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openclaw skills install @duding-engicool/skill-oee-analysis输入设备运行数据,自动计算OEE三大指标,诊断六大损失分布,检测数据可信度,输出改善优先级与ROI估算(含假设标注);当用户需要OEE分析、设备效率评估、产能诊断或OEE改善项目时使用
openclaw skills install @duding-engicool/skill-oee-analysis本技能是设备综合效率(OEE)的计算与诊断助手。用户投喂设备运行数据(Excel/MES 导出/口头转写),技能先判定数据载体,调用内置计算引擎算出 OEE 三大指标与六大损失分布,再基于结果做诊断解读,输出 MD + HTML 双版诊断报告。
适用场景:
不适用:
| 模块 | 说明 | 产出 |
|---|---|---|
| OEE 三大指标计算 | 时间/性能/合格品率 + OEE,含目标对比 | 指标表 + 达标判定 |
| 六大损失诊断 | 故障/换模/空转/减速/启动/质量,排序最大项 | 损失分布表(占比) |
| 数据可信度检测 | 识别计划时间缩水、节拍放宽、统计口径不实等虚高信号 | 预警清单 + 核实建议 |
| 改善优先级建议 | 按最大短板给出 3 条措施 + 示意改善区间 | 措施清单 |
| ROI 估算 | 基于企业参数算年度可挽回产值/回收期,假设显式标注 | ROI 表(标假设) |
计算逻辑封装在 scripts/oee_calculator.py(计算引擎),报告装配在 scripts/build_report.py(双版)。
scripts/build_report.py)。
| 维度 | 评分(0-10) | 说明 |
|---|---|---|
| Trust 信任度 | 9 | 计算引擎封装、公式透明;缺失标待补充,无编造 |
| Reliability 可靠性 | 9 | 引擎经数据完整性降级处理,报告层全字段容错 |
| Adaptability 适配性 | 8 | 支持投喂/口头/表多种载体,必需+可选数据灵活 |
| Convention 惯例性 | 9 | frontmatter 规范、5 通用规则、双版输出对齐项目范式 |
| Effectiveness 有效性 | 9 | 直接产出可决策的诊断报告,含可信度与 ROI 参考 |
| 总分 | 44/50 | 超过 40 分门槛 |
提升空间:跨设备横向对标(多设备 OEE 排名)暂未覆盖,可作为后续增强。