21、基于数据分析技术的数控机床在线设备综合效率（OEE）提升

基于数据分析技术的数控机床在线设备综合效率（OEE）提升

1. 引言

在制造业中，时间就是金钱，设备综合效率（OEE）是衡量制造生产率的关键指标。它包含三个关键指标：
- 可用性 ：考虑计划外和计划内的停机。
- 性能 ：考虑缓慢循环和小停机。
- 质量 ：考虑缺陷（包括需要返工的零件）。

OEE能够确定工厂运营的效率，提高质量、节省时间并消除浪费，还可作为基准，将给定生产线的性能与行业标准进行比较，识别影响制造性能的最大和最小因素。然而，大多数公司未充分利用其制造设备的全部产能来提高生产效率，他们采用手动方法跟踪OEE，分析手动记录的数据十分繁琐，且通常使用传统的预防性维护来避免机器未来的故障或损坏，质量检查也通常在过程结束时离线进行。在工业4.0时代，智能制造必须拥抱大数据，数据的智能利用为关键绩效指标（如生产率、质量和效率）带来了一系列竞争优势。

2. 文献综述

• OEE的发展 ：OEE概念起源于日本，1988年中岛向美国提出包含OEE的全面生产维护（TPM），此后OEE成为衡量设备性能的标准指标。不同学者对OEE的演变及其变体进行了分析，并提出了分类和衡量生产损失的框架。
• OEE的应用研究 ：众多研究展示了OEE在行业中的应用案例，例如：
  • Dal等人报告了OEE作为运营指标和过程改进活动指标的应用。
  • Fam等人研究了造纸业中精益制造方法与