TEEP设备时间综合效率计算器｜OEE与设备效能工具
这个工具解决什么问题
设备改善要先找到损失在哪一格。这工具把损失拆到可归因的科目上，靶点明确。
OEE 只算「稼动时间」里的效率，设备一周开两天班时看不出真实利用率。 TEEP = 利用率 × OEE 才是产能真相。本工具从日历时间出发，逐层扣减计划停机、 非计划停机、性能损失、质量损失，输出每台设备的 OEE/利用率/TEEP 与 日历时间损失瀑布，指出最大杠杆。
输入数据格式
数据文件 teep_machines.csv，列顺序为：machine、calendar_h、planned_stop_h、unplanned_stop_h、ideal_units_h、actual_units、good_units。
示例首行：刻蚀机E1,168,24,14,60,7400,7250
示例输出（真实运行结果节选）
TEEP 设备时间综合效率分析报告
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【一、逐设备计算】
设备 日历h 计划停 非计划停 可用率 性能率 良品率 OEE 利用率 TEEP
刻蚀机E1 168 24 14 90.3% 94.9% 98.0% 83.9% 85.7% 71.9%
刻蚀机E2 168 60 8 92.6% 96.7% 98.3% 88.0% 64.3% 56.5%
薄膜机D1 168 12 22 85.9% 89.6% 97.2% 74.8% 92.9% 69.4%
光刻机S1 168 6 5 96.9% 93.9% 98.3% 89.5% 96.4% 86.3%
CMP机C1 168 30 9 93.5% 86.4% 96.8% 78.2% 82.1% 64.2%
【二、日历时间损失瀑布（全设备汇总，小时/周）】
日历时间总量 840 h 100%
计划停机（PM/无单） 132 h 15.7%
非计划停机 58 h 6.9%
性能损失折时 51 h 6.1%
质量损失折时 14 h 1.6%
【三、结论与建议】
1) 最大杠杆是 刻蚀机E2：TEEP 仅 56.5%，占用的日历时间却最长——
先把它「计划停机 60h」里的无订单时间转成外包/培训/预检修，
或把非计划停机 8h 用 FDC+PM 提前拦一半。
2) 利用率两极：最高 光刻机S1 96% vs 最低 刻蚀机E2 64%——
忙闲不均时调派单/批组合比给单机上 OEE 改善项目见效快。
3) 汇报口径统一：对内看 TEEP（含无订单时间），对改善项目看 OEE，
两个数字混着报，管理层会做出错误的扩产决策。
解决什么问题
· 汇报 OEE 90% 很好看，扩产决策却做错（日历时间大量闲置没算）； · 分不清「无订单停机」与「故障停机」对产能的影响量级； · 设备忙闲两极，改善项目却落在已经很忙的机器上。
使用方法
python teep_calculator.py # 示例数据（5 台设备/周） python teep_calculator.py 我的.csv
输出说明
· teep_report.txt：逐设备可用率/性能率/良品率/OEE/利用率/TEEP、损失瀑布、结论 · teep_results.csv：结果表
注意事项
性能率按「运行时间 × 理想节拍」口径（有理论产能时）；理想节拍要用设备铭牌 或最佳实测循环，不要用历史平均（会把历史低效当成基准）；对内汇报看 TEEP， 改善项目考核看 OEE，两个口径混着报会误导决策。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：teep_machines.csv、teep_report.txt、teep_results.csv。
工具中出现的字段与提示
- 刻蚀机E1
- 刻蚀机E2
- 薄膜机D1
- 光刻机S1
- CMP机C1
- TEEP 设备时间综合效率分析报告
- 【一、逐设备计算】
- 【二、日历时间损失瀑布（全设备汇总，小时/周）】
- 日历时间总量 %6.0f h 100%%
- 计划停机（PM/无单） %6.0f h %5.1f%%
- 非计划停机 %6.0f h %5.1f%%
- 性能损失折时 %6.0f h %5.1f%%
- 质量损失折时 %6.0f h %5.1f%%
- 【三、结论与建议】
- 1) 最大杠杆是 %s：TEEP 仅 %.1f%%，占用的日历时间却最长——
- 先把它「计划停机 %.0fh」里的无订单时间转成外包/培训/预检修，
- 或把非计划停机 %.0fh 用 FDC+PM 提前拦一半。
- 2) 利用率两极：最高 %s %.0f%% vs 最低 %s %.0f%%——
其余字段以界面与示例报告为准。
下载与文件清单
压缩包内包含：主程序脚本、示例数据文件、示例输出报告、中文说明文档，以及同主题 AI 提示词一套。解压后按说明运行即可，示例数据可直接试跑。
主程序文件：teep_calculator.py。
本站工具免费下载，无需注册。工具为 Python 脚本，Python 3.8 及以上环境可直接运行，核心功能尽量不依赖第三方库。
常见问题
输入数据要准备成什么样？
按 示例首行中的列顺序准备即可，共 7 列：machine、calendar_h、planned_stop_h、unplanned_stop_h、ideal_units_h、actual_units、good_units。列为空或格式不符时结果会失真，建议先用示例数据试跑一遍。
跑完最该关注哪几项？
报告按 一、逐设备计算、二、日历时间损失瀑布（全设备汇总，小时/周）、三、结论与建议 等部分组织，其中判定结论与建议部分直接对应下一步动作。
附赠的提示词怎么用？
把提示词与自己的数据一起交给大模型，可以让它按同一套口径帮你改写分析流程或扩展报告字段。
示例数据能直接跑吗？
可以。示例数据与主程序在同一压缩包内，解压后直接运行即可看到完整输出，确认无误再替换成自己的台账。
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