OEE六大损失瀑布分解器｜OEE与设备效能工具
这个工具解决什么问题
同一台设备在不同报表里数字不一样，通常是统计范围不同。这工具把范围写成参数。
OEE=68% 这个数字本身不产生任何行动。真正驱动改善的是拆解：时间从日历 720 小时一路扣到价值时间，每一档扣了什么、占装载时间百分之几。本工具按 SEMI E79 / TPM 口径做完整瀑布分解，自动生成六大损失排行（故障/换型/瞬停/降速/开机不良/运行不良），对 TOP3 损失给出针对性改善方法论（SMED、瞬停日志分类等），并量化「TOP3 各砍一半能提升多少 OEE、多出多少小时良品产能」——让改善立项有数字可谈。
输入数据格式
数据文件 oee_losses_month.csv，列顺序为：损失项目、小时/月、占装载时间%。
示例首行：计划停机-保养,26.0,3.9
示例输出（真实运行结果节选）
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OEE 六大损失瀑布分解报告 —— Coater-03（月度汇总）
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一、时间瀑布（单位：小时/月）
日历时间 720
− 计划停机-保养 26.0 → 剩余 694.0
− 计划停机-教育 8.0 → 剩余 686.0
− 计划停机-无计划 14.0 → 剩余 672.0
= 装载时间 672.0（OEE 分母）
− ①故障停机 65.0 − ②换型调机 38.0
= 运行时间 569.0 → 可用率 A = 84.7%
− ③瞬停空转 35.0 − ④降速损失 32.0
= 净时间 502.0 → 性能率 P = 88.2%
− ⑤开机不良 6.0 − ⑥运行不良 10.0
= 价值时间 486.0 → 良品率 Q = 96.8%
二、六大损失排行（占装载时间 %%，修复优先级）
1. ① 故障停机 65.0 h 9.7% ###################
2. ② 换型调机 38.0 h 5.7% ###########
3. ③ 瞬停空转 35.0 h 5.2% ##########
4. ④ 降速损失 32.0 h 4.8% #########
5. ⑥ 运行不良 10.0 h 1.5% ##
6. ⑤ 开机不良 6.0 h 0.9% #
三、指标汇总
A=84.7% P=88.2% Q=96.8% → OEE = 72.3%
价值时间占比：72.3% 的装载时间在产良品；理论可找回损失 186.0 小时/月。
四、改善方向（按 TOP3 损失）
· ① 故障停机（65.0 h/月）：建立故障 Top10 追踪与 PM 周期复核，重点看重复故障与备件到位率
· ② 换型调机（38.0 h/月）：SMED：内外作业分离、并行化、快换夹具，目标换型时间减半
· ③ 瞬停空转（35.0 h/月）：瞬停日志分类（卡料/传感/通讯），Top3 瞬停原因立改善项
五、结论
该设备 OEE=72.3
一句话
把一个笼统的 OEE 数字拆成日历时间的逐级瀑布与六大损失排行，直接指出先修哪一项。
运行环境与快速开始
python oee_six_losses.py
输入数据格式（换成你的数据即可）
· 月度损失台账写在 DATA 字典：计划停机三项 + 六大损失各项（小时/月当量） · MES 有 E10 状态数据时可直接按类目汇总填入
输出说明
时间瀑布（日历→装载→运行→净→价值）、A/P/Q 三率、六大损失排行与占比、TOP3 改善方向、OEE 提升潜力测算。
算法口径（关键公式）
· A = 运行时间/装载时间 · P = 净时间/运行时间 · Q = 价值时间/净时间 · OEE = A×P×Q
判定标准说明
脚本顶部集中了主要阈值与常量：RPT_PATH=os.path.join(HERE, "示例输出报告.txt")、DATA=dict(。改完直接重跑即可，不必改动计算逻辑。
会生成哪些文件
运行后除控制台输出外，还会生成：oee_losses_month.csv、示例输出报告.txt。
工具中出现的字段与提示
- Coater-03（月度汇总）
- 计划停机-保养
- 计划停机-教育
- 计划停机-无计划
- ① 故障停机
- ② 换型调机
- ③ 瞬停空转
- ④ 降速损失
- ⑤ 开机不良
- ⑥ 运行不良
- 瀑布递减关系破坏
- 损失项目
- 小时/月
- 占装载时间%
- 装载时间
- 价值时间
- OEE 六大损失瀑布分解报告 —— %s
- 一、时间瀑布（单位：小时/月）
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：oee_six_losses.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 3 列：损失项目、小时/月、占装载时间%。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。
阈值可以改成我们自己的标准吗？
可以，脚本顶部已把主要阈值与常量集中声明，按自己产线的标准修改后重跑即可，不需要改计算逻辑。
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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