大型实验设备综合使用效率测评方法研究

廖江南，曹 洁，汪锡鑫，陈江霞

（华南师范大学 资产管理处，广东 广州 510631）

近10年来，我国高等教育事业发展取得了举世瞩目的成绩。如何最大限度地发挥大型实验设备在高校教学、科研中的重要作用和资源优势，提高大型实验设备的使用效率，已成为各高校和科研院所领导、职能部门以及使用单位面临的难题。

当前，我国高校对大型实验设备使用效率测评，是以提高公共支出效果为最终目标的，通过实验设备对公共教育、科学研究、社会事业所提供服务的数量、质量及设备利用效率等来考核公共支出绩效目标的实现程度。然而，实验设备的产出具有公共产品的特殊属性，实验设备的产出既有可以用货币衡量的直接经济效益，还有更大的无法量化的间接社会效益［1－2］。

本文力求探索一套能准确、直观地分析设备效能发挥状况的方法，并构建简便、可靠、科学的评价体系，让管理者借助此设备效率测评方法，获得系统、客观的设备运行状况数据和设备效能发挥偏差原因。

1 实验设备和生产设备使用效率的主要测评体系比较分析

无论是生产型设备还是实验研究型设备，人们都希望对设备的使用效率有一个全面的测评，以检验投资计划或管理目标达到的程度，并从中找到效率低下的原因，有针对性地改善条件，提高设备效率和投资效益。

1.1 实验设备的测评体系

目前，我国高校实验设备是根据教育部《高等学校仪器设备管理办法》、《教育部关于印发〈高等学校贵重仪器设备年度效益评价表〉的通知》所规定的考核评价标准体系进行测评的［3］。测评指标分解为五大类别：实验设备的机时利用评价指标、人才培养评价指标、科研成果评价指标、服务收入评价指标、功能利用与功能开发评价指标。该测评体系是一个涵盖设备使用时间、产生的经济收入、社会影响效果、管理目标引导结果等比较全面的综合设备效益评价体系，是与实验设备产出的公共产品、公共服务绩效的考核相适应的大而全的测评方法。

然而，该测评体系存在3点主要的不足之处：（1）除了部分可以直观量化、明确衡量的评价指标（机时利用、服务收入）外，还有更多的无法量化、难以界定的间接社会效益（人才培养、科研成果、功能利用与功能开发）；（2）整个评价过程以设备负责人提供的自评数据和材料为基础，数据和材料的核实须跨越多个业务部门，准确测评的可操作性低、成本高；（3）对实验研究型设备的测评侧重于产出效益的评价，对于影响设备产出效益的因素则考虑不多，评价结果对于如何改善设备本身的产出效益没有直接的参考意义［4］。

尽管近期有国内学者、大学机构对实验设备的使用效益测评体系进行了不少改进研究与实践，但是注重在评价指标的权重、细分指标的调整等微观方面，而对于宏观方面的评价体系研究较少［5］。

1.2 生产设备的主要测评体系

目前，对于生产型设备的测评，国际上通用的做法是 采 用 设 备 综 合 效 率 （overall equipment effectiveness，OEE）和设备完全有效生产率（total effective equipment performance，TEEP）来全面衡量设备的效率发挥情况，从设备的时间利用、能力利用、产品合格率3方面综合分析设备的效率［6］。

OEE已成为很多制造企业衡量和提高设备综合管理水平的一个非常重要的指标和工具，是制造业中提高竞争力的主要改善措施指标之一，也是国际通用的质量管理体系QS9000持续改进的有效指标之一，是科学分析和评价企业生产型设备使用效率的指标和基准［7］。

目前，OEE在世界级的生产型企业内已经得到广泛应用（见表1）。它既是一种有效的分析方法，也是一种简单实用的生产管理工具；它不仅是一个分析工具，还是一个基准设计工具。它重点关注一个生产设备是否有效地使用，更多地用于在不同产业之间比较同一类设备的使用情况。

TEEP将OEE进一步深入化，即把所有与设备有关和无关的因素都考虑在内，全面反映企业设备效率。

OEE测评体系相对于现有的实验设备测评体系而言，它涉及的3个主要指标（时间开动率、性能开动率和合格品率）均可量化，在实际操作中体现了简便、可靠等特点。实践证明：OEE是一个很好的工具，通过OEE模型的各子项分析，可以准确、清楚地说明设备效率如何，在生产的哪个环节有多少损失，以及可以进行那些改善工作。长期使用OEE工具，企业可以轻松地找到影响生产效率的瓶颈并进行改进和跟踪，提高生产效率，并使公司避免不必要的耗费［8］。

OEE分析的另一个作用是找出管理薄弱环节，使管理部门的责任更细化和明确，防止推卸责任。这些优势是传统实验设备测评体系所无法比拟的。但是，由于在高等学校、研究所等公共部门里了解OEE基本原理的管理人员极少，目前在高等学校、研究所等公共部门仍没有得到有效的使用。

表1 OEE在生产企业中的应用

2 基于OEE和TEEP的大型实验设备使用效率测评方法

OEE既可用于单台设备的效率测评，也可以用于整条生产线的设备效率测评，还可以用于整个生产企业设备的总体效率测评。为了弥补实验设备测评方法的不足，可以借生产设备的测评方法来构建适合实验研究型设备的效率测评体系。

2.1 生产设备的OEE和TEEP公式

在制造业的应用中，OEE和TEEP的计算公式和测评指标通常定义如下［9－10］。

（1）OEE计算公式

OEE＝时间开动率×性能开动率×合格品率

时间开动率＝开动时间÷负荷时间

其中：

负荷时间＝日历工作时间－计划停机维护保养时间－非设备因素停机时间

开动时间＝负荷时间－故障停机时间－设备调整初始化时间

日历工作时间即法定工作日的工作时间。

性能开动率＝净开动率×速度开动率

其中：

净开动率＝加工产品数量×平均实际加工周期÷开动时间

速度开动率＝标准理论加工周期÷平均实际加工周期

合格品率＝合格产品数量÷加工产品数量

（2）TEEP计算公式

TEEP＝设备利用率×OEE

其中，设备利用率＝负荷时间÷日历工作时间

2.2 基于OEE和TEEP的大型实验设备的使用效率分析模型

在社会生产活动过程中，实验设备与生产设备的使用有很大区别，最主要的区别是：生产设备在启动到生产结束的过程中是连续作业的，以相同的速度生产相同的产品，平均实际加工周期和标准理论加工周期比较稳定，连续进行相同工作的时间会较长，设备调整初始化时间对设备的使用时间影响不大；而实验设备不是连续作业的，不会以相同的速度进行相同的实验，实际实验周期会因实验样品、实验方案和人的因素而不断变化，连续进行相同工作的时间相对较短，在每一次完整的实验活动周期中，设备调整初始化时间对设备的使用时间影响很大。

若要将生产设备中所使用的OEE和TEEP模型应用于实验设备，必须依据实验设备的运行规律，在OEE和TEEP通用算法及分析模型的基础上，修正参数，构建实验设备的使用效率分析模型、测评指标体系和计算方法［11］。

实验设备使用效率测评体系受到多种因素的影响。如果将这些影响因素一一予以评估分析，将非常繁琐，并会因为服务对象之间的不可比性而导致无法权衡使用效率。而在众多影响因素中，实验设备的运行情况是考核使用效率的最为直观的参数。根据OEE模型的建模原则，将运行情况分为三大类别指标：实验设备时间利用率、实验设备功能利用率和实验结果（质量）合格率。将这3类指标综合归纳若干可行的评估参数，尽量做到可量化。

通过深入分析高等学校或科研院所使用大型实验设备进行社会生产（实验活动）的每一次完整实验活动周期，可以得到如表2所示的一个实验活动周期的模型［6］。

表2 高校或科研院所使用大型实验设备进行社会生产活动的过程

依据表2所示的一个实验活动周期模型，按照OEE和TEEP通用算法及分析模型，可以构建如图1所示的高等学校实验室大型贵重仪器设备的时间利用率分析模型和测评指标体系，还可以构建图2、图3所示的大型实验设备功能利用率分析模型、实验结果（质量）合格率分析模型及其测评指标［12］。

图1 基于OEE和TEEP的大型实验设备时间利用率分析模型

图2 基于OEE和TEEP的大型实验设备功能利用率分析模型

图3 基于OEE和TEEP的大型实验设备实验结果（质量）合格率分析模型

对于具有并行处理能力的设备，其时间利用率已经可以反映并行用户的负荷情况了，若还有可以并行使用的余地，则还可以增加预约的时间。因此，预约的时间安排应考虑设备并行处理的能力。例如，超级计算机的应用就有多用户同时预约的情况。

2.3 基于OEE和TEEP的大型实验设备的使用效率计算方法

依据OEE和TEEP的通用算法及分析模型，结合实验设备的特殊性，修正原有三大核心参数后，建立起适应实验设备使用效率的三大关键参数的具体因子（见图1、图2、图3），由此得到基于OEE和TEEP的大型实验设备使用效率测评分析模型的计算公式如下：

其中：

2.4 基于OEE和TEEP的大型实验设备的使用效率测评方法应用分析

借助基于OEE和TEEP的大型实验设备的使用效率分析模型和计算方法，人们能准确地判断设备效率如何，在生产的哪个环节有多少损失，可以进行哪些改善工作。现结合图1、图2、图3和公式（1）—公式（4）进行分析如下。

首先，时间开动率是反映设备闲置率、设备共享状态、设备使用价值、设备质量稳定性、设备维修维护状况、实验技术人员配置、实验环境配套、实验经费配备、设备管理水平、实验材料准备情况的指标。

时间开动率还可以细分为设备可用率、设备预约率和设备开动率3个小指标。

设备可用率是反映设备质量稳定性、设备维修保养水平、实验环境配套情况、实验操作管理人员配置情况、设备维修经费配备情况的指标。

设备预约率是反映设备可使用价值、实验管理水平、实验经费配备情况、设备共享程度、实验材料准备情况的指标。

设备开动率是反映实验前准备情况、设备质量稳定性的指标。

设备时间开动率的损失来源详见图1的“效率损失原因”。通过对比测评结果数据及其对应的效率损失原因，可非常有效地抓住导致效率损失的潜在因素，然后有针对性地分析和解决问题。

其次，性能开动率是反映实验设备功能利用情况、共享程度和购置论证工作质量的指标。设备性能开动率的损失来源于共享程度低、设备功能差和购置论证不充分。

最后，实验合格率是反映实验操作人员的实验技能水平、实验样品质量和实验工具质量情况的指标。实验合格率的损失来源于实验操作人员对实验技能的掌握情况、实验样品优劣和实验工具优劣。

以OEE和TEEP为模型构建的大型实验设备使用效率测评方法，弥补了传统实验设备使用效率测评的缺点，从指标的选择上克服了原有模型难以量化的缺点。除了运行情况的三大类别指标体系以外，还衍生出“实际使用设备时间与日历工作时间”、“使用功能部件数量与设备可用的功能部件配置数”、“有价值实验结果数与总实验次数”3个比率。通过这3个数据的变化可以分析设备、人和管理3方面的问题，能比较准确地反映一切与设备使用相关的事务是否有效支持该实验设备的效能发挥。测评结果甚至可以用来验证购买该实验设备的决策是否合理，可以作为评价一个学校或科研单位的设备总体管理水平的指标。

虽然OEE和TEEP模型涉及多个指标体系，每个指标体系有众多影响因子，但是在实际操作中，测评者只需登记2类8个数据。

第一类数据是4个时间数据，即设备可用并计划实验时间、计划停机和设备不可用时间、预约实验时间、实际使用设备时间。

第二类数据是4个非时间数据，即使用功能部件数量、实际使用设备时间内设备可用的功能部件配置数、有价值实验结果数、实际使用设备时间内总实验次数。

依据这8个数据就可以直接推算出测评所需的其他数据。

可见，相对于目前国内高校、科研院所广泛使用的五大评价指标（机时利用、人才培养、科研成果、服务收入、功能利用与功能开发）的测评方法［13］，基于OEE和TEEP的大型实验设备使用效率的测评方法更有效、更可靠，不但能准确定位和分析问题，而且测评方法简单易行、数据来源客观稳定、成本低廉。

3 结束语

本文建立的基于OEE和TEEP的大型实验设备使用效率测评方法，不仅可了解实验设备的实际运行状况，而且还能帮助管理者分析引起设备效能未充分发挥的主要原因；不仅测评简单易行而且有效可靠，而且能让管理者全面、系统、直观地了解设备的运行状态。该方法可普遍适用于高等学校实验室大型贵重仪器设备的绩效分析和评价，可作为反映人才培养质量、设备对科研成果贡献度、实验室仪器设备综合管理水平的一种测评方法。

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