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计算OEE在 AWS IoT SiteWise
本教程举例说明了如何计算制造过程的总体设备效率 (OEE)。因此，您的OEE计算或公式可能与此处显示的有所不同。一般而言，定义OEE为Availability * Quality *
Performance。要了解有关计算的更多信息OEE，请参阅维基百科上的整体设备效率
先决条件
要完成本教程，您必须为具有以下三个数据流的设备配置数据引入：
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Equipment_State– 代表机器状态的数字代码，如闲置、故障、计划停止或正常运行。 -
Good_Count– 一个数据流，其中每个数据点都包含自上一个数据点以来的成功操作数。 -
Bad_Count– 一个数据流，其中每个数据点都包含自上一个数据点以来的不成功操作数。
要配置数据引入，请参阅将数据摄取到 AWS IoT SiteWise。如果您没有可用的工业操作，则可以编写一个脚本，通过生成和上传示例数据。 AWS IoT SiteWise API
如何计算 OEE
在本教程中，您将创建一个根据三个数据输入流进行计算OEE的资产模型：Equipment_StateGood_Count、和Bad_Count。在此示例中，请考虑通用包装机，如用于包装糖、薯片或油漆的包装机。在AWS IoT SiteWise 控制台
定义以下测量值来表示来自包装机的原始数据流。
测量值
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Equipment_State– 以数字代码提供包装机当前状态的数据流（或测量值）：-
1024– 机器处于闲置状态。 -
1020– 故障，如错误或延迟。 -
1000– 计划的停止。 -
1111– 正常运行。
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Good_Count– 一个数据流，其中每个数据点都包含自上一个数据点以来的成功操作数。 -
Bad_Count– 一个数据流，其中每个数据点都包含自上一个数据点以来的不成功操作数。
使用 Equipment_State 测量数据流及其包含的代码，定义以下转换（或派生的测量值）。变换 one-to-one 与原始测量值有关。
转换
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Idle = eq(Equipment_State, 1024)– 包含机器闲置状态的转换后的数据流。 -
Fault = eq(Equipment_State, 1020)– 包含机器故障状态的转换后的数据流。 -
Stop = eq(Equipment_State, 1000)– 包含机器计划停止状态的转换后的数据流。 -
Running = eq(Equipment_State, 1111)– 包含机器正常运行状态的转换后的数据流。
使用原始测量值和转换的测量值，定义在指定时间间隔内聚合机器数据的以下指标。定义本节介绍的指标时，为每个指标选择相同的时间间隔。
指标
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Successes = sum(Good_Count)– 在指定时间间隔内成功填充的包数。 -
Failures = sum(Bad_Count)– 在指定时间间隔内未成功填充的包数。 -
Idle_Time = statetime(Idle)– 机器在每个指定时间间隔内的总闲置时间（以秒为单位）。 -
Fault_Time = statetime(Fault)– 机器在每个指定时间间隔内的总故障时间（以秒为单位）。 -
Stop_Time = statetime(Stop)– 机器在每个指定时间间隔内的总计划停止时间（以秒为单位）。 -
Run_Time = statetime(Running)– 机器在每个指定时间间隔内的总正常运行时间（以秒为单位）。 -
Down_Time = Idle_Time + Fault_Time + Stop_Time– 机器在指定时间间隔内的总停机时间（以秒为单位），计算为除Run_Time以外的机器状态的时间总计。 -
Availability = Run_Time / (Run_Time + Down_Time)– 机器在指定时间间隔内可以运行的正常运行时间，或计划运行时间的百分比。 -
Quality = Successes / (Successes + Failures)– 机器在指定时间间隔内成功填充包的百分比。 -
Performance = ((Successes + Failures) / Run_Time) /– 在指定时间间隔内，您的进程以超出理想运行速率（以秒为单位）的百分比表示的机器性能。Ideal_Run_Rate例如，您的
Ideal_Run_Rate可能是每分钟 60 个包（每秒 1 个包）。如果您的Ideal_Run_Rate以分钟或小时为单位，则需要除以适当的单位转换系数，因为Run_Time以秒为单位。 -
OEE = Availability * Quality * Performance– 机器在指定时间间隔内的整体设备效率。此公式OEE以 1 中的分数进行计算。
注意
如果定义OEE为变换，则为每个输入值计算输出值。由于变换评估会考虑公式中所有贡献属性的最新可用值，因此可能会生成意外值。对于具有相同时间戳的属性更新，输出值可能会被来自其他传入属性的更新所覆盖。例如，在计算可用性、质量和性能时，将OEE使用其他两个属性的最后可用数据点进行计算。这些贡献值共享时间戳，并导致输出值不正确。OEE不能保证变换计算的顺序。
