文友OEE系统：设备数据采集，3个核心步骤，让工厂效率提升30%！—无锡文友信息科技有限公司

今日分享：机加设备OEE系统

案例客户：江苏××通用机械有限公司

创造价值：公式：

(OEE = 时间利用率 \times 性能指数 \times 质量指数\)

时间利用率 = 设备运行时间 / 计划工作时间

性能指数 = 实际产量 / 理论产量（设备满负荷理想产量）

质量指数 = 合格品数 / 总产量

OEE设备数据采集的核心是通过实时、精准的数据获取，解决设备管理中“数据不准、效率不明、原因不清”的核心痛点，最终提升设备综合效率。

第一步：准备设备，检查设备电量、配件齐全

第二步：设备需要通过网络与数据采集系统进行连接，因此需要进行网络配置；这包括设备的IP地址设置，网络协议的选择以及网络安全机制的部署等

第三步：ERP系统通过传感器和数据接口，实时采集设备的运行数据；包括开机时间、停机时间、产量和质量等信息

第四步：设备正式接入，数据上传至云端，设备状态实时采集

1. 痛点1：数据滞后/人工统计误差大

- 问题：依赖人工记录设备运行、停机、产量等数据，存在延迟、漏记、错记，导致OEE计算失真，无法反映真实状况。

- 解决方案：通过传感器、PLC对接、IoT网关等自动采集方式，实时获取设备开关机状态、运行参数、产量计数，数据准确率大幅提升。

2. 痛点2：停机原因无法快速定位

- 问题：设备停机后，需人工排查才能确定是故障、换型、缺料还是维护，耗时久，影响生产恢复，且难以统计各类停机占比。

- 解决方案：采集系统可绑定停机触发信号，并支持现场人员通过HMI或移动端快速上报停机原因（如“模具更换”“电机故障”），实时生成停机原因分析报表。

3. 痛点3：设备效率瓶颈不清晰

- 问题：仅知道整体OEE低，但无法判断是“可用性（A）”不足（停机多）、“性能（P）”低（运行速度慢）还是“质量（Q）”差，优化无方向。

- 解决方案：系统自动拆分OEE的三大组成部分（A/P/Q），并进一步细化数据（如：性能损失来自速度降低还是小停机），直观展示效率瓶颈所在。

4. 痛点4：无法追溯历史数据与趋势

- 问题：缺乏长期数据存储与分析，无法对比不同班次、不同日期的设备表现，也难以预测设备性能变化趋势（如逐渐老化导致的效率下降）。

- 解决方案：建立设备数据历史数据库，支持按时间维度查询、对比OEE及各分项数据，通过趋势图识别长期变化规律，辅助预防性维护决策。

5. 痛点5：信息孤岛，各部门协同难

- 问题：设备数据仅掌握在生产或设备部门，质量、采购、计划部门无法及时获取相关信息（如因设备质量问题导致的不良率上升），协同效率低。

- 解决方案：通过可视化看板（如车间大屏、PC端/移动端报表）开放数据权限，使各部门实时共享设备运行、效率、质量数据，快速响应异常

#OEE#