首先要說明的是，業界對于OEE的定義是有不同版本的，差異主要集中在對損失時間的劃分和時間稼動率的定義，前者對分析沒有影響，后者我們采用使用范圍較廣且相對權威的FOXCONNIE學院的定義，時間稼動率分母為總時間（24N）；對于其他不同的定義，最后我們會進行簡要說明；首先我們從一個例子開始；

某一個工廠，根據訂單買了一定數量的設備，在我們對它研究的這段時間里，工廠訂單穩定，所以不會增減設備（暫時排除訂單和設備數量波動對系統的影響，是因為在過多因素的作用下系統比較復雜，不利于我們的理解；當我們弄清楚一些問題后，會把這些因素再加入系統一起分析），那么在這個工廠里，工程師要如何做，才能提升稼動率或OEE呢？答案是無論怎樣做都不可能提升稼動率，也不可能提升OEE，如果改善是在縮短計劃停機和非計劃停機方面（降低保養時間，維修時間，故障頻次），那么稼動率和OEE不會有任何變動，既不會升高也不會降低；

 （樹字工廠OEE采集系統）

為什么會有這樣一個看似不符常理的結論，我們從設備和訂單的關系角度出發，就很容易理解了，工程師雖然降低了計劃和非計劃停機產生的時間損失，但訂單沒有變化，生產所需要的總時間就不會變（設備生產周期CT是一定的），這就代表計算稼動率的分子沒有變化，而分母依然是24n，所以無論改善降低了多少損失時間，都不會在稼動率或OEE上反映出來；

也許有人問，我們通過改善縮短了維修時間，降低了故障次數，也縮短了切換線時間，這些節省的時間哪里去了？很簡單，這些時間從非計劃停機時間轉移到計劃停機時間里面去了，但由于要生產的產品數量沒有變，所以總的生產時間就沒有變，減少的只是排產時間（因為不需要給產線預留那么多損失時間了），還有就是之前被非計劃停機打成段落的生產時間變得更加集中了；

（樹字工廠OEE采集系統）

那么對于OEE，我們是不是可以通過提升產品良率，來達到提升OEE的目的；從OEE的計算公式來看（三個乘積），好像是可行的。但實際上是不可行的，這個推論的錯誤在于忽略了訂單因素；事實上在訂單不變的情況下，當良率提升時，稼動率是要相應降低的，而且提升和降低的比例也必然一致，因為良品數增加了，機臺就沒有必要仍然開那么長時間了，所以最終OEE仍然是不變的；從這里也可以看出，雖然OEE的公式中包含良率，但良率的波動對OEE卻沒有影響。

由此來看，IE努力改善縮短維修時間，降低故障頻次，縮短切換線時間，提升保養效率，甚至提升良率等活動，都不能對OEE的結果直接產生影響，甚至從某種程度上說，這些改善活動與OEE無關；明白了吧，如果你的工程師向你報告通過以上種種努力，使公司本月OEE提升了，那就要好好探討了；

 （樹字工廠設備OEE）

既然這樣，那是不是這些改善沒有效益呢？當然不是，恰恰相反，這些改善對工廠極有價值；只不過這些價值并不能在這時的OEE指標上體現出來；也不能在我們通常說的稼動率上顯現，因為通常提到的稼動率默認為時間稼動率（生產時間/24n）;其實，這些改善最根本價值是：工廠可以用相同數量的設備完成更多的訂單了；當設備的損失時間被我們的改善不斷降低時，也就意味著設備每天可投入的工作時間在增加，也就是說設備總體生產力提升了；這和技術人員通過改善來縮短設備生產周期CT效果是一樣的，區別是生產周期縮短會立刻顯示為稼動率和OEE降低（實際值），而停機時間縮短對這兩個指標無影響；

如果做一個比喻說明，就像一個蓄水池，里面裝了一定量的水，IE的工作是加高蓄水池的邊框和清理水底的石頭，這些都不能改變池中現有儲水量，甚至還會讓水位看起來更低，但卻增加了蓄水池的總儲水量；

（樹字工廠OEE看板）

既然對停機時間的改善無法影響到OEE，那么OEE的波動到底是哪些因素作用的結果，或者說它反映了那些因素在變化，其實在上面的分析中我們也基本得出了答案，就是訂單因素（實際操作中的統計誤差也會造成數據波動，操作過的應該都有體會，這里不再討論）；所以，當工廠把每周的OEE數據連接起來做成趨勢圖，以此來考核改善人員的績效時，顯然是不可能達到目的的；IE人員改變不了每周OEE的實際值，他們只能提升OEE的實力值（或者說是工廠設備最大能力值，如果一定要用OEE來衡量改善績效時，只能用實力值），除非一種特殊情況，工廠訂單一直大于工廠設備的能力，即設備始終處于滿負荷運轉狀態，這時OEE的實際值與實力值統一；

如果用OEE的公式來證明可以得到同樣的結果，OEE=時間稼動率*性能稼動率*良率，當我們展開公式并約去相同項時，公式變為:良品數*CT/24N；雖然我們對OEE實際值統計一般都采用前者公式（時間&性能稼動率，良率除了用來計算OEE外，還有各自獨立的屬性），但結果必然同時符合后面的公式，決定良品數的正是訂單量，顯然OEE實際值只取決于訂單；事實上，性能稼動率與良率的實際值就是實力值，而時間稼動率則不是。

總的來說，訂單量，改善活動（縮短停機時間，提升良率，提升性能稼動率，縮短設備周期CT），增減設備數量都會影響到OEE，但程度不同：訂單的波動直接導致OEE波動，在波動幅度沒有達到實力值時，OEE實際曲線和改善活動無關（只有縮短設備周期會降低OEE），但如果改善活動做的好，就可以減少機臺數量以節省成本，這時OEE表現為提升（如果迭加訂單波動的影響，也可能出現降低或持平）；當單波動超出了OEE實力值，那么就要通過改善活動提升設備實力值，也可以增加設備數量,這兩種解決方法區別在于，前者會使OEE趨勢繼續上升，而后者在OEE趨勢上的反映是上升，持平，下降均有可能，這由新增設備數量與新增訂單的比例決定；所以當我們看到OEE趨勢的變動時，更要理解其背后的原因；

所以OEE并不是一個能直接反映改善活動成果的指針，它是實際訂單量與工廠設備整體能力的比值，或者工廠設備的整體負荷狀態，這是提供給公司經營決策層宏觀參考的；而改善活動的成果是提升了這些設備的實力值，是不一樣的。

改善活動與OEE除了有以上的相互關系，當OEE取不同定義時，會造成它們的關系有所不同；在另外一個應用較多的定義中，時間稼動率分母不是總時間，而是去除了不排產時間的計劃生產時間，這樣時間稼動率和訂單因素無關，性能稼動率和良率不變，所以這時的OEE就和訂單無關，當通過改善活動降低停機時間或提升良率時，OEE都會提升，反而是訂單波動對OEE沒有影響，這時OEE反映的是包括良率在內的設備整體效率，表示設備的整體實力狀態，但不反映設備實際負荷狀態；

這個定義應該是改善人員希望看到的；但實際上卻沒有得到最廣泛的應用，原因有兩點：1. 雖然可以反映稼動率改善成果，但同時也反映了良率改善成果，最終作用是迭加；所以OEE本身無法確定自身波動原因，而在很多公司負責設備和負責質量的是兩個獨立部門，大家共同努力會使OEE改善，但OEE本身其實成了一個沒有專人負責的指標（每個部門關心的是直接反映自身績效的指標；此時的OEE既無法單獨考核質量部，也無法單獨考核設備部）；2. 一般的經營決策層也不太喜歡這個脫離了真實負荷狀態的OEE，他們更愿意看到對現場反應敏感的指標（而不是當訂單降低，現場IDLE設備在增加時，OEE卻仍然高高在上，紋絲不動），雖然可以再引入其他指標；

還有一些工廠有自己的定義，如把時間稼動率中分母去除整個計劃停機，包括保養時間，也有把設備IDLE時間放在分子中，等等，不再一一說明；因為無論定義如何變化，規律本身都是一定的，變化的僅僅是一些項目的名稱或位置。