通过数据分析实现卓越制造，已经成为世界顶级制造企业的不二法门。制定关键绩效指标（KPI）是实施制造数据分析战略的重要一步，“没有衡量就没有增长”的法则在这里依旧有效。因为只有跟踪这些制造关键绩效指标，才能衡量生产进度以及确定制造分析如何实时跟踪这些参数。在此，我们分享那些先进制造企业用来创造可持续制造卓越性的12条顶级KPI。
01/按时交货率按时交付订单的数量/到期需要交付订单的数量*100%
该指标衡量按时交付订单的百分比，为了便于统计相关性通常每月合计一次，这个指标应该尽可能的达到100%。
如果没有客户购买我们的产品，那么100%的OEE又有什么意义呢？
自从我们了解到这个指标是我们最好的客户也是一家大型代工厂设立的首要业务目标以来，就一直是我们最推崇的衡量指标。在这家工厂的首席执行官办公室的白板上，它位列众多指标之首，并被着重圈出加以强调。
当我们问及这么做的原因时，他回答：
“只要我们牢牢把握这个指标，我们就不会担心OEE甚至机器停机时间。如果没有客户购买我们的产品，那么100%的OEE又有什么意义呢？”
02/进度完成率按原计划日期交付的工单/原计划需要完成的工单*100%
该KPI跟踪生产团队按时完成阶段性生产任务的频率，并提供了一种权威的方法来设置绩效基准，根据该KPI企业可以微调生产订单的预估交付时间，进而确保生产不会因为相关的绩效问题造成代价高昂的交付延误。
举个例子，假如制造商仅仅跟踪按时交货这个KPI，往往会掩盖生产过程本身的问题，并且因为没有相关绩效跟踪机制而不能留存相应的记录。阶段性生产任务的完成跟踪是确保按时交货的关键之一。比如制定每天的工作任务目标，这样一来可以通过这些阶段性任务的达成，让生产团队始终将注意力集中在任务的完成上，同时生产团队还可以据此进行调整阶段性任务目标，以获得最佳的最早交货时间。
03/总周期时间总周期时间衡量的是客户订单从开始到完成整个生产过程直至运输的整个过程所花费的时间。它表示从原材料转换成为成品商品、从一条生产线结束到另一条生产线结束之间所需的全部时间。
周期时间KPI是特定时间段内所有订单的所有周期时间的平均值，通常使用“ 机器周期时间”来计算，它是一种效率度量KPI。归根结底，所有工厂性能指标的核心都是机器周期时间。
这种效率度量为机器的效率设定了标准，并允许实时（每分钟）报告该机器的性能。每台机器应根据所生产的零件设置一个理想的循环时间，当以多个循环为一组时，可以作为单元循环时间来测量。
04/吞吐量产出单位数量/时间
该制造KPI是机器、单元或生产线随时间的推移平均生产多少单位的比率，比如，1200单位/分钟。
周期时间是生产线起止点之间所花费时间的度量，但是还应该实时监控吞吐量，因为当吞吐量降低时，通常表明生产线上出现了故障。通过减少停机时间，校准机器以使其处于理想的周期时间效率水平，减少生产周期中的交接次数或步骤数可以减少停机时间，更换生产商品所需的原材料或工具并改善机器维护策略……都可以提高吞吐量。
05/产能利用率实际产能/设计产能*100%
如果一台机器以设计的生产周期生产产品，就可以说该机器以100％的产能运行。
当机器运行速度较慢或存在空闲时，此百分比将下降，表明产线存在可用产能，也可以说产线运行不饱和。这是确定工厂是否需要通过扩大规模提高生产能力，或仅仅是制定更加灵活的工作计划以获得产能提升的绝佳KPI 。
06/转换时间转换时间是指卸载/加载、重新安装工具、校准和编程新作业所花费的时间。在生产运行之前，如果要在一种零件之间切换到另一种零件，那么转换时间是至关重要的。如果取平均值，则该KPI可以帮助确定那些有助于减少设置时间的作业类型和部分。
通过跟踪转换时间，制造商可以更加合理的拆分总的周期时间，并微调其预估值，同时可以从中学习到是否需要安排更多的操作员培训，制定更好的计划，或者提前准备所需原材料。
07/产量合格的产品/生产的总产品
产量KPI是产品质量和生产性能的综合量度，是生产效率和盈利能力的核心。
产量KPI是质量和性能的量度，是生产效率和盈利能力的核心。
直通率（FPY）将确定哪些工艺流程需要实质性的返工，这将影响产线吞吐量，影响总生产周期时间。以直通率为标准参照，在完全不生产有缺陷的零件情况下，才意味着100%的产量。
08/废料率总废品量/总生产用料*100%
废料是制造过程中丢弃或报废的材料，因此可以度量单位或体积。
对于废料的计算，有的公司直接对具体的废料进行统计，还有的公司通过追踪制造剩余原材料等参数反求废料的多少。
当然，跟踪此制造KPI的第一步应该是公司要定义“废料”的范围，并通过该指标的跟踪实现降低材料成本、提升生产周期时间利用水平、生产更多优质产品。
09/计划维护百分比（PMP）计划维护时间/总维护时间
此KPI是计算定期维护与计划维护，再加上解决故障所需的紧急维护，三项维护组合在整个维护时间的占比。
PMP对于制造商适当分配资源进行预防性维护至关重要。预防性维护的倡导者确立的一条经验法则是PMP达到85％，将少于15％的维护时间用于紧急工单。
由于加班、急件、服务通知或报废生产导致的紧急维修成本平均比计划维护高3-9倍，因此该指标对于寻求提高正常运行时间并试图降低运营成本的制造商来说应该是稳定的。
10/可用性正常运行时间/正常运行时间 停机时间
多数制造报告的核心是可用性KPI –机器正常运行时间和停机时间的度量。停机是迄今为止大多数制造商面临的最大损失。无论您从事哪个行业，停机都会造成金钱损失。
理想情况下，可用性应考虑所有停机时间，而不区分是计划内还是计划外。
另外，为了解决导致停机的问题并减少停机时间，制造商需要启动跟踪停机原因的手段。这样一来在帕累托图上查看停机时间时，操作员和班组以及任何工作在工厂一线的其他人员，都可以在受影响机器的所在环境中分析停机时间。
11/客户退货率拒收货物/已交付货物总数
作为绩效的衡量标准，增长的客户退货量可能反应出生产过程中存在缺陷或质量控制环节缺失。由于需要进行返工所付出的努力，以及反向物流带来的成本支出，客户退货给企业带来的成本会迅速上升。
12/OEE–总体设备效率可用性*性能*质量
OEE是一个很有价值的指标-它也在行业中占有一席之地，但是我们强烈感到，许多制造商将OEE视为一种保障措施，他们认为如果达到足够高的OEE，它们将以卓越的制造水平运行-在这一点上其实存在着很大争议。
工业互联网提升KPI精准度追踪OEE的根本目的在于提升设备利用率、提高工人工作效率、保障企业营收……不单是OEE，其他KPI存在的价值其实也在于此。对工业企业来说，技术和管理的提升也在“刷新”着KPI的真实含义。比如，同样是OEE，不同的时期、不同的企业，可能都能统计到85%的水平，但实际生产情况却大相径庭，根本原因在于统计数据的粒度问题。
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实时的、真实的、细粒度的统计数据是KPI反应真实生产情况的前提，而这也正是过去企业“求而不得”，今天的工业互联网所擅长的。世界知名汽车零部件制造商麦格纳旗下格特拉克（江西）传动系统有限公司（GJT）实施智能制造战略，借助工业互联网新动能成功解决了传统MES在数据实时、真实和粒度等层面的不足，实现了更加精准的KPI追踪。
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据了解，以往该企业MES中设备排班计划以订单为主线，与实际车间生产差异较大，未考虑到设备维保计划时间等因素，同时在计算OEE指标时也不能精确到每一类非计划停机事件，此外，来自相关系统的设备理论节拍也只能到工序级别，不能区分到每台具体设备……可想而知，在这种数据不够精准的情况下，相关KPI指标的统计其实是有很大的疏漏的，给企业的精细化管理和效率提升带来了很大的障碍。
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GJT与工业互联网服务商寄云科技就相关项目展开了深入的合作，目前已经完成了第一阶段的工作。寄云科技帮助GJT打通数据链路、实现数据实时化，同时构建起企业全局的“数据的中心”，融合IT数据和OT数据，构建了可视化的数字化车间实时看板，实现了包括设备状态实时指标、关键工艺流程指标、生产过程可视性、设备维护历史的实时展示和告警。
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