总体设备效率（OEE）是国际公认的标准化绩效指标，用于表示生产线、机器或流程的效率。以百分比表示，它量化了计划增值生产时间的比例，以及由于计划外可用性损失、性能问题和质量损失而浪费的时间和资源的数量。
OEE流行于20世纪80年代，已经从一个写在商店黑板上的粗略计算演变为一个关键绩效指标（KPI），整个软件市场都致力于数字监控和提高其分数(图一)。
尽管记录和监控OEE的方式发生了变化，但许多公司对其结果的解释保持不变。然而，不断进步的公司正在引入新技术，将OEE从运营目标转变为可在整个组织中使用的宝贵数据源。
在最基本的层面上，OEE是投资资源的指标。例如，如果瓶颈机器的OEE较高，并且对额外产品有需求，这表明存在产能问题，这是投资额外机器的信号。相反，如果同一台机器的OEE较低，则表明有机会提高机器的效率。在后一种情况下，将OEE分解成各个组成部分并对损失进行分类将突出最关键的问题，并提供一种方法来跟踪持续改进活动的影响。
OEE的局限性
85%的OEE通常被吹捧为“世界一流”或“黄金标准”，这可能会给人一种错误的印象，认为这是成功和高效运营的唯一标志。事实上，情况要复杂得多，专注于这一单一指标——而不是将其作为更广泛框架的一部分——可能会损害公司的整体目标和底线。
当OEE被视为单一目标时，工人操纵投入以实现其目标的潜在动机就出现了。例如，调整理想生产率或将停产误归类为计划内事件是人为提高机器OEE的两种常见方法，但不会带来任何有意义的产量或利润增加。这也是一个问题，因为它降低了数据收集的质量，最终导致基于数据的决策不准确或被误导。
OEE侧重于单个单元的局部优化。然而，最终目标应该是优化整个生产系统。为了有效实现这一目标，必须考虑更广泛主题的背景，如市场价格、能源消耗和可持续发展目标。
此外，OEE是评估当前运营状态和效率提升潜力的有效衡量标准，但孤立地监控OEE并不能带来改进。例如，如果无法查明根本原因、预测未来事件并采取纠正措施来减少后续事件的发生，那么了解某台机器因某种故障而出现故障，或者量化上周发生的微停次数的价值有限。
根据IDC Insight的2022年全球IT/OT融合调查，各行业的平均停机成本为20万美元/小时，因此即使是很小的增量改进也会带来巨大的好处。当持续改进工作可以通过数字解决方案（如高级分析软件）加速或增强时，投资回报就会迅速实现。