如何在 Epicor 中计算绩效

制造性能是任何生产工序的关键，允许企业衡量和评估其效率和生产力水平。

我们将探讨如何在 Epicor 中计算制造性能、计算整体设备效率(OEE) 时性能指标的价值、如何解释制造指标以及在 Epicor 中计算制造性能的步骤。

 

OEE指标价值

在衡量制造绩效时，绩效指标起着重要作用。它们提供有价值的数据，使企业能够确定改进领域并做出明智的决策。一个关键的绩效指标是 整体设备效率 (OEE)。OEE 通过考虑三个关键因素来衡量设备的生产力和效率：可用性、性能和质量。

可用性关注的是设备可用于生产的时间。可用性越高，停机时间越少，资源利用率越高。

性能衡量的是设备相对于其设计容量的运行速度。它考虑了周期时间、速度损失和生产率等因素。

质量反映生产出的优质产品的百分比。它考虑了废品、返工和缺陷等因素。

通过计算 OEE，企业可以全面了解其设备的运行情况，并确定可用性、性能和质量方面需要改进的领域。

OEE 不仅仅是一个独立的指标，还可以与其他绩效指标相结合，以提供更全面的制造运营视图。例如，将 OEE 与整体劳动效率 (OLE) 相结合可以帮助企业评估生产过程中设备和劳动力的整体效率。这种集成方法使公司能够识别生产中的潜在瓶颈并 优化资源配置。

此外，可以随时间分析 OEE 数据，以跟踪性能趋势和模式。通过进行趋势分析，企业可以在问题升级之前主动解决问题，从而提高整体设备性能和运营效率。这些历史数据还可用于基准测试，将当前性能与过去性能或行业标准进行比较，以设定切合实际的改进目标。

 

Epicor 计算步骤

第 1 步：收集必要数据

要计算性能，需要三个关键数据点：

1. 理想周期时间：这是在理想条件下生产一个单位所需的标准时间。
2. 总数：这表示生产过程中生产的总数。
3. 运行时间：这是生产过程中生产设备主动运行的总时间。
   • 与特定工单或工序相关的运行时间数据。
   • 确保此时间不包括任何停机或停机时间以获得准确的性能计算。

第 2 步：计算

Epicor 不会使用 OEE 公式自动计算性能，因此需要在外部执行此计算：理想周期时间乘以总数，将该乘积除以运行时间。

第 3 步：记录并分析表现

1. 记录性能：将计算出的性能记录在电子表格、报告中，或者直接记录到 Epicor 中。
2. 与标准比较：根据组织的绩效目标或行业基准，评估计算出的性能以确定生产过程是否按预期运行。
3. 调查问题：如果性能低于预期，请使用 Epicor 的分析和报告工具调查潜在原因，例如长时间停机、设备效率低下或操作员错误。

第 2 步：持续改进和优化

Epicor 提供各种内置报告，提供有关制造绩效的宝贵见解。这些报告可以根据特定的业务需求进行定制。

有助于性能分析的一些关键报告包括：

• 生产绩效报告：概述了关键绩效指标，例如 OEE、周期时间、废品率或正常运行时间。它有助于一目了然地确定需要改进的领域。
• 质量控制报告：重点关注与质量相关的指标，例如返工率、废品率或首次通过率。它使企业能够有效地监控和解决质量问题。
• 停机分析报告：分析设备停机，包括其原因和持续时间。它有助于确定停机模式和可以最大限度减少停机时间。
• 生产力比较报告：比较不同班次、机器或产品线的生产力。它使企业能够确定最佳实践并优化资源配置。

通过利用这些 Epicor 报告，企业可以更深入地了解其制造绩效并做出数据驱动的决策以提高效率和生产力。

 

性能如何影响 OEE

制造性能直接影响 OEE，而 OEE 是评估设备效率的关键指标。让我们深入探讨性能如何影响 OEE：

可用性：频繁发生故障、维护或转换导致设备可用性差，严重影响 OEE。通过适当的维护和有效的调度最大限度地提高可用性可以提高 OEE。

性能：循环时间缓慢、速度损失或生产率变化会直接影响 OEE。通过优化性能，企业可以提高 OEE 并更有效地实现生产目标。

质量：废品率、返工率或缺陷产品率较高会导致 OEE 下降。通过关注质量控制措施（例如培训计划或流程改进），企业可以提高 OEE 和整体产品质量。

提高这些领域的性能将带来更高的 OEE，即更好的设备效率和生产力。

 

虽然 Epicor 提供了强大的制造性能分析功能，但集成第三方工具可以进一步提高准确性并提供全面的见解。 Mingo Smart Factory 就是这样一种工具。

Mingo Smart Factory与 Epicor 集成，从生产设备、传感器和其他系统收集实时数据。它提供高级分析和可视化功能，使企业能够实时监控和分析性能。

Mingo 智能工厂提供的功能包括：

• 实时性能监控：实时监控关键性能指标、停机时间和生产率，以便立即进行干预。
• 异常检测：识别异常模式或性能变化，实现主动故障排除并优化生产流程。
• 预测性维护：利用机器学习算法预测设备故障或维护需求，最大限度地减少停机时间并优化维护计划。
• 高级报告和仪表板：生成全面的报告和可视化效果，以深入了解制造绩效。