制造业重要 KPI

1 年之前

好奇的质量人

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在制造业中，KPI（Key Performance Indicator，关键绩效指标）是用来衡量工厂经营与生产表现的「语言」。如果没有清晰、统一的 KPI，管理层只能凭感觉决策，现场改善也缺少方向。本文以百科说明的方式，系统整理制造业中最常见、最重要的一批 KPI，例如：
OEE、FTY、RTY、UPH、CT、Yield、DPMO、报废率、直通率、交付准时率 等，并说明公式、意义、适用场景与常见误区。

文章结构分为四大部分：

制造业 KPI 的整体思路与分类
设备与产能类 KPI：OEE、UPH、稼动率等
质量类 KPI：FTY、RTY、Yield、DPMO 等
交付与成本类 KPI：交期、库存周转、COQ 等

1. 制造业 KPI 的整体思路与分类

不同工厂、不同企业会定义不同的 KPI，但在制造业里，绝大多数指标都离不开四个维度：
Q（质量）、C（成本）、D（交期）、P（生产力 / 人效）。许多精益生产与持续改善项目，都是围绕这些核心维度展开。

1.1 KPI 不只是数字，更是沟通工具

帮助管理层快速了解「现在发生了什么」。
让不同部门围绕相同目标对齐（生产、品质、设备、计划等）。
帮助识别改善方向，例如：是质量问题更严重？还是产能瓶颈更突出？
通过趋势、对比与目标差异，检视改善活动是否有效。

1.2 常见 KPI 分类

类别	代表 KPI	说明
设备与产能	OEE、UPH、稼动率、负荷率	关注设备利用与产出效率
质量	FTY、RTY、Yield、DPMO、报废率	关注缺陷、直通率、客户满意度
交期	Lead Time、交付准时率（OTD）	关注是否按时交货
成本 / 资源	单位成本、人均产出、COQ、库存周转率	关注资金、人力与资源消耗

2. 设备与产能类 KPI

2.1 OEE（Overall Equipment Effectiveness，综合设备效率）

OEE 是衡量设备综合效率最常见的指标，来自精益生产与 TPM 体系。它同时考虑了设备的：
可开动时间、运行速度、产出质量。

标准公式：

OEE = 稼动率（Availability） × 性能稼动率（Performance） × 良品率（Quality）

2.1.1 稼动率（Availability）

表示设备在计划生产时间内，实际可运转时间的比例。

Availability = 实际运转时间 ÷ 计划生产时间

计划生产时间 = 班次时间 – 计划休息时间（午餐、小休等）。

常见停机损失：

故障停机
换模、换线
等待物料、等待指示

2.1.2 性能稼动率（Performance）

表示设备在运转时，实际生产速度与理论速度的差异。

Performance = 实际产出数 ÷ （理论产能 × 实际运转时间）

若设备为 60 片 / 小时，实际只做到 45 片 / 小时，则性能稼动率 = 75%。

2.1.3 质量良品率（Quality）

衡量在实际产出中，有多少是一次合格的。

Quality = 良品数 ÷ 总产出数

总产出包含：良品 + 报废 + 返工。

2.1.4 OEE 的典型水准

OEE 水平	大致评价
< 60%	设备利用很差，有大量停机与低速问题
60% – 75%	一般工厂常见水平，有改善空间
75% – 85%	表现良好，属于成熟管理
> 85%	世界级水平，多见于精益与 TPM 导入成熟的企业

2.1.5 OEE 的常见误区

只追 OEE 数字，忽略安全与设备保养。
把“低速运行”当作正常，不去追究原因。
把报废品从统计中拿掉，使 Quality 看起来更好。
OEE 只在设备层管理，没有连结到订单与交付绩效。

2.2 UPH（Units Per Hour，每小时产出数）

UPH 是最直观的设备 / 产线产能指标：
每小时可以生产多少单位成品或零件。

UPH = 总产出数 ÷ 生产小时数

UPH 有几个常见变体：

UPPH（Units Per Person per Hour，每人每小时产出数）
UPmH（Units Per Man-Hour，每工时产出数）
UPD（Units Per Day，每日产出数）

UPH 多用于：

估算生产排程与交期。
比较不同班组的生产效率。
评估改善后产能提升多少。

需要注意，UPH 只看产出数量，不考虑质量与报废；因此通常会与良品率或 FTY 搭配一起管理。

2.3 其他产能类指标：稼动率、负荷率、瓶颈利用率

稼动率（Machine Utilization）：设备有工作的时间 ÷ 日历时间。
负荷率（Loading）：实际排产工时 ÷ 可用工时。
瓶颈利用率：限制产能的关键工序的实际负荷 / 可用时间。

在精益生产改善中，会特别关注瓶颈站的稼动率与 OEE，因为 瓶颈决定整条线的产出能力。

3. 质量类 KPI：FTY、RTY、Yield、DPMO

质量指标是制造业 KPI 的另一支柱，与六西格玛的方法论密切相关。以下几个指标尤其重要。

3.1 Yield（良率）与直通率

最基础的质量指标是「良率」：

Yield = 良品数 ÷ 产出总数

若不考虑返工、重工，Yield 也常被称为「直通率」。
但在多工序流程中，需要更严谨的指标——FTY 与 RTY。

3.2 FTY（First Time Yield，一次通过率）

FTY 衡量的是某一工序或一段流程中，一次加工就合格、不需要返工的比例。

FTY = 一次合格品数 ÷ 进入该工序的总数

例如：某工序进站 100 片，过程中产生 5 片报废、10 片返工（返工后又合格出站 105 片），则：

进入工序总数 = 100
一次合格数 = 100 – 5 – 10 = 85
FTY = 85 ÷ 100 = 85%

注意：返工后合格的产品不计入 FTY，只计「一次过」。

3.3 RTY（Rolled Throughput Yield，滚动直通率）

RTY 用来衡量一整条生产线或多个工序串联后的整体一次通过率。

RTY = 各工序 FTY 的乘积

假设一条线有四个工序，FTY 分别为 0.95、0.97、0.98、0.96，则：

RTY = 0.95 × 0.97 × 0.98 × 0.96 ≈ 0.866（86.6%）

这说明：只有约 86.6% 的产品能在所有工序中一次通过，其余都经历了返工或报废。RTY 对于发现隐藏在返工背后的真实损失非常有用。

3.4 DPMO（每百万机会缺陷数）

DPMO（Defects Per Million Opportunities）是六西格玛体系中常用的缺陷衡量指标，用来计算：
每一百万个缺陷机会中发生多少缺陷。

简化公式：

DPMO = 缺陷数 ÷（单位数量 × 每单位缺陷机会数）× 1,000,000

DPMO 的优势在于能比较不同产品、不同线别的质量水平，因为它考虑了「每单位的机会多寡」。

3.5 报废率与返工率

报废率 = 报废数量 ÷ 投入数量。
返工率 = 返工数量 ÷ 投入数量，或返工工时 ÷ 总工时。

报废会直接造成材料与成本浪费，返工则隐藏了大量人力与时间浪费，因此在精益与六西格玛项目中，常以「降低报废率 / 返工率」作为项目目标。

4. 交付与时间相关 KPI：CT、Lead Time、OTD

4.1 CT（Cycle Time，循环时间 / 单件生产时间）

Cycle Time 表示生产一件产品所需的加工时间，分为：

加工 CT：真正机器加工或作业员操作的时间。
总 CT：包含等待、搬运、排队等所有时间。

在精益生产中，会将 CT 与节拍时间（Takt Time）比较：

CT <= Takt：理论上可满足客户需求。
CT > Takt：会产生交期风险，需要改善。

4.2 Lead Time（前置时间）

Lead Time 是从客户下单到真正交货的总时间，也可以指内部流程从「投料」到「完工入库」的总耗时。
相对于 CT，Lead Time 更站在客户视角。

4.3 OTD（On-Time Delivery，交付准时率）

OTD 衡量企业是否在承诺日期前交货。

OTD = 准时交付订单数 ÷ 总订单数

OTD 低说明排程、物料、产能、质量等环节存在问题，是综合性很强的 KPI。

5. 成本与资源类 KPI：人效、库存、COQ

5.1 人均产出与工时效率

人均产出 = 总产出数 ÷ 人数。
每工时产出（UPmH） = 总产出数 ÷ 总工时。

这些指标常用来比较不同班组、不同工厂的人力效率，但要注意：
不能只看数字而忽视现场负荷与安全。

5.2 库存周转率

库存周转率 = 一段时间内的销售成本 ÷ 平均库存。
周转率越高，表示库存占用的资金越少，但也要避免过低的安全库存带来断料风险。

5.3 COQ（Cost of Quality，质量成本）

COQ 把质量相关成本分成四类：

预防成本（Prevention）
鉴定成本（Appraisal）
内部损失成本（Internal Failure）
外部损失成本（External Failure）

通过 COQ，企业可以看到：
多花一点钱在预防和鉴定，可以避免更大规模的失效损失。

6. KPI 设计与使用中的常见误区

6.1 只看单一指标，忽视平衡

只追 UPH → 可能牺牲质量。
只追报废率 → 可能导致过度检验与资源浪费。
只看 OEE → 可能忽略交期与库存。

更好的做法，是在 Q、C、D、P 四个维度中各选若干关键指标，形成平衡计分卡。

6.2 KPI 定义不清，口径经常变化

同一个工厂中，若不同部门甚至不同主管对 KPI 的理解不一样，就会导致：

会议上数据互相「对不上」。
一线员工不知道自己到底要达成什么目标。
改善结果无法比较，更谈不上复制推广。

因此建议对关键 KPI 编写「指标定义书」，包含：

指标名称与公式
统计口径（含 / 不含哪些项目）
数据来源与责任人
更新频率与呈现方式（日报 / 周报 / 月报）

6.3 把 KPI 当作「考核工具」而不是「改善工具」

当 KPI 只被用来评罚，而不是引导改善时，现场可能出现：

为了漂亮数字而调整统计口径。
隐藏问题、不愿报缺陷。
短期行为，例如压货、临时加班补货。

更健康的思路是：KPI 用来暴露问题，而不是隐藏问题。

7. 如何为工厂建立自己的 KPI 体系？

先从战略与客户需求出发：企业是以交期竞争？以成本竞争？还是以质量与可靠性竞争？
每个维度选择 1–3 个核心 KPI：例如质量选 FTY 与投诉率，产能选 OEE 与 UPH。
统一定义与计算方式：写成文档，对所有人培训。
配合可视化看板：让数据出现在现场，而不是只在办公室的报表里。
KPI 与改善活动挂钩：当数字偏差时，有相应的分析与改善机制，如 A3、DMAIC 等方法。

8. 小结

制造业的 KPI 不只是冷冰冰的数据，它们承载着企业的经营重点与改善方向。OEE 关注设备整体效率，UPH 反映产能，FTY 与 RTY 揭示真实直通率，DPMO 把质量问题量化到「每百万机会缺陷数」，交付准时率与 Lead Time 则站在客户角度评估交期表现。

当工厂能够围绕一套清晰、统一、与战略一致的 KPI 体系来管理，就能真正做到：

看得见问题
抓得住重点
推动持续改善

无论是推进精益生产，还是导入六西格玛项目，理解并善用这些 KPI，都是迈向卓越制造的第一步。