与任何数据驱动的决策一样，结果的价值在很大程度上取决于数据的可用性、可访问性和质量。计算OEE指标往往需要非常有限的数据，但全面解决潜在问题通常需要更精细的数据集。
当数字化成熟的公司实施OEE改善战略时，数据可用性很少成为限制因素。相反，主要障碍通常是数据可访问性，相关信息分散在许多不同的数据源中，如过程历史记录、制造执行系统（MES）、实验室信息管理系统（LIMS）或其他类似系统。它通常还是一种原始格式，需要进行大量的数据清理和语境化才能提供意义。
这是一家跨国消费品公司的发现，该公司希望解决生产过程中频繁微停的问题。关于微停事件的信息包含在制造商的MES中，配置设置存储在过程历史记录中。由于这些数据存储在不同的来源中，以前不可能在没有复杂而耗时的数据争论的情况下找到设置和微停频率之间的相关性。
然而，通过部署高级分析解决方案，该公司能够从一个中心位置访问多个数据源，使用户能够无缝组合和查询数据，而不管数据来源如何。这实现了简单的相关性分析，为用户提供了快速诊断以确定最佳配置设置，从而显著提高了性能。
数据可访问性的另一个原则是在所有用户需要时为他们提供所需信息的访问权限。过去，手动收集数据意味着OEE只能在事后几天或几周内报告。这项活动为管理层带来了一些有趣的见解，但运营人员往往缺乏主动改进的能力。即使现在，随着大多数OEE监控系统自动收集和计算指标，结果通常以更符合过去长期报告方法的方式呈现，而不是近乎实时的监控。
必须仔细考虑运营团队和支持职能部门所需的信息，并为他们提供反映这些信息的相关、实时和自动更新的仪表板。例如，一家世界知名的制药公司开发了多个仪表板，这些仪表板是为其运营人员设计的。最具影响力的仪表板之一提供了多步转换的当前持续时间的可视化。
因为转换是一个强制性的流程步骤，所以它们通常被归类为不会导致可用性损失的计划停止原因。然而，该公司经历了转换持续时间的高度可变性，这限制了成品的数量。通过利用高级分析解决方案，该公司能够准确量化转换每个阶段的最低可重复时间，并使用一个简单的公式将转换分为计划内和计划外停机时间。随后，一个定制的仪表板将所有过长的转换持续时间突出显示为需要调查的事件(图二)。
这种额外的粒度以流量着色流程的形式直接呈现给操作人员，提供了立即调查和解决延迟的机会。这些前瞻性调查大大减少了周转时间的可变性，从而增加了生产时间。