本单元前几节课，我赞扬了泰勒和大野的一些工作，两人都热衷于到第一线通过观察研究运营，而不是靠运行一些excel电子表格。记得大野说过“动不一定有效”。本节课中，我们将介绍整体设备效率框架 ( overall equipment effectiveness framework ) 。我知道这一开始听起来很专业，但我可以向你保证，它可能是研究生产率提高最强大的框架之一。
假设我们研究设备100小时，我们首先在这100小时内观察到，机器并没有一直在运行，即处于所谓的停机时间。停机时间可能是由机器故障或更换(changeover)等因素造成的。我们将在产品多样化单元中讨论更换，这时机器从生产一种产品转变到生产另一种产品。机器运行时间实际只剩55小时，这55小时还要进一步减少。由于流水线平衡问题造成的空闲时间，以及由于操作员培训不佳造成速度降低，使运行时间缩短到45小时。更糟糕的是，45小时的净运行时间中会生产缺陷；我们必须提高产量，在试运行期间可能会产生废品。本例中，损失总共累计使整体设备效率降至30%。这是55%的时间（停机时间造成的）乘以82%（即45与55之比，速度降低引起的损失）乘以67%（30比45，质量损失引起的），我们注意到整体设备效率为30%，即机器每小时工作产出18分钟的价值。你通常会注意到，即使OEE只有30%，实际操作设备的人员可能要求你购买更多设备。毕竟，设备和操作工人似乎大部分时间都很忙。但是，正如大野说的那样，动不一定有效。 OEE帮助我们意识到，在这种情况下，我们无需进一步购买额外设备，也可能将生产率提升到近3倍。
当我研究飞机的案例时，有一个令人惊讶的地方。 我们可以将设备想象成飞机座椅。 只有座位在飞行中且客户坐在座位上时，座位才会产生价值。 你认为一般航空公司座位有百分之多少的时间实际产生价值？ 当我对美国的大型航空公司进行分析时，我有了如下发现：左边从一年365天，一天24小时开始，大部分时间都损失了，因为飞机要么在登机口，要么在维修，这并不奇怪。事实上，这主要是因为没有人愿意在凌晨两点从费城飞往芝加哥，航空公司在这个点飞行赚不到钱；另一块是飞机所需的维护，剩下的时间通常称为轮挡时间(block time)，即飞机实际移动的时间。但移动包括滑行和降落，至少从客户的角度来看，不一定有价值。减去10%的时间（算作飞机滑行和着陆的时间），就得到了座位在飞行中的时间。但并不是座位在飞行中的每一分钟都有价值，因为座位经常空着。一般飞机利用率在80%以下，我们必须再减去10- 20%，调整成有空位的情况。如果把所有这些影响因素结合在一起，计算飞机座位的OEE，通常得到的数字约为30%。你可能会认为，这个数字很低，但我可以向你保证，这个数字比十年前要高得多。
OEE框架适用于设备，也适用于人。对于Mackenzie人，我选择了OEE框架，在本例中称为OPE，整体人员效率(overall people effectiveness)。让我用一个例子来说明这一点。在我目前与退伍军人医院系统进行的一项研究合作中，我试图测量医生是如何花费时间的，试着确定他们的OPE。让我们从医生工资单上的总时间开始。医生有时休假有时生病，由此得到医生们实际工作的总时间。现在，并不是每一分钟都被预约了。即使初级保健的医生特别忙，他们仍然有一些空缺的预约空挡，这导致了医生的空闲时间，由此得到了医生预约的总时间。然而，有些病人预约了之后就不来了，患者爽约或取消预约，进一步降低了医生的OPE。在对取消预约进行调整后，我们得到了医生与患者相处的总时间。从数据的角度来看，事情变得不确定了，卫生系统对于医生与病人就诊期间实际情况的数据相对较少。在退伍军人医院系统中，我们使用摄像机逐分钟记录医生与患者交谈时发生的情况。有趣的是，很多向医生就诊的病人实际上不需要看医生，看护士或医生助手更方便。此外，如果你逐分钟看处理时间（通常是20分钟的看诊），你会发现医生花很多时间做的事情其实并不需要医生的知识，比如改药方、患者咨询和社会工作，最后得到医生真正的时间价值。
现在轮到你计算 OEE。考虑以下示例：我们有一家汽车制造商，它经营一个 3D 打印实验室，将设计的计算机模型转化为实物模型。 实验室每天开放十二个小时。 现在你看到实验室每天花费大量时间在不直接增值的事情上。 增值时间是制作一个模型所需的70分钟，但还有很多其他事情发生。自己看看，你可能想暂停这个视频，问自己以下两个问题：每天生产多少好模型，实验室OEE是多少？
我们先看每天生产多少好模型。已知每天有720分钟的可用时间，由于试运行效应，每天减去30分钟，剩余每天690分钟。如果我们问自己，生产一个模型需要多长时间，要经历70分钟的生产加上30分钟的设置，所以用690分钟除以 100分钟，这里看到只有完成一个模型才能开始生产新模型，并且要在下午6:00前的工作时间内完成，这样每天能得到六个模型。最后，在这六个模型中，有三分之一（即两个）要报废，因此每天只剩下四个好模型。现在倒过来计算。每天四个模型基本上代表每天 280分钟的生产时间，乘以实验室每周开放的六天（有一天维护），每周总生产时间为 1,680 分钟，每周1680分钟的增值时间。然而另一方面，你可以清楚地看到，每天12小时，每小时60分钟，每周7天，对应于每周5,040分钟的可用时间。如果在这里画一个小图表，这是可用时间，这是增值时间，OEE就是这个数字与这个数字的比值，也就是 33%。如果想把图形做得更花哨，你可以分别取出每个损失：废料、试运行影响、设置时间及维护。你可以从左到右量化它们的大小，第一次尝试时，我建议最左边是可用时间，最右边是增值时间。
现在让我引用Frederick Taylor的另一句话来结束本节课：“雇主可以从他们自己的经验（随着年龄的增长而变得模糊不清），从对员工随意和不系统的观察，或充其量从记录中了解一天内特定类别工作可以完成多少。”获得工人在其工作时间内实际做什么的数据非常困难。此外，当我们与知识工作者打交道时，情况更糟。如果想观察医生，保险代理人或银行的承销商，这真的很难，不符合大多数组织的文化。
OEE框架非常强大，因为它指出从观察中了解的内容，并确定真正增值这部分工作时间。OEE分析也为研究提高生产率做准备，你可以问自己，正如我们在讨论KPI树时所看到，通过减少这些不同形式的浪费，可以提升多少利润。
