单计划起止时间、合格品数量和标准单件工时（或标准小时产量）。除了标准单件工时（或标准小时产量）以外，订单计划起止时间、合格品数量既可以是人工录入，也可以从MES数字制造系统中自动取值，已获得是谁，在什么产线，什么时间段，生产了什么产品，合格数量是多少，而这些在实际操作中，并不困难。
二、标准单件工时智能取值和调整。
在初期时，标准单件工时（标准小时产能）依然是通过IE测定方法获得，并不要求精准，仅仅是为了获得可以衡量制造能力的效率值出来。而在运行一段时间后（通常以半年或一年为基准），系统将按照一定的规则（需制定规则，如去掉前三个最高的异常值）自动替换原来的标准单件工时（标准小时产能）。这其实需要应用人工智能技术，当系统学习到更多数据样本以后，标准单件工时则可自动形成并引用行业标准。
三、OEE自动统计与智能决策
有了前两步作为支撑，OEE计算难题就能轻松的迎刃而解。便可按照不同的产品型号、不同的班次、不同的产线班组、不同的时间段以及工厂进行OEE的比较，在植入判定规则后，将能实现OEE智能决策，以帮助工厂实现智能制造水平评测和持续改进，建立全员参与、全员考核的智能评价体系。
四、“OEE智能盒子”MES数字制造系统、数字运维系统、工业互联网平台之间的价值赋能
“OEE智能盒子”与MES数字制造系统的价值赋能。
除了OEE智能盒子可以通过MES数字制造系统取值，使成为MES数字制造系统一部分，增加其价值以外。OEE智能盒子还有两个非常重要的价值：其一，生产排程以OEE值作为依据，将能突破传统局限，实现真正意义的智能排产功能；其二，以OEE作为评价准则，通过MES异常采集（如断料、操作异常等），形成对OEE影响要素的补充，为工厂实现OEE智能决策赋能。
参考资料：机械工业出版社《数字化工厂＋工业维修服务体系》
“OEE智能盒子”与数字运维系统的价值赋能。
首先我们要清楚OEE并不是设备管理的评价指标，设备管理评价指标系由MTBF和MTTR决定的可用度来评价。“OEE智能盒子”赋能设备管理（数字运维系统）的价值主要包括：其一，由于可用度需要判定停机停产时间，实际操作中难以避免会做假，OEE则可以实现基于数据的防错验证；其二，“OEE智能盒子”作为中间枢纽，一方面抓取数字运维数据为OEE智能决策提供依据，另一方面将设备数据赋能到MES数字制造系统，以便更好实现排产优化和决策。
参考资料：What？再也不怕生产部门拿OEE说事了？！
“OEE智能盒子”与工业互联网平台价值赋能。
一方面工业互联网平台需要更多维度数据，以便于支持深度的数据分析应用。另一方面，工业互联网平台应用于生产效率的提升，最终是通过OEE效率提升来验证和评价。
参考资料：警告！工业互联网平台企业应明确产业化边界，不能偏离主航道。
6. 小结
智能制造与工业4.0所强调的规模化定制能力，实际是对于多品种、少批量、短交期订单市场的满足能力。OEE作为生产效率的衡量指标，是工业制造业内部生产控制、质量和设备等运营管理水平的综合体现，代表了制造系统的稳定、高效和可靠性能力。故通过“OEE智能盒子”提高OEE效率，是智能制造时代工厂制造能力有效的评测与改进工具，在人工智能、大数据分析与工业融合背景下，将会产生颠覆性的变革。
延伸阅读
人工智能与工业融合：没有你，对我很重要……
人工智能与智能制造结合的三个方向……
制造业升级转型，从西门子数字化工厂说起
关注质量和效率是制造业转型的关键，只有效率提升，才能有效的降低成本。
2017设备管理总结报告范例（含2018年计划）
围绕制造效率提升，提高可用度是设备管理的关键……
当人工智能AI向制造业表白时，老板和设备经理再也按耐不住了……
数字运维时代，设备管理应以提高效率为中心，围绕可用度提升持续展开，人工智能与数字运维结合，将加速知识积累和效率提升……
参考文献
杨明波，刘华，郭显昌.数字化工厂＋工业维修服务体系［M］. 北京：机械工业出版社，2017.
工业和信息化部党组书记、部长苗圩 亲自推荐
第一本提出数字化运维、赋能工业制造业转型，立足工业服务生态、工业互联网发展方向应用书籍。
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
-
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
-
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
-
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
-
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
-
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
-
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
-
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
-
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
-
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
-
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
-
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
-
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
-
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
-
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
-
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
-
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
长按上方二维码关注微信公众号： AI-CPS，更多信息回复：
新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能农业”、“智能金融”、“智能零售”、“智能城市”、“智能驾驶”；新模式：“财富空间”、“数据科学家”、“赛博物理”、“供应链金融”。
官方网站：AI-CPS.NET
本文系“产业智能官”（公众号ID：AI-CPS）收集整理，转载请注明出处！
版权声明：由产业智能官（公众号ID：AI-CPS）推荐的文章，除非确实无法确认，我们都会注明作者和来源。部分文章推送时未能与原作者取得联系。若涉及版权问题，烦请原作者联系我们，与您共同协商解决。联系、投稿邮箱：erp_vip@hotmail.com
