1. 可视化生产数据及OEE数据

可视化可以极大地提高我们处理和理解复杂数据的能力。通过可视化，我们不仅能够更快地理解信息，也更容易识别数据之间的关系。

在过去，企业通常会将原始数据存储在数据库中，让数据分析师定期对数据进行分析整理，生成数据报表。这种方式的缺点在于需要专业人士不断花时间和精力来生成数据报表，且所生成的报表是静态的，无法进行交互。

现在，通过数字化技术的应用，我们不仅可以实现数据收集、存储、检索、分析的自动化，也可以实现数据的交互。例如，东智PreMaint设备健康管理平台支持从多种维度进行各类数据的统计分析，包括设备角度的MTTR、MTBF、故障率、停机时长等，管理角度的设备综合效率数据（OEE）、人员绩效数据等。此外，该平台还支持个性化选配指标，报告以方便理解阅读的图表形式呈现，助力企业实现基于数据驱动的管理决策。

图.PreMaint设备分析报表（PreMaint）
图.PreMaint设备分析报表（PreMaint）

当今一流的 OEE 解决方案包括内置可视化工具和交互功能，可让您向下钻取数据并进行交互。因此，要充分利用实时OEE数据，企业首先需要对数据进行可视化。

2. 在车间展示实时 OEE 数据

在车间展示实时OEE数据不仅有益于设备运营人员，也可以为团队领导、维护人员等带来好处。这种好处是显而易见的。在过去，运营人员需要手动收集设备数据以计算其OEE，在统计出OEE后，运营人员才可以发现生产存在的问题。非即时展示的数据限制了企业在问题发生时即刻采取行动。

现在，通过实时展示OEE数据，运营人员及其他生产相关人员可以在问题发生时第一时间做出反应。此外，因为将运营人员从繁琐的数据收集及分析工作中解放出来，他们能花更多的时间去研究如何保持系统数据的准确性。

此外，我们建议增加展示当前班次的绩效数据，因为单独展示OEE百分比可能比较抽象。通过绩效数据，员工会更容易了解生产的好坏、停机时间与计划生产的关系等，而且运营人员也更容易根据绩效数据做出反应。

3.设定绩效衡量基准

在您意识到可视化数据的好处后，下一步可以考虑如何释放OEE的数据价值。首先，您可以设定绩效改进的衡量基准，不过您需避免将您的OEE数据表现与世界级基准进行比较，因为这可能适得其反。请记住，OEE的重点不在于分数，而在于帮助您了解改进的潜力有多大。因此，您需关注的是您提高数值的速度，而不是一开始时的数值。一开始的 OEE 数字是 20% 或是 75% 并不重要，更重要的是先创建一个切合实际的基线，并开始改进。

4. 结合约束理论来提高瓶颈资源的生产能力

为了进一步提高工厂的生产能力，我们建议可以将OEE与TOC相结合（Theory of Constraints，约束理论：企业识别并消除在实现目标过程中存在的制约或约束因素）。TOC的应用将专注于生产线中的约束或瓶颈设备。您可以先确定哪台设备的生产量最低，然后开始研究该设备相关的 OEE 数据。通过确定损失的来源并努力在这些领域进行改进，以提高生产能力。

5.持续关注并优化改进流程

持续监控实时OEE数据及生产过程，可以帮助您了解工厂的损耗来源。一旦您知道生产线上最大的损耗发生在哪里，以及损耗的类型是什么，您可以和您的团队一起聚焦在可改进的地方，最大化流程改进的作用。

扩展阅读：>>OEE统计及监测的8大常见错误

6. 找出造成生产损失的最重要的因素

在发现生产损失时，我们可以利用“5why分析法”来确定导致生产损失的最重要因素，也就是对一个问题点连续以5个“为什么”来自问，以追究其根本原因，并探索潜在的解决方案。无论您使用的是“5why分析法”还是其他常见的流程改进技术，您都需要详细地深入研究问题，并找到改进这个问题的方案。

7. 开始利用 OEE 实时数据激励改进

利用OEE实时数据激励改进的计划有多种形式，企业应该根据自身的情况定制相应的计划，因为没有一种放之四海而皆准的方法。在开始前，您需要定义好绩效衡量标准，并确保所有运营人员都经过培训，且有能力利用软件正确报告OEE数据。其次，我们建议您在车间实时展示OEE数据，虽然这不是必要条件，但是我们相信通过向运营人员展示如何监测OEE数据及监测维度有哪些，能够更好地激励OEE数据的改进。

在本文，我们介绍了运用OEE实时数据的可实践路径。一旦您有了OEE实时数据，最重要的事情就是在车间采取行动，让数据信息为您服务。

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