从上一篇的故事继续，咱们一起聊如何建立正确的逻辑应用OEE这个数值(信息)为进化助力——实现最优决策能力。
自动化设备或生产线一旦遇到效率方面的损失，如何在损失发生的早期（甚至是实质性损失发生之前）识别出应采取措施的必要性并定位行动的焦点，是管理范畴内的普遍挑战。您可以回溯前两篇中提到的小故事，不难发现OEE的数值发生偏差（与目标值比较）时，三类损失往往同时出现，并且检讨的过程通常会将“故障、降速和不良品”三者的关系无意识的搅乱在一起，由此就好似为团队整体挖了一个陷阱：
要么将决策指向“不行动”——不知道从哪里下手要么指向“各显神通”——都试试看吧，将结果交由运气找个生活中的类比：牙疼，低烧，没胃口。三种症状同时出现时，咱们从哪里下手？不但要迅速止损而且要从根本上（根本原因）预防其再次发生。
我们首先和大家明确的一般规律是三类损失的原因效果模型不同；效果的量化累计形态也不同；在管理系统中被识别的时点（手段）也不同。咱们可以借助安全管理领域的海因里希法则做个说明，在OEE这三类损失发生的顺序上可以大致理解为：每次质量（工艺过程参数上可量化的）波动，会在运行速度上呈现出30次左右的偏差，同时这一阶段中会发生一次实质上的故障停机损失（功能失效）。
以此为一般规律避免第二个陷阱，我们会分别从两个方面下手。其一是，针对三类损失所建立的不同监控手段，不同的数据“采集-记录-计算和警示设置”，第二是，为触发行动所设置的不同的检讨周期。我们试着用示意图讲清楚这个逻辑：
如果您邀请我们帮助引入“自动化-智能化”生产系统/设备，或是为已有的设备建立管理方法，我们的策略会按照以上逻辑来分配可用资源，布置工作重点。
在设备的整体功能、综合性能方面，我们首先
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