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用Python自动计算设备OEE，我写了个工具给自己用（附完整代码）

news 2026/6/11 5:46:29

每天手动算OEE太累了，我花2天写了个Python工具，5分钟搞定。完整代码分享，拿去直接用。

痛点：为什么要自动算OEE？

我之前每天的工作：

- 8:00 从MES导出昨日生产数据（CSV格式）

- 8:30 用Excel计算可用率、性能率、质量率

- 9:30 手动算OEE三个指标

- 10:00 画OEE趋势图

- 10:30 写分析报告

每天2小时重复劳动，而且容易出错。有一次我把运行时间算错了，导致OEE偏高2%，被领导批评了一顿。

受不了了，自己写工具！

工具设计

功能需求：

1. 读取MES导出的CSV数据

2. 自动计算OEE三个指标

3. 生成OEE报表（Excel格式）

4. 自动标记异常设备

5. 支持多设备批量分析

技术选型：Python 3.9 + Pandas + openpyxl（生成Excel）

完整代码

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""OEE自动计算工具 v1.0"""

import pandas as pd
from dataclasses import dataclass
from typing import List, Dict
from datetime import datetime

@dataclass
class OEEResult:
"""OEE计算结果"""
equipment_id: str
date: str
plan_time: float # 计划运行时间（分钟）
actual_time: float # 实际运行时间
cycle_time: float # 周期时间（秒/片）
output: int # 产出数量
good_output: int # 良品数量

@property
def availability(self) -> float:
"""可用率 = 实际运行时间 / 计划运行时间"""
return self.actual_time / self.plan_time if self.plan_time > 0 else 0

@property
def performance(self) -> float:
"""性能率 = (理论周期时间 × 产出) / 实际运行时间"""
ideal_time = (self.cycle_time / 60) * self.output # 转换为分钟
return ideal_time / self.actual_time if self.actual_time > 0 else 0

@property
def quality(self) -> float:
"""质量率 = 良品数量 / 产出数量"""
return self.good_output / self.output if self.output > 0 else 0

@property
def oee(self) -> float:
"""OEE = 可用率 × 性能率 × 质量率"""
return self.availability * self.performance * self.quality

class OEECalculator:
"""OEE计算器"""

def __init__(self, data_path: str):
self.df = pd.read_csv(data_path)
self.results: List[OEEResult] = []

def calculate(self) -> List[OEEResult]:
"""计算所有设备的OEE"""
for eq_id in self.df['equipment_id'].unique():
eq_data = self.df[self.df['equipment_id'] == eq_id]

# 汇总数据
result = OEEResult(
equipment_id=eq_id,
date=eq_data['date'].iloc[-1],
plan_time=eq_data['plan_time'].sum(),
actual_time=eq_data['actual_time'].sum(),
cycle_time=eq_data['cycle_time'].mean(),
output=eq_data['output'].sum(),
good_output=eq_data['good_output'].sum()
)
self.results.append(result)

return self.results

def get_summary(self) -> Dict:
"""获取汇总统计"""
if not self.results:
self.calculate()

return {
'avg_oee': sum(r.oee for r in self.results) / len(self.results),
'max_oee': max(r.oee for r in self.results),
'min_oee': min(r.oee for r in self.results),
'total_equipment': len(self.results),
'low_oee_list': [r.equipment_id for r in self.results if r.oee < 0.85]
}

def export_report(self, output_path: str):
"""导出Excel报表"""
if not self.results:
self.calculate()

data = []
for r in self.results:
data.append({
'设备ID': r.equipment_id,
'日期': r.date,
'计划时间': r.plan_time,
'实际时间': r.actual_time,
'可用率': f"{r.availability*100:.1f}%",
'性能率': f"{r.performance*100:.1f}%",
'质量率': f"{r.quality*100:.1f}%",
'OEE': f"{r.oee*100:.1f}%",
'状态': '✅正常' if r.oee >= 0.85 else '⚠️需改善'
})

df_out = pd.DataFrame(data)
df_out.to_excel(output_path, index=False, sheet_name='OEE报表')
print(f"报表已导出: {output_path}")

def main():
# 模拟数据
data = {
'date': ['2026-06-10'] * 3,
'equipment_id': ['ETCH-01', 'ETCH-02', 'CVD-01'],
'plan_time': [1440, 1440, 1440], # 24小时×60分钟
'actual_time': [1300, 1350, 1380], # 实际运行分钟
'cycle_time': [45, 42, 60], # 秒/片
'output': [1700, 1900, 1380], # 产出片数
'good_output': [1650, 1850, 1350] # 良品片数
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('oee_data.csv', index=False)

# 计算OEE
calc = OEECalculator('oee_data.csv')
results = calc.calculate()

print("\n===== OEE计算结果 =====")
for r in results:
print(f"{r.equipment_id}: OEE={r.oee*100:.1f}% "
f"(可用率={r.availability*100:.1f}%, "
f"性能率={r.performance*100:.1f}%, "
f"质量率={r.quality*100:.1f}%)")

# 导出报表
calc.export_report('OEE报表_20260610.xlsx')

# 汇总
summary = calc.get_summary()
print(f"\n===== 汇总统计 =====")
print(f"平均OEE: {summary['avg_oee']*100:.1f}%")
print(f"最高OEE: {summary['max_oee']*100:.1f}%")
print(f"最低OEE: {summary['min_oee']*100:.1f}%")
print(f"需改善设备: {summary['low_oee_list']}")

if __name__ == "__main__":
main()