整體設備效率 （OEE） 用于監控制造效率。
得到的OEE百分比是通用的，可以跨不同行業和流程進行比較。

OEE可用性

OEE可用性=實際運行時間/生產時間

OEE可用性是實際運行時間和計劃生產時間之間的比率。計劃的生產時間不包括休息時間、午餐時間和其他預先安排的生產線或工序可能停機的時間。任何時候設備沒有按照計劃運行都是低效率的，這反映在OEE可用性上。

例子:

如果一條生產線運行一個8小時輪班，兩次15分鐘休息和一次30分鐘午餐，那么計劃生產時間為7小時(8小時- 15分鐘休息- 15分鐘休息- 30分鐘午餐)。如果在生產運行期間，有25個停機事件共計45分鐘的停機時間，那么運行時為6小時15分鐘(7小時的計劃時間- 45分鐘)。實際運行時間除以計劃運行時間，即6小時15分鐘除以7小時，OEE可用性為89%。

OEE性能

OEE性能=實際啟動機組數/(標準速率×實際運行時間)

OEE性能是實際啟動的單元數(不是已經生產的單元數)與基于標準率理論上可以處理的單元數之間的比率。標準速率是設備設計的速率。OEE性能不是基于生產的單位數量，而是基于生產線在給定時間內被設計處理的內容。如果設備的運行速度低于其能力，那么它就沒有那么高效，并反映在OEE性能中。

例子:

如果一個工作單元被設計為每分鐘處理10個單位，我們可以計算出在給定的時間內它可以處理的理論單位量。使用上述示例中的6小時15分鐘實際運行時，總共將處理(或啟動)3750個單位。計算方法是6小時15分鐘(375分鐘)乘以10個單位每分鐘。如果實際處理的單位數為3000，則OEE性能為80%(按3000 / 3750計算)。

OEE質量

OEE質量=生產的合格產品的數量/實際生產的產品數量

OEE質量是生產的合格單位與開始生產的總單位之間的比率。不符合規格的設備效率低下，而這些設備本來可以是好的，這反映在OEE質量上。

例子:

假設以上生產的件數為3000件，如果質檢站拒收了200件，那么生產的好件數為2800件。OEE質量由2800除以3000計算得到93%。

OEE

OEE =可用性x性能x質量

這是衡量整體設備有效性的最終計算，是所有三個OEE子值的組合。重要的是要知道OEE子值是相互隔離的。如果設備停機，則只有OEE可用性受到影響，而OEE性能和OEE質量保持不變。如果設備運行緩慢，則只有OEE性能受到影響，而OEE可用性和OEE質量保持不變，等等。

例子:

使用上面的所有數字，89% x 80% x 93% = 66%。這似乎是一個較低的數字，但重要的是要記住，OEE不是與100%相比。此生產運行的OEE結果將與其他生產運行進行比較。

盡管OEE沒有一個標準，但它是一個成熟的性能指標，考慮到設備損失，通常分為以下類別:可用性損失、性能損失和質量損失;根據計劃生產時間來衡量性能，它可以應用于離散和流動過程。

應用OEE

OEE分數可以跨部門、站點、資產或產品進行比較，并可用于以有意義的方式比較生產不同產品的生產線和不同規模的工廠。即使OEE的小增量也可以提高制造工廠的效率，當與SPC等分析相結合時，可以產生高性能。

Six Big Losses（六大損失）

為了更好地確定是什么導致了最大的損失，因此應該針對哪些領域來提高性能，這些類別(可用性、性能和質量)被進一步細分為OEE的“Six Big Losses（六大損失）”。

它們的分類如下:

負荷:

如果一條生產線計劃生產5天，每天24小時，在7天的周期內，那么裝貨量為(5 x 24) / (7 x 24)計算71%。

例子:

在計算負荷的同一時間段內，我們將得到82%的OEE結果。所使用的實際OEE值必須是用于計算負荷值的相同日歷時間段的所有生產運行的OEE結果。TEEP為71% * 82% = 58%

停機時間跟蹤

OEE提供了一種監控生產設施效率的方法，跟蹤停機時間將會提供幫助我們集中精力提高效率的信息。可以這樣想，如果您的生產線通常以 69% OEE 運行，您會采取什么措施來提高它？僅OEE并不能告訴您哪些因素阻止了效率高于69%。

在最簡單的形式中，停機時間跟蹤可識別阻止生產線生產產品的生產單元（機器或過程）。這也可以手動完成，但歷史表明，手動收集的停機時間信息是不準確的。此外，如果它是手動收集在紙質表上的，那么必須有人進一步將詳細信息輸入到程序或excel中，以便能夠將其組織成可操作的信息，用于集中精力進行改進。撇開錄音不準確、額外的勞動力和錯別字不談，當信息可用時，它已經過時了。

自動或半自動跟蹤停機時間可解決與手動跟蹤相關的問題。在理想情況下，自動監控所有停機原因是理想的解決方案。但在現實世界中，這可能是困難的、昂貴的，或者只是不切實際。因此，停機時間跟蹤軟件必須支持具有手動覆蓋的自動原因檢測。

例如：如果操作員按下停止按鈕，因為他們看到一個瓶子側躺在灌裝機中，那么唯一可以自動檢測到的原因是“操作員按下停止按鈕”。現在，操作員應該能夠使用更具體的信息描述執行此操作的原因。

一旦記錄了生產單元不生產產品的時間段和相關原因，通過對原因的總結分析，可以確定在哪些方面應該努力提高效率。