由 Équipe TEEPTRAK | 5 月 20, 2026 | 未分类
边缘计算平台OEE选型：通用平台和专用工具的决策矩阵 中国制造业在评估设备效率监控方案时，越来越多地面临一个架构层面的选择——是用通用工业边缘计算平台（如Litmus Edge、Siemens Industrial Edge、AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge、华为FusionPlant）来实现OEE功能，还是直接部署专用OEE系统（如蒂普泰柯及同类产品）。本文构建一个边缘计算平台OEE选型的决策矩阵，帮助工厂IT架构师在多种方案之间做出有据可依的选择。 工业边缘计算平台做OEE：当前市场格局...
由 Équipe TEEPTRAK | 5 月 20, 2026 | 未分类
Litmus Edge 与专用OEE系统的架构差异：五个维度的技术对比 中国工厂在评估设备效率监控方案时，经常面临一个架构选择——用通用工业边缘平台（如Litmus Edge）加自建分析应用来实现OEE，还是直接部署专用OEE系统（如蒂普泰柯）。这两种路径的区别不仅是产品选择的差异，更是底层技术架构的差异。本文从数据采集架构、计算位置、应用层完整度、运维负担、扩展路径五个维度对比Litmus Edge 与专用OEE系统的技术差异，帮助工厂IT经理做出有据可依的架构决策。 维度一：数据采集架构 Litmus...
由 Équipe TEEPTRAK | 5 月 20, 2026 | 未分类
Litmus Edge 替代方案：中国工厂用通用边缘平台做OEE是不是最优解 Litmus Edge是美国Litmus Automation旗下的工业边缘计算平台，核心能力是OT数据采集、多协议转换（200多种工业协议）、边缘计算和数据转发到云端。在全球工业物联网市场中，Litmus Edge被定位为”连接OT和IT的中间层”——把设备数据从PLC、传感器、控制系统中抽取出来，清洗转换后推送到上层应用（MES、ERP、数据湖、BI工具）。许多中国工厂在评估设备效率监控方案时，也会把Litmus...
由 Équipe TEEPTRAK | 5 月 19, 2026 | 未分类
OEE六大损失与稼动率：哪几个损失影响稼动率、哪几个不影响 TPM理论体系中的六大损失（Six Big Losses）是设备效率改善的标准框架，但许多中国工厂在实际应用中遇到一个困惑——OEE六大损失与稼动率到底是什么关系？六个损失中哪几个属于稼动率范畴、哪几个不属于？这一问题没有标准答案的根本原因是稼动率本身有多种定义口径。本文从严格的TPM定义出发，逐一映射六大损失到OEE三因子（可用率/性能率/质量率），并明确说明哪些损失影响稼动率、哪些不影响。 六大损失的标准定义...
由 Équipe TEEPTRAK | 5 月 19, 2026 | 未分类
稼动率计算公式：四种主流口径完整对比与适用场景 中国制造业在稼动率计算公式上没有统一标准——同一家工厂的不同班组、同一行业的不同工厂、甚至同一份咨询报告的不同章节，都可能使用差异较大的稼动率算法。这种不一致带来的直接后果是跨厂、跨班组、跨时间的稼动率数据缺乏可比性。本文系统列出中国工业实践中四种最常见的稼动率计算口径，分析各自的适用场景、典型偏差、以及与OEE可用率的精确关系。 稼动率计算公式的核心要素...
