整体设备效率 （OEE） 用于监控制造效率。
得到的OEE百分比是通用的，可以跨不同行业和流程进行比较。
OEE可用性
OEE可用性=实际运行时间/生产时间
OEE可用性是实际运行时间和计划生产时间之间的比率。计划的生产时间不包括休息时间、午餐时间和其他预先安排的生产线或工序可能停机的时间。任何时候设备没有按照计划运行都是低效率的，这反映在OEE可用性上。
例子:
如果一条生产线运行一个8小时轮班，两次15分钟休息和一次30分钟午餐，那么计划生产时间为7小时(8小时- 15分钟休息- 15分钟休息- 30分钟午餐)。如果在生产运行期间，有25个停机事件共计45分钟的停机时间，那么运行时为6小时15分钟(7小时的计划时间- 45分钟)。实际运行时间除以计划运行时间，即6小时15分钟除以7小时，OEE可用性为89%。
OEE性能
OEE性能=实际启动机组数/(标准速率×实际运行时间)
OEE性能是实际启动的单元数(不是已经生产的单元数)与基于标准率理论上可以处理的单元数之间的比率。标准速率是设备设计的速率。OEE性能不是基于生产的单位数量，而是基于生产线在给定时间内被设计处理的内容。如果设备的运行速度低于其能力，那么它就没有那么高效，并反映在OEE性能中。
例子:
如果一个工作单元被设计为每分钟处理10个单位，我们可以计算出在给定的时间内它可以处理的理论单位量。使用上述示例中的6小时15分钟实际运行时，总共将处理(或启动)3750个单位。计算方法是6小时15分钟(375分钟)乘以10个单位每分钟。如果实际处理的单位数为3000，则OEE性能为80%(按3000 / 3750计算)。
OEE质量
OEE质量=生产的合格产品的数量/实际生产的产品数量
OEE质量是生产的合格单位与开始生产的总单位之间的比率。不符合规格的设备效率低下，而这些设备本来可以是好的，这反映在OEE质量上。
例子:
假设以上生产的件数为3000件，如果质检站拒收了200件，那么生产的好件数为2800件。OEE质量由2800除以3000计算得到93%。
OEE
OEE =可用性x性能x质量
这是衡量整体设备有效性的最终计算，是所有三个OEE子值的组合。重要的是要知道OEE子值是相互隔离的。如果设备停机，则只有OEE可用性受到影响，而OEE性能和OEE质量保持不变。如果设备运行缓慢，则只有OEE性能受到影响，而OEE可用性和OEE质量保持不变，等等。
例子:
使用上面的所有数字，89% x 80% x 93% = 66%。这似乎是一个较低的数字，但重要的是要记住，OEE不是与100%相比。此生产运行的OEE结果将与其他生产运行进行比较。
尽管OEE没有一个标准，但它是一个成熟的性能指标，考虑到设备损失，通常分为以下类别:可用性损失、性能损失和质量损失;根据计划生产时间来衡量性能，它可以应用于离散和流动过程。
应用OEE
OEE分数可以跨部门、站点、资产或产品进行比较，并可用于以有意义的方式比较生产不同产品的生产线和不同规模的工厂。即使OEE的小增量也可以提高制造工厂的效率，当与SPC等分析相结合时，可以产生高性能。
Six Big Losses（六大损失）
为了更好地确定是什么导致了最大的损失，因此应该针对哪些领域来提高性能，这些类别(可用性、性能和质量)被进一步细分为OEE的“Six Big Losses（六大损失）”。
它们的分类如下:
| 可用性 | 性能 | 质量 |
| 计划停机时间 | 次要停止 | 生产拒绝 |
| 故障 | 速度损失 | 启动时被拒绝 |
负荷:
如果一条生产线计划生产5天，每天24小时，在7天的周期内，那么装货量为(5 x 24) / (7 x 24)计算71%。
例子:
在计算负荷的同一时间段内，我们将得到82%的OEE结果。所使用的实际OEE值必须是用于计算负荷值的相同日历时间段的所有生产运行的OEE结果。TEEP为71% * 82% = 58%
停机时间跟踪
OEE提供了一种监控生产设施效率的方法，跟踪停机时间将会提供帮助我们集中精力提高效率的信息。可以这样想，如果您的生产线通常以 69% OEE 运行，您会采取什么措施来提高它？仅OEE并不能告诉您哪些因素阻止了效率高于69%。
在最简单的形式中，停机时间跟踪可识别阻止生产线生产产品的生产单元（机器或过程）。这也可以手动完成，但历史表明，手动收集的停机时间信息是不准确的。此外，如果它是手动收集在纸质表上的，那么必须有人进一步将详细信息输入到程序或excel中，以便能够将其组织成可操作的信息，用于集中精力进行改进。撇开录音不准确、额外的劳动力和错别字不谈，当信息可用时，它已经过时了。
自动或半自动跟踪停机时间可解决与手动跟踪相关的问题。在理想情况下，自动监控所有停机原因是理想的解决方案。但在现实世界中，这可能是困难的、昂贵的，或者只是不切实际。因此，停机时间跟踪软件必须支持具有手动覆盖的自动原因检测。
例如：如果操作员按下停止按钮，因为他们看到一个瓶子侧躺在灌装机中，那么唯一可以自动检测到的原因是“操作员按下停止按钮”。现在，操作员应该能够使用更具体的信息描述执行此操作的原因。
一旦记录了生产单元不生产产品的时间段和相关原因，通过对原因的总结分析，可以确定在哪些方面应该努力提高效率。
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