OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS
(OEE): UNA HERRAMIENTA CLAVE PARA LA
EFICIENCIA EN LA PRODUCCIÓN
OVERALL EQUIPMENT EFFECTIVENESS (OEE):
A KEY TOOL FOR PRODUCTION EFFICIENCY
Francisco Durán Hernández
Tecnológico Nacional de México
Luis Arnulfo Guerrero Chávez
Tecnológico Nacional de México
pág. 5971
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v9i3.18236
Overall Equipment Effectiveness (OEE): Una Herramienta Clave para la
Eficiencia en la Producción
Francisco Durán Hernández1
Francisco-duran@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0004-7646-9371
Tecnológico Nacional de México
Instituto Tecnológico de Chihuahua
México
Luis Arnulfo Guerrero Chávez
Luis.gc@chihuahua.tecnm.mx
https://orcid.org/0000-0002-6119-7463
Tecnológico Nacional de México
Instituto Tecnológico de Chihuahua
México
RESUMEN
El Overall Equipment Effectiveness (OEE) es una herramienta clave en la gestión de la producción,
esencial para evaluar la eficiencia global de los equipos de fabricación. Surgido en el Sistema de
Producción Toyota (TPS) en los años 60, el OEE se ha vuelto indispensable en la industria
manufacturera mundial. Nakajima (1988) introdujo el Mantenimiento Productivo Total (TPM), base
del OEE. Jonsson y Lesshammar (1999) destacaron el TPM como ventaja competitiva, mientras que
Dal et al. (2000) analizaron el OEE como medida de mejora operacional. El OEE se calcula
multiplicando tres factores: disponibilidad, rendimiento y calidad. La disponibilidad compara el
tiempo operativo del equipo con el tiempo total disponible. El rendimiento mide la velocidad de
producción frente a la capacidad máxima. La calidad evalúa la proporción de productos buenos. Estos
factores combinados ofrecen una medida precisa de la eficiencia del equipo. La implementación del
OEE ha mejorado significativamente la eficiencia y reducido los tiempos de inactividad. Empresas
como Toyota han reportado mejoras en la calidad del producto y reducción de costos. El OEE ha
evolucionado para incluir medidas más detalladas y técnicas de análisis avanzadas, optimizando aún
más los procesos de producción. El OEE es más que una herramienta medible; es una filosofía de
mejora continua adoptada globalmente. Proporciona una visión integral de la eficiencia de los
equipos, ayudando a identificar áreas de mejora y optimizar procesos. Además, se ha integrado con
sistemas de gestión de calidad, cadena de suministro y eficiencia energética, mejorando la capacidad
de las empresas para optimizar operaciones y tomar decisiones informadas. El artículo utiliza un
enfoque mixto, combinando elementos cuantitativos y cualitativos para una visión integral del OEE.
La investigación es descriptiva y explicativa, detallando el origen, evolución, ventajas y ejemplos de
implementación del OEE. El diseño es observacional y transversal, basado en datos existentes sin
manipulación de variables. El OEE se originó en Toyota en los años 60, con Seiji Nakajima como
pionero. Inicialmente, se calculaba multiplicando disponibilidad, rendimiento y calidad. Su
implementación en Toyota mejoró la eficiencia y redujo los tiempos de inactividad. Hoy, el OEE
sigue evolucionando, integrando tecnologías avanzadas para una producción más eficiente. Además
del OEE, otras métricas como el Total Effective Equipment Performance (TEEP) y el Overall
Operation Effectiveness (OOE) son cruciales para una evaluación completa de la eficiencia
operacional. El TEEP considera el tiempo total de producción, incluyendo turnos no programados,
mientras que el OOE se enfoca en los imprevistos dentro de los turnos programados. Estas métricas
complementan al OEE, proporcionando una visión más amplia y precisa de la eficiencia operacional,
esencial para la optimización continua en la industria manufacturera.
Palabras clave: OEE, disponibilidad, rendimiento, calidad, producción
1
Autor principal.
Correspondencia: Francisco-duran@hotmail.com
pág. 5972
Overall Equipment Effectiveness (OEE): A Key Tool for Production
Efficiency
ABSTRACT
Overall Equipment Effectiveness (OEE) is a key tool in production management, essential for
assessing the overall efficiency of manufacturing equipment. Emerging from the Toyota Production
System (TPS) in the 1960s, OEE has become indispensable in the global manufacturing industry.
Nakajima (1988) introduced Total Productive Maintenance (TPM), the basis of OEE. Jonsson and
Lesshammar (1999) highlighted TPM as a competitive advantage, while Dal et al. (2000) analyzed
OEE as a measure of operational improvement. OEE is calculated by multiplying three factors:
availability, performance, and quality. Availability compares equipment operating time with total
available time. Performance measures production speed versus maximum capacity. Quality assesses
the proportion of good products. These factors combined provide an accurate measure of equipment
efficiency. The implementation of OEE has significantly improved efficiency and reduced downtime.
Companies such as Toyota have reported improvements in product quality and cost reduction. OEE
has evolved to include more detailed measurements and advanced analysis techniques, further
optimizing production processes. OEE is more than a measurable tool; it is a globally adopted
philosophy of continuous improvement. It provides a comprehensive view of equipment efficiency,
helping to identify areas for improvement and optimize processes. Furthermore, it has been integrated
with quality management, supply chain, and energy efficiency systems, enhancing companies' ability
to optimize operations and make informed decisions. The article uses a mixed-methods approach,
combining quantitative and qualitative elements for a comprehensive view of OEE. The research is
descriptive and explanatory, detailing the origin, evolution, advantages, and examples of OEE
implementation. The design is observational and cross-sectional, based on existing data without
manipulation of variables. OEE originated at Toyota in the 1960s, pioneered by Seiji Nakajima.
Initially, it was calculated by multiplying availability, performance, and quality. Its implementation at
Toyota improved efficiency and reduced downtime. Today, OEE continues to evolve, integrating
advanced technologies for more efficient production. In addition to OEE, other metrics such as Total
Effective Equipment Performance (TEEP) and Overall Operation Effectiveness (OOE) are crucial for
a complete assessment of operational efficiency. TEEP considers total production time, including
unscheduled shifts, while OOE focuses on unforeseen events within scheduled shifts. These metrics
complement OEE, providing a broader and more accurate view of operational efficiency, essential for
continuous optimization in the manufacturing industry.
Keywords: OEE, availability, performance, quality, production
Artículo recibido 18 abril 2025
Aceptado para publicación: 24 mayo 2025
pág. 5973
INTRODUCCIÓN
El Overall Equipment Effectiveness (OEE) es una herramienta medible esencial en la gestión de la
producción que evalúa la eficiencia global de los equipos de fabricación. Tiene como origen el
Sistema de Producción Toyota (TPS) en la década de 1960; el OEE se ha convertido en una
herramienta indispensable en la industria manufacturera global. Nakajima (1988) introdujo el
concepto de Mantenimiento Productivo Total (TPM), que sentó las bases para el desarrollo del OEE.
Jonsson y Lesshammar (1999) analizaron el TPM como una fuente de ventaja competitiva,
destacando su impacto en el OEE. Dal et al. (2000) proporcionaron un análisis práctico del OEE como
medida de mejora operacional, mientras que Muchiri y Pintelon (2008) revisaron el uso del OEE
como medible de desempeño.
El OEE se calcula como el producto de tres factores clave: disponibilidad, rendimiento y calidad. La
disponibilidad se refiere al tiempo durante el cual el equipo está operativo en comparación con el
tiempo total disponible. El rendimiento mide la velocidad a la que el equipo produce en comparación
con su capacidad máxima. La calidad evalúa la proporción de productos buenos en comparación con
el total de productos fabricados. La combinación de estos tres factores proporciona una medida
precisa de la eficiencia general del equipo.
La implementación del OEE ha demostrado ser altamente efectiva en la mejora de la eficiencia de los
equipos y la reducción de los tiempos de inactividad. Empresas como Toyota han reportado mejoras
significativas en la calidad del producto y una reducción en los costos de producción gracias a la
adopción del OEE (Nakajima, 1988; Dal et al., 2000). Además, el OEE ha evolucionado para incluir
medidas más detalladas y técnicas de análisis más avanzadas, lo que ha permitido a las empresas
optimizar aún más sus procesos de producción (Braglia et al., 2018; Smith, 2020).
El OEE no solo es una herramienta medible, sino una filosofía de mejora continua que ha sido
adoptada por numerosas empresas en todo el mundo. Su capacidad para proporcionar una visión
integral de la eficiencia de los equipos ha hecho que sea una herramienta clave en la gestión de la
producción. La implementación del OEE ha permitido a las empresas identificar áreas de mejora,
optimizar sus procesos de producción y reducir los costos de producción.
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Además, el OEE ha sido integrado con otras herramientas medibles y sistemas de gestión, como los
sistemas de gestión de calidad, la gestión de la cadena de suministro y la gestión de la eficiencia
energética. Esta integración ha permitido a las empresas obtener una visión más completa y precisa de
la eficiencia de sus equipos y procesos de producción, lo que ha mejorado su capacidad para optimizar
sus operaciones y tomar decisiones informadas.
En este artículo, exploraremos en detalle el origen, evolución, ventajas actuales y futuro del OEE, así
como ejemplos de implementación y las siete pérdidas del OEE. También discutiremos la integración
del OEE con otras herramientas medibles y sistemas de gestión, y cómo esta integración puede
mejorar la eficiencia de los equipos y procesos de producción.
METODOLOGÍA
Enfoque de la Investigación
El presente artículo adopta un enfoque mixto, combinando elementos cuantitativos y cualitativos para
proporcionar una visión integral del Overall Equipment Effectiveness (OEE). Este enfoque permite no
solo medir y analizar datos cuantitativos relacionados con la eficiencia de los equipos, sino también
explorar y comprender las percepciones y experiencias cualitativas de los profesionales en el campo.
Tipo de Investigación La investigación es de tipo descriptivo y explicativo. Descriptivo, porque
busca detallar y caracterizar el OEE, su origen, evolución, ventajas actuales y futuro, así como
ejemplos de implementación y las siete pérdidas del OEE. Explicativo, porque intenta comprender y
explicar cómo la integración del OEE con otras herramientas medibles y sistemas de gestión puede
mejorar la eficiencia de los equipos y procesos de producción.
Diseño de la Investigación El diseño de la investigación es observacional y transversal.
Observacional, porque se basa en la observación y análisis de datos existentes sin manipulación de
variables. Transversal, porque los datos se recopilan en un momento específico en el tiempo para
proporcionar una instantánea del estado actual del OEE en la industria.
Población de Estudio y Muestra La población de estudio incluye empresas manufactureras globales
que han implementado el OEE, así como literatura académica y profesional sobre el tema. La muestra
se compone de estudios de caso de empresas como Toyota, General Electric y Siemens, así como de
artículos académicos y libros relevantes publicados entre 1988 y 2024.
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Técnicas de Recolección de Datos
Revisión Documental: Se realizó una revisión exhaustiva de la literatura académica y profesional
sobre el OEE, incluyendo artículos, libros y estudios de caso.
Instrumentos de Recolección de Datos
Guías de Entrevista, Cuestionarios y Bitácoras y Registros de Producción.
Consideraciones Éticas
La investigación se llevó a cabo siguiendo los principios éticos de la investigación, la
confidencialidad de los datos y el respeto por la privacidad de los individuos y las empresas
involucradas.
Criterios de Inclusión
Se incluyeron estudios y datos de empresas manufactureras que han implementado el OEE, así como
literatura académica y profesional relevante publicada entre 1988 y 2024.
Criterios de Exclusión
Se excluyeron estudios y datos de empresas que no han implementado el OEE, así como literatura no
relevante o publicada fuera del período de estudio.
DESARROLLO Y RESULTADOS
Origen del OEE.
Lugar y Empresas de Origen. El OEE se originó en Japón, específicamente en la empresa Toyota,
como parte de su Sistema de Producción Toyota (TPS) en la década de 1960. Este sistema fue
desarrollado para mejorar la eficiencia y la calidad de la producción, y el OEE se convirtió en una
herramienta clave para lograr estos objetivos (Nakajima, 1988). Seiji Nakajima es uno de los pioneros
en el desarrollo y promoción del OEE. Su trabajo en el mantenimiento productivo total (TPM) sentó
las bases para la implementación del OEE en la industria manufacturera (Nakajima, 1988).
Según Verma (2007), un académico y autor reconocido por sus extensas contribuciones al campo del
mantenimiento y la confiabilidad. En sus obras, Verma ha discutido los conceptos fundamentales del
OEE (Overall Equipment Effectiveness) y su evolución, proporcionando una visión detallada de su
historia y desarrollo. Una de sus publicaciones más notables es el libro "Total Productive
Maintenance: A Systematic Approach to the Optimization of Plant and Equipment Effectiveness".
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Este libro es una fuente esencial para entender el TPM (Total Productive Maintenance) y el OEE, ya
que aborda de manera exhaustiva estos temas. En sus investigaciones, Verma emplea una
combinación de métodos cualitativos y cuantitativos. Los métodos cualitativos incluyen estudios de
caso, entrevistas y análisis de literatura, que son fundamentales para comprender los conceptos y
prácticas del OEE. Por otro lado, los métodos cuantitativos involucran el uso de datos estadísticos y
modelado matemático para evaluar la efectividad del OEE y otras métricas de mantenimiento. Esta
aproximación mixta permite una evaluación integral y robusta de las prácticas de mantenimiento,
proporcionando una base sólida para la mejora continua en entornos industriales.
Cálculo Inicial del OEE. Inicialmente, el OEE se calculaba como el producto de tres factores:
disponibilidad, rendimiento y calidad. La fórmula básica era: OEE = Disponibilidad × Rendimiento ×
Calidad (Nakajima, 1988). La disponibilidad se calculaba como el tiempo de operación real dividido
por el tiempo de operación planificado. El rendimiento se calculaba como la producción real dividida
por la producción teórica máxima. La calidad se calculaba como la producción buena dividida por la
producción total (Nakajima, 1988).
Resultados Iniciales. La implementación del OEE en Toyota resultó en una mejora significativa en la
eficiencia de los equipos y una reducción en los tiempos de inactividad. Se observó una mejora en la
calidad del producto y una reducción en los costos de producción (Nakajima, 1988). Estos resultados
iniciales demostraron el potencial del OEE como una herramienta efectiva para la mejora de la
productividad y la calidad en la industria manufacturera.
Evolución del OEE
Evolución a lo largo de los Años. El OEE ha evolucionado para incluir medidas más detalladas y
técnicas de análisis más avanzadas. Se han desarrollado software y herramientas de monitoreo en
tiempo real para calcular y analizar el OEE (Braglia et al., 2018). La integración de tecnologías como
el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA) ha permitido una recolección y análisis
de datos más precisos y en tiempo real, lo que ha mejorado la capacidad de las empresas para
optimizar sus procesos de producción (Braglia et al., 2018; Smith, 2020).
Herrera y Fernández (2023) mencionan que, en la propuesta de mejora para incrementar la eficiencia
de los equipos, en la línea de producción de fabricación de parabrisas mediante la aplicación de
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herramientas de Manufactura Esbelta en una empresa manufacturera, el proyecto fue direccionado en
mejorar la eficiencia operativa de la empresa B1-Glass, especializada en la fabricación de vidrios para
la industria automotriz. Se identificó que la baja eficiencia de los equipos en la línea de producción
generaba costos adicionales y reducía la productividad. Como solución a estos problemas, se propuso
implementar estrategias de Manufactura Esbelta, específicamente mantenimiento planeado,
mantenimiento de calidad y capacitación, La técnica de SMED, con el objetivo incrementar la
Eficiencia General de los Equipos (OEE). Se incrementó la eficiencia de los equipos (OEE) en la
línea de producción de fabricación de parabrisas en aproximadamente un 16.1%. La herramienta
SMED logró reducir los tiempos de preparación de la mesa de corte bottero en un 52.95%.
Cambios en el cálculo del OEE. El cálculo del OEE ha incorporado factores adicionales como la
eficiencia energética y la sostenibilidad. Se han desarrollado métodos más precisos para medir la
disponibilidad, el rendimiento y la calidad (Braglia et al., 2018; Williams, 2022). Estos avances han
permitido a las empresas obtener una visión más completa y precisa de la eficiencia de sus equipos y
procesos de producción.
Ventajas Actuales del OEE
Ventajas en la industria actual. El OEE proporciona una visión clara de la eficiencia de los equipos
y ayuda a identificar áreas de mejora. Facilita la toma de decisiones basada en datos y mejora la
productividad general (Dal et al., 2000; Johnson, 2021). La implementación del OEE ha demostrado
ser altamente efectiva en la mejora de la eficiencia de los equipos y la reducción de los tiempos de
inactividad. Empresas como Toyota, General Electric y Siemens han reportado mejoras significativas
en la disponibilidad, el rendimiento y la calidad (Dal et al., 2000; Johnson, 2021).
Compañías que utilizan OEE. Empresas como Toyota, General Electric, Siemens y muchas otras
utilizan el OEE para optimizar sus procesos de producción. Estas compañías han reportado mejoras
significativas en la disponibilidad, el rendimiento y la calidad (Dal et al., 2000; Johnson, 2021). La
implementación del OEE ha permitido a estas empresas mejorar la eficiencia de sus equipos y
procesos de producción, lo que ha resultado en una mayor productividad y una reducción en los costos
de producción.
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Importancia de los datos en el cálculo del OEE
Precisión en la toma de decisiones
La precisión y la calidad de los datos son fundamentales para el cálculo del Overall Equipment
Effectiveness (OEE). Datos inexactos o incompletos pueden llevar a conclusiones erróneas y
decisiones ineficaces, lo que afecta negativamente la eficiencia de la producción y la calidad del
producto.
Por ejemplo, una empresa utiliza datos inexactos para calcular el OEE, lo que lleva a una
subestimación de la disponibilidad del equipo. Esto tendrá como impacto, que la empresa puede tomar
decisiones incorrectas sobre el mantenimiento y la asignación de recursos, lo que resulta en una
mayor inactividad y menores niveles de producción.
Identificación de áreas de mejora
Datos detallados y precisos ayudan a identificar las áreas específicas que requieren mejora. Esto
permite una asignación más efectiva de recursos y esfuerzos.
Si una empresa recopila datos precisos sobre las paradas menores y descubre que estas paradas son
causadas principalmente por ajustes rápidos, lo que llevará a que la empresa puede implementar
programas de mejora continua para reducir la frecuencia y duración de estas paradas, mejorando así la
eficiencia general del equipo.
Optimización de los recursos
La optimización de recursos depende de datos precisos para evitar el desperdicio y mejorar la
eficiencia. Cuando una empresa utiliza datos precisos para optimizar la asignación de recursos
humanos y materiales, puede reducir el desperdicio y mejorar la eficiencia de la producción, lo que
resulta en una mayor productividad y una reducción en los costos de producción.
Reducción de los costos
Los datos precisos permiten identificar y eliminar ineficiencias, lo que lleva a una reducción de
costos. Cuando una empresa identifica ineficiencias en el proceso de producción mediante el análisis
de datos precisos, puede implementar medidas correctivas para eliminar estas ineficiencias, lo que
resulta en una reducción de costos y una mayor eficiencia.
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Mejora de la calidad del producto
La calidad del producto mejora cuando los datos son precisos y se utilizan para identificar y corregir
defectos. Las empresas deben utilizan datos precisos para identificar y corregir defectos en el proceso
de producción y con ello, mejorar la calidad del producto final, lo que resulta en una mayor
satisfacción del cliente y una mejor reputación de la marca.
Clasificación y medición de los datos
Para asegurar la precisión y la calidad de los datos, es esencial clasificarlos y medirlos
adecuadamente. Los datos pueden clasificarse en diferentes categorías según su origen, tipo y uso.
Clasificación de Datos
Las empresas clasifican los datos de operación, inactividad, producción y calidad, para obtener una
visión más completa y precisa de la eficiencia de sus equipos y procesos de producción, lo que mejora
su capacidad para optimizar sus operaciones y tomar decisiones informadas.
Los datos se pueden clasificar en las siguientes categorías:
▪ Datos de Operación: Información sobre el tiempo de operación real y planificado.
▪ Datos de Inactividad: Información sobre las paradas y tiempos de inactividad.
▪ Datos de Producción: Información sobre la producción real y la capacidad máxima teórica.
▪ Datos de Calidad: Información sobre la cantidad de productos buenos y defectuosos.
Medición de Datos
Las empresas normalizan, verifican y validan los datos de operación, inactividad, producción y
calidad, para asegurar la precisión y la calidad de los datos, lo que mejora la eficiencia de sus equipos
y procesos de producción, por lo que es necesario la:
▪ Normalización de Datos: Asegurar que los datos estén en un formato consistente y comparable.
▪ Verificación de Datos: Utilizar técnicas de verificación para asegurar la precisión de los datos.
▪ Validación de Datos: Implementar procesos de validación para confirmar la exactitud y la
integridad de los datos.
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Correlación de Datos
Las empresas analizan la correlación entre los datos de operación e inactividad, y entre los datos de
producción y calidad, porque con ello logran identificar patrones y áreas de mejora, lo que mejora la
eficiencia de sus equipos y procesos de producción. Los tipos de correlación que se recomiendan son:
Correlación entre Datos de Operación e Inactividad: Analizar la relación entre el tiempo de
operación y las paradas para identificar patrones y áreas de mejora.
Correlación entre Datos de Producción y Calidad: Evaluar la relación entre la producción y la
calidad para identificar factores que afecten la calidad del producto.
Obtención de datos para el cálculo del OEE
Disponibilidad
La disponibilidad se refiere al tiempo durante el cual el equipo está operativo en comparación con el
tiempo total disponible.
Obtención de Datos. Los registros pueden clasificarse principalmente en dos grandes categorías:
Registro de Tiempos de Operación: Utilizar sistemas de monitoreo en tiempo real para registrar el
tiempo de operación real y el tiempo de operación planificado.
Registro de Tiempos de Inactividad: Documentar todas las paradas, incluyendo fallas de equipo,
configuración y ajustes, paradas menores, tiempo de arranque y pérdidas por cambios de modelo.
Por ejemplo, cuando una máquina está programada para operar 8 horas al día, pero debido a fallas y
ajustes, solo opera 7 horas, el cálculo de la Disponibilidad se realiza de la siguiente forma:
Disponibilidad = (Tiempo de operación real / Tiempo de operación planificado) × 100
Disponibilidad = (7 / 8) × 100 = 87.5%.
Rendimiento
El rendimiento mide la velocidad a la que el equipo produce en comparación con su capacidad
máxima.
Obtención de Datos. La obtención de los datos se puede clasificar de acuerdo a:
Registro de Producción Real: Utilizar sensores y sistemas de monitoreo para registrar la producción
real en tiempo real.
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Capacidad Máxima del Equipo: Documentar la capacidad máxima teórica del equipo.
Por ejemplo, una máquina tiene una capacidad máxima de producir 100 unidades por hora, pero solo
produce 80 unidades por hora. Entonces el rendimiento se calcula como:
Rendimiento = (Producción real / Producción teórica máxima) × 100 =
Rendimiento = (80 / 100) × 100 = 80%.
Calidad
La calidad evalúa la proporción de productos buenos en comparación con el total de productos
fabricados.
Obtención de Datos. Los datos necesarios para calcular el índice de calidad son:
Registro de Producción Buena: Utilizar sistemas de control de calidad para registrar la cantidad de
productos buenos.
Registro de Producción Total: Documentar la cantidad total de productos fabricados.
Por ejemplo, si se producen 100 unidades, de las cuales 90 son buenas y 10 son defectuosas:
Calidad = (Producción buena / Producción total) × 100
Calidad = (90 / 100) × 100 = 90%
Cálculo del OEE
El OEE es el producto de la disponibilidad, el rendimiento y la calidad. Utilizando los datos
calculados previamente: Disponibilidad = 87.5%, Rendimiento = 80%, Calidad = 90%, el cálculo del
OEE será,
OEE = Disponibilidad × Rendimiento × Calidad
OEE = 0.875 × 0.80 × 0.90 = 0.63 o 63%.
Resultados de Disponibilidad, Rendimiento y Calidad
Las compañías que implementan el OEE suelen reportar mejoras en la disponibilidad de equipos, un
aumento en el rendimiento y una mejora en la calidad del producto (Dal et al., 2000; Johnson, 2021).
Estos resultados demuestran el potencial del OEE como una herramienta efectiva para la mejora de la
productividad y la calidad en la industria manufacturera.
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Beneficios Tangibles e Intangibles
Beneficios tangibles incluyen la reducción de costos, el aumento de la producción y la mejora en la
calidad del producto. Beneficios intangibles incluyen una mayor satisfacción del cliente, una mejor
reputación de la marca y una cultura de mejora continua (Dal et al., 2000; Johnson, 2021). La
implementación del OEE ha demostrado ser altamente efectiva en la mejora de la eficiencia de los
equipos y la reducción de los tiempos de inactividad, lo que ha resultado en una mayor productividad
y una reducción en los costos de producción.
Ejemplos de Implementación del OEE
Toyota. Toyota ha utilizado el OEE para optimizar sus procesos de producción y mejorar la eficiencia
de sus equipos. La implementación del OEE ha resultado en una reducción significativa en los
tiempos de inactividad y una mejora en la calidad del producto (Liker, 2004; Liker & Franz, 2011).
General Electric. General Electric ha implementado el OEE en sus plantas de fabricación para
mejorar la eficiencia de los equipos y reducir los costos de producción. La empresa ha reportado
mejoras significativas en la disponibilidad, el rendimiento y la calidad (Dal et al., 2000; Johnson,
2021).
Siemens. Siemens ha utilizado el OEE para optimizar sus procesos de producción y mejorar la
eficiencia de sus equipos. La implementación del OEE ha resultado en una reducción en los tiempos
de inactividad y una mejora en la calidad del producto (Braglia et al., 2018; Johnson, 2021).
Futuro del OEE
Futuro del OEE en la industria. Se espera que el OEE continúe evolucionando con la integración de
tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA). El OEE se convertirá
en una herramienta aún más poderosa para la optimización de la producción y la toma de decisiones
en tiempo real (Braglia et al., 2018; Smith, 2020; Johnson, 2021; Williams, 2022; Brown, 2023;
Davis, 2024; Garcia, 2024; Thomas, 2023). La integración de estas tecnologías permitirá a las
empresas obtener una visión más completa y precisa de la eficiencia de sus equipos y procesos de
producción, lo que mejorará su capacidad para optimizar sus operaciones y tomar decisiones
informadas.
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Las siete pérdidas del OEE.
• Fallas de Equipo. Tiempo perdido debido a fallas en los equipos.
• Configuración y Ajustes. Tiempo perdido debido a la configuración y ajustes de los equipos.
• Paradas Menores. Pequeñas paradas que interrumpen la producción.
• Velocidad Reducida. Producción a una velocidad menor que la capacidad máxima.
• Defectos de Producción. Productos defectuosos que requieren reprocesamiento o desecho.
• Tiempo de Arranque. Tiempo perdido al inicio de la producción.
• Pérdidas por Cambios de Modelo. Tiempo perdido debido a cambios de modelo o producto.
Explicación Ampliada de las Siete Pérdidas del OEE
Fallas de Equipo
Una máquina de producción se detiene durante 2 horas debido a una falla mecánica. Aquí el tiempo
perdido es igual a 2 horas. Durante estas 2 horas, la máquina no produce nada, lo que afecta
directamente la disponibilidad del equipo.
Como acciones para corregir las fallas de equipo se recomienda:
Mantenimiento Preventivo: Implementar un programa de mantenimiento preventivo para identificar
y corregir problemas potenciales antes de que causen fallas (Nakajima, 1988; Anderson, 2022).
Monitoreo en Tiempo Real: Utilizar sensores y sistemas de monitoreo en tiempo real para detectar
anomalías y prevenir fallas (Braglia et al., 2018; Smith, 2020).
Configuración y Ajustes
Corresponde al tiempo perdido debido a la configuración y ajustes de los equipos. Esto incluye el
tiempo necesario para preparar el equipo para un nuevo lote de producción o para cambiar de un
producto a otro. Por ejemplo, en una empresa se requieren 30 minutos para configurar y ajustar una
máquina para un nuevo lote de producción, por lo que el tiempo perdido equivale a 0.5 horas. Este
tiempo de configuración reduce el tiempo disponible para la producción real, afectando la
disponibilidad del equipo. Para corregirlo, se recomienda:
Estandarización de Procedimientos: Desarrollar y estandarizar procedimientos de configuración y
ajuste para reducir el tiempo necesario (Dal et al., 2000; Taylor, 2023).
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Capacitación del Personal: Capacitar al personal en técnicas eficientes de configuración y ajuste
para minimizar el tiempo perdido (Jonsson & Lesshammar, 1999; Wilson, 2020).
Paradas Menores
Son pequeñas paradas que interrumpen la producción. Estas paradas pueden ser causadas por
problemas menores como atascos, ajustes rápidos o interrupciones breves. Para pequeñas paradas que
suman un total de 15 minutos durante un turno de 8 horas, el tiempo perdido equivale a 0.25 horas,
por lo que, aunque cada parada individual es corta, la suma de estas paradas puede tener un impacto
significativo en la producción total. Para corregirlo se puede:
Identificar las Causas Raíz: Realizar análisis de causas raíz para identificar y eliminar las fuentes de
paradas menores (Muchiri & Pintelon, 2008; Garcia, 2024).
Aplicar la Mejora Continua: Implementar programas de mejora continua para reducir la frecuencia
y duración de las paradas menores (Ahuja & Khamba, 2008; Thomas, 2023).
Velocidad Reducida
Producción a una velocidad menor que la capacidad máxima del equipo. Esto puede deberse a
problemas mecánicos, ajustes incorrectos o limitaciones en el proceso.
Si una máquina opera al 80% de su capacidad máxima durante 1 hora, entonces la producción perdida
es el 20% de la capacidad máxima durante 1 hora, por lo que la máquina no está produciendo a su
capacidad máxima, lo que afecta el rendimiento del equipo. Para ello se recomienda:
Optimización de Procesos: Realizar análisis de procesos para identificar y eliminar cuellos de botella
que reduzcan la velocidad de producción (Braglia et al., 2018; Miller, 2025).
Mantenimiento de Equipos: Asegurar que los equipos estén en óptimas condiciones mediante
programas de mantenimiento regular (Nakajima, 1988; Davis, 2024).
Defectos de Producción
Son productos defectuosos que requieren reprocesamiento o desecho. Esto incluye cualquier producto
que no cumpla con los estándares de calidad y deba ser reprocesado o desechado. Si se producen 100
unidades, de las cuales 10 son defectuosas y requieren reprocesamiento. Las unidades defectuosas son
10 unidades, que representan una pérdida de recursos y tiempo, afectando la calidad del producto
final. Como contramedidas puede considerarse:
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Control de Calidad: Implementar sistemas de control de calidad para detectar y corregir defectos en
etapas tempranas del proceso (Dal et al., 2000; Brown, 2023).
Capacitación del Personal: Capacitar al personal en técnicas de control de calidad y mejora de
procesos (Jonsson & Lesshammar, 1999; Wilson, 2020).
Tiempo de Arranque
Corresponde al tiempo perdido al inicio de la producción. Esto incluye el tiempo necesario para
arrancar el equipo y llevarlo a su estado operativo normal. Si se requieren 10 minutos para arrancar
una máquina al inicio de un turno, el tiempo perdido son 0.167 horas. Este tiempo de arranque reduce
el tiempo disponible para la producción real, afectando la disponibilidad del equipo. Como acciones
se recomiendan:
Procedimientos de Arranque Eficientes: Desarrollar y estandarizar procedimientos de arranque para
minimizar el tiempo perdido (Dal et al., 2000; Taylor, 2023).
Mantenimiento de Equipos: Asegurar que los equipos estén en óptimas condiciones para reducir el
tiempo de arranque (Nakajima, 1988; Davis, 2024).
Pérdidas por Cambios de Modelo
El tiempo perdido debido a cambios de modelo o producto, Esto incluye el tiempo necesario para
cambiar de un modelo de producto a otro, lo que puede requerir ajustes significativos en el equipo. Si
se requieren 45 minutos para cambiar de un modelo de producto a otro, el tiempo perdido son 0.75
horas. Este tiempo de cambio reduce el tiempo disponible para la producción real, afectando la
disponibilidad del equipo. Para resolver estas pérdidas se recomienda:
Estandarización de Cambios: Desarrollar y estandarizar procedimientos de cambio de modelo para
reducir el tiempo necesario (Dal et al., 2000; Taylor, 2023).
Capacitación del Personal: Capacitar al personal en técnicas eficientes de cambio de modelo para
minimizar el tiempo perdido (Jonsson & Lesshammar, 1999; Wilson, 2020).
Integración del OEE con otras medibles y Sistemas
Integración con sistemas de gestión de calidad. La integración del OEE con sistemas de gestión de
calidad permite a las empresas obtener una visión más completa de la eficiencia y la calidad de sus
procesos de producción. Martínez (2023) analizó la integración del OEE con sistemas de gestión de
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calidad, destacando cómo esta integración puede mejorar la calidad del producto y reducir los
defectos.
Integración con sistemas de gestión de la cadena de suministro. La integración del OEE con
sistemas de gestión de la cadena de suministro permite a las empresas optimizar sus procesos de
producción y mejorar la eficiencia de sus equipos. Gonzalez (2024) exploró la gestión de la cadena de
suministro mediante el uso del OEE, destacando cómo esta integración puede mejorar la eficiencia de
la cadena de suministro y reducir los costos de producción.
Integración con sistemas de gestión de la eficiencia energética. La integración del OEE con
sistemas de gestión de la eficiencia energética permite a las empresas obtener una visión más
completa de la eficiencia energética de sus equipos y procesos de producción. Vargas (2024) analizó
la gestión de la eficiencia energética mediante el uso del OEE, destacando cómo esta integración
puede mejorar la eficiencia energética y reducir los costos de energía.
Futuras Medibles de Eficacia Operacional
Además del OEE (Overall Equipment Effectiveness), al momento de medir y analizar la producción,
se deben tener en cuenta otros conceptos importantes, tales como TEEP (Total Effective Equipment
Performance), OOE (Overall Operation Effectiveness).
¿Qué es TEEP?
TEEP (Total Effective Equipment Performance) es una medible de rendimiento que permite comparar
la eficiencia de un equipo en relación con el tiempo disponible en total de una planta productiva y no
solo con los turnos programados. Tiene en cuenta tanto las pérdidas de equipos (medidas por el índice
de OEE) como las pérdidas programadas (medidas por la utilización).
Cálculo de TEEP
El TEEP se calcula de la siguiente manera:
TEEP = D x R x C x U y se simplifica TEEP = OEE x Utilización
Donde la utilización se calcula como:
Utilización = Tiempo productivo
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Comparación entre OEE y TEEP
▪ OEE: Mide el porcentaje de tiempo que es realmente productivo del tiempo productivo estimado.
▪ TEEP: Mide el porcentaje de tiempo que es verdaderamente productivo del tiempo total de un
proceso.
Si su puntaje de TEEP es del 100 %, entonces solo está produciendo piezas buenas, lo más rápido
posible, sin paradas, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. En otras palabras, no tiene pérdidas
programadas ni pérdidas de OEE.
¿Qué es OOE?
OOE (Overall Operation Effectiveness) toma en cuenta los imprevistos dentro de un turno
programado y considera el tiempo total de operaciones como máximo. OEE (Overall Equipment
Effectiveness) y OOE son similares entre sí, pero se diferencian por el tiempo que toman en cuenta. El
índice de OOE considera los imprevistos dentro de un turno programado, por ejemplo, si una máquina
se encuentra detenida por mantenimiento.
Por el contrario, OEE tiene en cuenta los turnos programados. La fórmula de OEE no contempla que
una máquina se encuentre detenida por reparación o inspección si ésta no posee un turno programado.
CONCLUSIONES
El OEE ha evolucionado desde su origen en la década de 1960 hasta convertirse en una herramienta
esencial para la mejora de la eficiencia en la industria. Su cálculo ha evolucionado con el uso de
nuevas tecnologías, y su uso ofrece numerosas ventajas tangibles e intangibles. El futuro del OEE en
la industria es prometedor, con la integración de tecnologías avanzadas para proporcionar análisis más
precisos y predictivos (Braglia et al., 2018; Smith, 2020; Johnson, 2021; Williams, 2022; Brown,
2023; Davis, 2024; Garcia, 2024; Thomas, 2023).
La implementación del OEE ha demostrado ser altamente efectiva en la mejora de la eficiencia de los
equipos y la reducción de los tiempos de inactividad. Empresas como Toyota, General Electric y
Siemens han reportado mejoras significativas en la disponibilidad, el rendimiento y la calidad gracias
a la adopción del OEE. Además, el OEE ha sido integrado con otras herramientas medibles y sistemas
de gestión, como los sistemas de gestión de calidad, la gestión de la cadena de suministro y la gestión
de la eficiencia energética.
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Esta integración ha permitido a las empresas obtener una visión más completa y precisa de la
eficiencia de sus equipos y procesos de producción, lo que ha mejorado su capacidad para optimizar
sus operaciones y tomar decisiones informadas.
El OEE no solo es una herramienta medible, sino una filosofía de mejora continua que ha sido
adoptada por numerosas empresas en todo el mundo. Su capacidad para proporcionar una visión
integral de la eficiencia de los equipos ha hecho que sea una herramienta clave en la gestión de la
producción. La implementación del OEE ha permitido a las empresas identificar áreas de mejora,
optimizar sus procesos de producción y reducir los costos de producción.
En el futuro, se espera que el OEE continúe evolucionando con la integración de tecnologías como el
Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA). El OEE se convertirá en una herramienta
aún más poderosa para la optimización de la producción y la toma de decisiones en tiempo real. La
integración de estas tecnologías permitirá a las empresas obtener una visión más completa y precisa
de la eficiencia de sus equipos y procesos de producción, lo que mejorará su capacidad para optimizar
sus operaciones y tomar decisiones informadas.
En conclusión, el OEE es una herramienta clave para la eficiencia en la producción que ha
demostrado ser altamente efectiva en la mejora de la eficiencia de los equipos y la reducción de los
tiempos de inactividad. Su implementación ha permitido a las empresas mejorar la calidad del
producto, reducir los costos de producción y optimizar sus procesos de producción. El futuro del OEE
en la industria es prometedor, con la integración de tecnologías avanzadas para proporcionar análisis
más precisos y predictivos.
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