在多年致力于与企业合作进行OEE数据记录与分析的实践中，我们经常被问及：如何有效运用这些数据？
当OEE数值被真实记录下来后，接下来的步骤便是对这些数据进行深入的分析并采取相应的行动，从而识别出改进的契机并实施持续改进的策略。
一、直观呈现生产数据与OEE损失
数据可视化技术极大地提升了我们处理和理解复杂数据的能力。通过此技术，我们不仅能更快地理解信息，还能对关键数据进行有效的对比分析。
尽管许多公司采用原始记录表的方式收集数据，并由分析工程师定期整理发布报告，但这种方法存在明显缺陷：它需要专业工程人员投入大量时间和精力进行数据的管理、维护、报告和分发。而且，所得到的数据往往是静态的，缺乏互动性。
采用自动化的解决方案可以自动进行数据收集、存储和索引，使专业技术人员能够专注于执行增值任务。互动性的数据呈现也使得数据分析更加标准化和便捷。
当数据能够被自动准确收集并实时展示时，管理者可以迅速进行对标分析、探究原因、查看主要影响因素、及时通知相关人员并制定处理方案。
通过简单的观察，我们便能轻易识别出停机的原因。若发现“设置和调整”是主要问题所在，这实际上已经告诉我们，首要任务是改进机器操作员的操作流程。
进一步深入挖掘第二级细节，这非常有用，因为它使仪表板上的结果信息更加具有可操作性。
一流的OEE解决方案包括可视化工具和互动功能，允许我们深入探究并与数据进行互动。若想从实时OEE数据中获取最大收益，首先需将其进行可视化处理。
二、实时OEE数据在生产车间的展示
在生产车间实时展示OEE数据对机器操作员以及其他生产相关人员都极为有利。
过去，操作员需要手动填写表格并通过数据表格公式计算OEE。这种方法虽然适用于制作和发布报告，有助于分析和监测一段时间内的趋势，但却无法实现问题发生时的即时改善，这在一定程度上限制了公司在问题发生时的快速反应。
现在的最佳实践是在问题发生时即展示OEE性能，为操作员以及其他生产相关人员提供了在问题发生时作出反应的机会。这显然比只知道过去发生的问题要更有意义。
通过实时查看性能，机器操作员往往会更加注重保持系统中的数据准确性。良性竞争也常出现，要么是希望在过去的成绩上有所提升，要么是希望在另一个班次的表现上有所超越。
在车间展示的内容应包括两班次的实时绩效、问题发生的时间、原因以及突出的比率。虽然OEE百分比本身可能较为抽象，但通过比较两个班次的表现、产品数量、问题原因以及停机时间与计划生产的关系，更容易在当下做出反应。
三、设定目标基准线以驱动改进
以我们的一位客户Savencia为例，作为全球乳制品行业排名第13位的公司，他们在2017年底开始在其工厂的设备上实施实时OEE。起初，他们的设备OEE平均值约为50%，并非世界级的行业标准。
随着时间的推移，他们对机器故障原因有了更清晰的认识。他们还分析了不同机器操作员的表现。基于此，他们将OEE的目标定为60%。
经过两个月的努力，他们实现了这一目标，并在之后的四个月中实现了OEE的定期超过60%。如今，他们的大部分班次都达到了世界级标准，OEE达到了80%以上。
如Savencia的案例所示，通过真正了解工厂的运行状况、主要损失发生的原因，然后设定切实可行的目标，就有可能实现巨大的改进并最大化机器的利用率。
四、利用TOC策略提高瓶颈设备的产能
将改善OEE的努力与TOC（总体生产维护）策略相结合，已经明确地显示出提高瓶颈设备的吞吐量对整条生产线都有利。
TOC的应用集中在生产线上的制约因素或瓶颈设备上。要做到这一点，只需确定哪台机器的吞吐量最低，并开始研究其OEE数据。若我们的目标是确定损失的来源并努力在这些方面进行改进，那么这将是最有效的措施。
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