CMC-多臺設備綜合性能稼動率計算方法

计算一周内多台设备的性能稼动率整合值，需综合各设备的实际生产效率与理论产能。以下是分步方法及示例：

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1. 性能稼动率定义

性能稼动率 = 实际产量 / 理论产量 × 100%
反映设备在运行时间内是否以理论最大速度生产。

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2. 单台设备性能稼动率计算

公式：

性能稼动率i=实际产量i理论产量i×100%性能稼动率i​=理论产量i​实际产量i​​×100%
参数说明：

• 理论产量 = 设备理论速度（件/小时） × 实际运行时间（小时）

• 实际运行时间 = 计划时间 - 停机时间（故障、换模等）。

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3. 多台设备整合计算方法

根据目标选择以下方法之一：

方法1：总产量法（推荐）

整体性能稼动率=∑实际产量i∑理论产量i×100%整体性能稼动率=∑理论产量i​∑实际产量i​​×100%
适用场景：设备产能差异大，需反映整体效率。

方法2：加权平均法

整体性能稼动率=∑(性能稼动率i×权重i)∑权重i整体性能稼动率=∑权重i​∑(性能稼动率i​×权重i​)​
权重选择：运行时间、理论产量或设备优先级。

方法3：算术平均法

整体性能稼动率=∑性能稼动率in整体性能稼动率=n∑性能稼动率i​​
适用场景：设备产能相近，快速估算。

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4. 示例计算

场景：3台设备运行一周（5天，每天8小时）：

设备	理论速度（件/小时）	实际运行时间（小时）	实际产量（件）
A	60	35	2000
B	30	40	1100
C	80	30	2200

步骤：

1. 计算单台性能稼动率

   • A的理论产量 = 60 × 35 = 2100 → 性能稼动率 = 2000/2100 ≈ 95.24%

   • B的理论产量 = 30 × 40 = 1200 → 性能稼动率 = 1100/1200 ≈ 91.67%

   • C的理论产量 = 80 × 30 = 2400 → 性能稼动率 = 2200/2400 ≈ 91.67%

2. 整合计算

   • 总产量法：

     2000+1100+22002100+1200+2400=53005700≈92.98%2100+1200+24002000+1100+2200​=57005300​≈92.98%

   • 加权平均法（以理论产量为权重）：

     (95.24%×2100)+(91.67%×1200)+(91.67%×2400)5700≈92.98%5700(95.24%×2100)+(91.67%×1200)+(91.67%×2400)​≈92.98%

   • 算术平均法：

     95.24%+91.67%+91.67%3≈92.86%395.24%+91.67%+91.67%​≈92.86%

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5. 注意事项

• 数据一致性：确保所有设备的运行时间和产量单位统一。

• 理论速度校准：需定期验证设备理论速度的准确性。

• 排除停机时间：性能稼动率仅计算设备运行时的效率。

• 结合其他指标：建议与时间稼动率、合格率共同分析（如OEE）。

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结果解读

示例中，总产量法和加权平均法结果一致（≈93%），反映整体效率；而算术平均法因忽略设备产能差异，可能高估/低估实际水平。推荐优先使用总产量法。

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一周多臺設備的性能稼動率整合計算方法？

嗯，用户问的是如何计算一周内多台设备的性能稼动率整合计算方法。首先，我需要确认自己是否准确理解“性能稼动率”的定义。通常来说，稼动率指的是设备实际生产时间与计划生产时间的比率，而性能稼动率可能还涉及到设备在运行时的效率，比如实际生产速度与理论最大速度的比率。可能需要将时间稼动率和性能稼动率分开考虑，然后相乘得到总的设备综合效率（OEE），不过用户这里可能只是指性能稼动率部分。

 

接下来，用户提到的是多台设备的整合计算，这可能有两种情况：一种是计算每一台设备的性能稼动率，然后取平均值；另一种是将所有设备的总实际产量和总理论产量进行比较。需要确定哪种方法更合适。例如，如果有三台设备，各自的运行时间和产能不同，简单的平均可能会不准确，所以可能需要加权平均或者总产量比较。

 

然后，我需要回忆一下OEE的三个因素：时间稼动率、性能稼动率和合格率。性能稼动率通常计算的是（实际产量 × 理论周期时间）/ 运行时间。或者，也可以用实际生产速度与理论速度的比率。不同的定义可能会影响计算方式。

 

用户可能需要的是将多台设备的性能稼动率整合成一个整体的指标，用于评估整体生产效率。这时候，可能需要先分别计算每台设备的性能稼动率，然后根据某种权重（比如计划生产时间、理论产量等）进行加权平均。或者，将所有设备的实际总产量和理论总产量进行对比，这样更准确，尤其是当设备的生产能力不同时。

 

例如，如果有两台设备，A的理论周期时间是1分钟/件，运行了8小时，生产了400件；B的理论周期时间是2分钟/件，运行了8小时，生产了240件。那么，A的理论产量是8*60/1=480件，性能稼动率是400/480≈83.33%。B的理论产量是8*60/2=240件，性能稼动率是240/240=100%。如果简单平均的话是(83.33% +100%)/2≈91.67%，但实际上总实际产量是640件，总理论产量是720件，所以整体性能稼动率是640/720≈88.89%。这说明加权平均更准确，但用户需要明确哪种方法更适合他们的需求。

 

另外，还要考虑是否有设备未运行的时间，比如停机时间是否已经被排除在性能稼动率的计算之外。性能稼动率通常只考虑设备运行时的效率，所以需要确保运行时间已经扣除了故障、换模等停机时间。

 

用户可能需要分步的指导，包括数据收集、单台计算、整合方法，以及示例。还需要注意单位的一致性，比如时间转换为分钟或小时，理论周期时间的准确性等。

 

最后，可能还需要提醒用户注意常见问题，比如设备理论速度是否准确，不同设备之间的差异，以及是否需要考虑合格率等因素，但用户的问题可能仅限于性能稼动率，所以不需要涉及合格率部分。

 

总结步骤可能为：

1. 收集每台设备的运行时间和实际产量。

2. 确定每台设备的理论生产速度（如件/分钟）。

3. 计算每台设备的理论产量（理论速度 × 运行时间）。

4. 计算每台设备的性能稼动率（实际产量 / 理论产量）。

5. 整合方法：

a. 平均法：各设备性能稼动率的算术平均。

b. 加权平均法：按理论产量或运行时间加权。

c. 总产量法：总实际产量 / 总理论产量。

6. 根据需求选择合适的方法，通常总产量法更准确。

7. 提供示例和注意事项。