在当前制造业竞争日益激烈的环境下，设备的稳定运行直接关系到产能输出与交付周期。然而，许多中型制造企业仍面临设备台账不清、维修响应滞后、保养计划执行不到位等现实问题。某华东地区年产值3.8亿元的机械加工企业就曾因一台关键数控机床突发故障，导致整条产线停工16小时，直接损失超45万元。更令人担忧的是，事后复盘发现，该设备已连续三个月未按规范进行润滑保养——这一痛点并非个例，而是大量依赖人工记录和Excel表格管理设备的企业普遍面临的困局。
设备管理的三大核心挑战正在制约企业效率提升
首先，信息孤岛现象严重。设备采购、使用、维护、报废各环节数据分散在不同部门手中，生产部关注停机时间，财务部核算折旧成本，维修组记录故障处理过程，却缺乏统一平台整合。这种割裂状态导致管理层无法准确判断某台设备的真实利用率或综合成本。
其次，预防性维护形同虚设。尽管多数企业都制定了月度保养计划，但执行情况往往依赖班组长的自觉性。纸质工单易丢失、电子表格更新不及时、责任人不明确等问题使得“计划赶不上变化”，最终演变为“坏了才修”的被动模式。
最后，决策依据不足。当需要评估是否更换老旧设备时，管理者常凭经验拍板，缺少对历史故障频率、维修费用趋势、能耗水平等多维度数据的系统分析，造成投资浪费或延误升级时机。
实操案例：200人规模机械厂实现设备可视化管控
以浙江某精密零部件生产企业为例，该公司拥有各类生产设备137台，涵盖CNC加工中心、注塑机、检测仪器等，此前完全依靠手工登记维修日志和纸质点检表。2025年第四季度，其引入基于搭贝低代码平台搭建的设备管理系统，实现了全流程数字化转型。
项目实施周期为6周，由IT部门联合生产、设备、仓储三个业务单元组成专项小组。通过拖拽式表单设计功能，快速构建了包含设备档案、巡检任务、维修申请、备件库存四大模块的应用系统，并与企业原有的ERP完成基础数据对接。
具体落地过程中，首先为每台设备生成唯一二维码标签，张贴于机身显眼位置。操作人员使用手机扫描即可查看设备参数、最近三次保养记录及标准作业指导书。同时，系统自动推送每日点检任务至对应责任人企业微信端，完成拍照上传后即形成可追溯的电子台账。
五大关键步骤推动设备管理落地见效
- ✅ 梳理现有设备资产清单并分类编码：将全部设备按加工类、检测类、辅助类划分，建立统一命名规则（如JC-CNC-001代表加工车间第1台数控机床），确保后续数据录入一致性。
- 🔧 配置标准化巡检与保养模板：针对不同类型设备设定差异化检查项，例如对液压系统重点监测油温与压力值，对电气柜则强调清灰与接线紧固，避免“一刀切”式检查流于形式。
- 📝 设置自动提醒与工单流转机制：利用搭贝流程引擎设定周期性任务触发条件，如“每运行500小时自动生成一级保养工单”，并指定审批路径与超时预警规则。
- 📊 打通备品备件库存联动逻辑：维修工单中选择更换部件时，系统自动查询仓库实时库存，低于安全阈值则触发采购建议单，减少因缺件导致的等待时间。
- 📱 部署移动端应用支持现场作业：所有功能适配手机端操作，支持离线填写、图片上传、GPS定位打卡，确保一线员工在信号不佳区域也能正常使用。
常见问题一：老员工抗拒新系统怎么办？
这是推行数字化过程中最常见的阻力之一。解决方案不是强行推进，而是采用“试点带动+激励并行”策略。选取两个班组作为首批试点单位，安排年轻骨干担任“数字协管员”，协助老师傅完成初期操作。同时设立“无故障运行天数排行榜”，每周公示表现优异的设备与责任人，给予小额奖金或调休奖励。实践表明，当员工看到自己负责的设备停机率下降、考核评分上升后，主动使用意愿显著增强。
常见问题二：系统上线后数据不准怎么处理？
数据质量取决于源头输入。必须建立“谁操作、谁负责”的责任制，在系统中设置必填字段与逻辑校验规则。例如，填写故障描述时若未选择故障类型，则无法提交；上传维修照片数量少于两张将弹出提醒。此外，每月开展一次数据审计，随机抽查20%的工单记录，核对现场实际情况，发现问题及时培训纠正。经过三个月磨合期，该企业的数据完整率从最初的68%提升至97%以上。
如何验证设备管理改进的实际效果？
最核心的验证维度是设备综合效率（OEE），它由可用率、性能率、合格品率三部分构成。以该机械厂为例，系统上线前OEE长期徘徊在61%左右，主要瓶颈在于换模时间长和待料停机频繁。
| 指标项 | 上线前均值 | 上线6个月后 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均故障间隔时间（MTBF） | 89小时 | 142小时 | +59.6% |
| 平均修复时间（MTTR） | 58分钟 | 39分钟 | -32.8% |
| 月度计划保养达成率 | 63% | 94% | +31个百分点 |
| 备件库存周转率 | 2.1次/年 | 3.5次/年 | +66.7% |
值得注意的是，OEE的改善并非一蹴而就。前三个月主要解决数据采集完整性问题，第四至六个月逐步优化排程与资源调配。如今该企业已能通过系统看板实时监控各车间设备运行状态，一旦某台设备连续两小时利用率低于70%，系统即向主管发送预警消息，便于及时干预调整。
拓展应用：让设备数据反哺生产决策
随着数据积累，该企业开始探索更高阶的应用场景。例如，将设备能耗数据与产量关联分析，识别出某些型号机器在特定工艺参数下存在明显电能浪费现象，进而优化加工程序，单台年节省电费约1.2万元。
又如，在承接新订单评估交付能力时，不再仅凭经验估算产能，而是调取过去半年同类产品的设备占用时长分布图，结合当前在制品进度，给出更精准的排产建议。这些衍生价值进一步提升了管理层对数字化投入的认可度。
低成本启动的关键：选择合适的工具平台
对于预算有限的中小企业而言，传统MES系统动辄数十万的投入显然不现实。而基于搭贝零代码平台的轻量化方案提供了另一种可能。其优势在于无需专业开发团队，业务人员经3天培训即可独立搭建应用，且支持按需订阅付费，初始投入可控制在万元以内。
更重要的是，这类平台具备良好的扩展性。初期可先聚焦设备台账与维修管理，待运行稳定后再逐步接入生产报工、质量管理等功能模块，形成渐进式数字化路径。目前已有超过1200家制造企业通过该方式实现了局部环节的提质增效。
未来趋势：设备管理正走向预测性智能运维
随着物联网传感器成本下降，越来越多企业开始尝试在关键设备上加装振动、温度、电流监测装置。这些实时数据接入管理系统后，可通过算法模型预判潜在故障风险。例如，当轴承振动频谱出现特定异常峰值时，系统可在真正损坏前两周发出预警，为企业预留充足的备件采购与维修窗口期。
虽然全面部署还需一定投入，但中小企业可采取“重点突破”策略：优先在价值最高、故障影响最大的几台设备试点，验证效果后再复制推广。这既是技术升级的过程，也是组织能力沉淀的过程。
