设备管理 痛点需求：对于精品钢材企业，中小企业的设备管理痛点 在于设备故障停机影响大、维护不及时且成本高昂。首先，许 多企业设备点多面广（如炉窑、轧机、起重等多种类型），但 日常巡检主要靠人工，设备运行状态无法实时掌握。一些隐蔽 故障征兆（如轴承振动、温度异常）往往被忽视，等设备突然 宕机才发现，造成计划外停机，打乱生产节奏。其次，维修方 式偏被动和粗放。没有完善的预防性维护计划，通常是设备坏 影响产出，要么过度维护增加成本。再次，备品备件管理混 乱，停机等件现象常见。由于缺少数据指导，备件库存不是短 缺就是积压，而且故障发生后可能没有合适备件，延长修复时 间。归结起来，中小企业设备管理数字化程度低，难以及时预 — 25 — 知故障、优化维护策略，导致设备可动率和使用寿命偏低，维 护费用却居高不下，生产经营受影响。 应用场景：设备管理数字化旨在提升设备全生命周期管理 水平，减少故障停机和降低维护成本，分级如下： 系统对维修工单流程进行管理，从报修到 完成都有记录，并关联备件库存模块，实现备件领用登记和库 存更新。二级应用使企业进入预防维护阶段，设备故障有所减 少，可动率提高，维护工作有章可循。 三级：设备数据与生产系统联动，支撑非计划停机分析 — 26 — 企业在关键设备上部署物联网传感器，实时采集振动、温 度、压力、电流等状态数据，并利用智能算法分析，开展预测 性维护。场景举例：某特钢厂在大型空压机和行车轴承处安装 振动

接不畅、生产柔性不足等问题，通过部署 MES 系统及设备物联网 改造，实现对贴片机、塑封机、焊线机等关键设备运行状态的实 时监控与智能调度。结合 AI 预测性维护优化设备健康管理，减 少非计划停机，提升设备综合效率（OEE），缩短在制品等待时 间，增强企业应对多品种、小批量、快交付订单的生产响应能力。 四是在质量合规层面，针对产品良率波动大、全流程追溯困 难、认证准备周期长等问题，通过工艺参数实时采集与数字孪生 根因分析提前预警与预防维护。企业可运用 AI 根因分析技术，通过深度学习解析 ATE 日志中的异常模式， 提前预警批量性故障风险。联合终端厂商共享设备运行数据，动 态优化系统级维护策略，减少客户产线停机损失，实现从售后处 理向预防性服务转型。 典型案例：客户服务与市场响应数字化——经营宝系统推动康成 泰实现精准化与闭环升级 案例背景：深圳康成泰实业有限公司在售后服务环节面临 四大核心难题：一是市场预测依赖人工经验，准确率仅 数、点 检记录、维护历史等数据分散于多个表格与纸质文件中，缺乏统 一、实时的数字化采集与存储机制，导致设备状态难以精准掌握； 二是维护模式被动化，设备维护主要依赖故障发生后的事后抢修， 不仅停机损失大，且缺乏基于数据的预测性维护能力，严重影响 生产连续性与产品良率。 - 22 - 应用场景： 一级：半导体工艺设备电子化管理。企业可借助电子台账及 设备监控工具，记录核心设备的型号、运行时长、故障次数等关

99%；（3）质量成本压缩：检验滞缓减少，车间效 率提升 12%，综合质量成本下降 18%。 （图：质量管理功能模块） - 21 - 6.设备管理 痛点需求：（1）注塑机、绕线机等关键设备故障停机频繁， 维修依赖老师傅，缺乏故障预测能力；（2）关键设备维修溯源 难，设备点检、保养计划执行过程不透明，漏检、超期保养等现 象时有发生；（3）设备综合效率统计靠人工，数据不准确，难 以有效定位效率瓶颈。 二级：基于系统制定并执行设备的定期预防性维护保养计划。 企业应用 MES 系统管理设备台账、维护计划、点检任务和点检标 准自动下发，通过移动端扫码进行点检作业。通过移动端作业实 现设备故障报修以及后续处置流程，记录维修内容、停机时间。 三级：主要设备联网，实时监控运行状态与异常自动报警。 通过传感器、PLC 实时采集关键设备运行参数。系统自动计算核 心设备（如注塑机，数控车间，加工中心，生产线）OEE（时间 利用率 产车间的完整制造 工场，涉及 300 多台各种加工设备，面对电动工具生产设备高负 荷运行特点，华丽电器主要痛点：（1）设备状态黑箱化：关键 设备的转速、温度、振动异常无法实时感知，突发故障导致停机； （2）维保策略粗放：定期保养脱离实际工况，20%设备过度保养， 30%设备维护不足;（3）维修响应滞后：故障依赖人工上报，平 均需 4 小时调派维修，维修记录缺失；（4）效率优化盲区：设

通过算法生成动态排产方案，提升计划精准性与灵活性，缩短生 产周期。 二是物料供应不稳，排产与执行脱节。中小企业常因采购周 期长、库存管理粗放常导致物料短缺或积压，影响生产连续性。 传统排产未与供应链实时联动，易造成非计划停机。需部署供应 链管理系统（SCM），打通采购、库存与生产数据，实现物料需 求自动计算与动态调整，并建立预警机制，确保排产与供应同步。 三是设备故障频发，排产缺乏动态调整。设备维护依赖人工 巡 线时间，提 升生产灵活性。 四是设备维护模式被动，非计划停机频繁。设备管理依赖手 工记录，维修人员技能要求高且流动频繁，导致故障预判能力弱， 紧急维修影响生产进度。企业需要建立设备数字孪生模型，基于 大数据分析实现健康度预测与故障预警，沉淀设备维保经验形成 - 22 - 知识库，支撑快速故障定位与解决方案推荐，减少非计划停机。 五是质量追溯体系缺失，问题反复发生。对品质影响因子监 - 29 - 4.设备管理 （1）痛点需求 一是设备状态监测依赖人工，故障响应滞后。中小企业多采 用传统巡检方式，设备运行数据（如温度、振动、负载）依赖人 工记录，难以实时捕捉异常，导致故障停机损失大。企业需要部 署低成本物联网传感器与边缘计算设备，实时采集设备关键参数 并上传至云端，通过 AI 算法分析异常阈值，实现故障预警与自 动派单，缩短平均故障响应时间。 二是维护计划被动，备件库存成本高。企业设备维护依赖“事

理、分级保养管理、故障维修管理等功能，帮助工厂建立预防性 维修保养体系，实现工厂对设备的全生命周期管理。设备管理助 力全局设备效率，提高设备利用率和开机率，大幅减少设备故障， 避免造成意外停机的损失，有效助力设备管理，提升车间生产效 率与绩效，实时监控设备信息，综合降低企业的运营成本，通过 设备管理提供的数据，有效支撑排产计划和订单计划，确保企业 计划排程准确无误。 实施成效：生 3）针对个性化定制与柔性生产需求。借助数字孪生技术和 模块化设计，快速响应市场变化和客户需求，实现小批量、多品 种的灵活生产，满足不同客户的定制化需求。最后利用 AI 与机 器学习，优化生产流程，预测设备故障，减少停机时间，同时提 升产品质量和性能。并通过边缘计算与智算融合，实现对海量数 据的实时处理和深度学习模型的云端训练，有效支持现场设备的 智能化操作。 - 24 - 系统架构示意图 数据采集产品连接方式为多种传感器连接至数采终端设备 产线改造，如采用工业机器人和自动化装备，结合视觉识别和自 动引导车辆（AGV）技术，实现生产线的高度自动化，设备联 网率提升 50%，采集自动化程度提升 60%以上，车间能源管理 100%实时数据采集，减少人工干预与停机时间，提高生产效率 和一致性；通过设备联网改造，数据实时采集与分析对生产运营 环节进行全面数字化管理，赋能传统生产智改数转，该项目助力 华安钢宝利在中小企业数字化转型评测中分值增加，丰富场景数

诊断平台，可在线分析故障代码迅速锁定原因，让服务人员携 带对应零件上门维修，一次性解决问题。在三级场景下，中小 企业可以向客户提供主动巡检保养服务：定期生成机器健康报 告，提醒用户何时更换机油、滤清器，减少意外故障停机。这 不仅降低了客户维护成本，也为企业带来配件销售和延保的新 收益。 四级：基于设备运行数据，远程诊断并主动推送维护保养 建议 本阶段中，企业将售后服务与营销、研发深度融合，形成 闭环反 连接到系统，现场数据自动采集：包括设备状态（开机/停机、 故障代码）、产品追溯数据（每件产品经过时间、检测结 果）、人员绩效（工序作业时间）等。管理人员可以在电脑或 移动端实时查看各车间 WIP（在制品）数量、合格率、设备 OEE 等关键指标，并设置阈值报警。一旦发生故障停机、品质 异常超出阈值，MES 立即推送警报给相关责任人。例如机床故 — 22 — 障停机超过 10 分钟，维修人员手机会收到通知并到场处理。这

维护保养进行计划性管理。系统中建立所有设备清单，设定定 期保养周期，到期自动提示并生成工单。点检人员按照系统工 单执行巡检，并将结果录入，如发现隐患及时安排维修。系统 — 32 — 还能统计设备开机率、故障停机时长等指标，以评估设备绩效。 通过 EAM，企业实现了从“修理式维护”向“计划预防式维护” 转变。 三级：物联网监控设备运行数据，制定预防性维护计划并 自动派发工单 部署设备物联网监控和预警系统，实现关键设备运行参数 温度传感器，将数据接入云平台监控。一旦参数超过设定阈值 （例如振动剧增预示轴承可能磨损），系统立即通知维护人员 检修，防患于未然。企业还可利用传感数据进行设备健康评估， 通过算法模型预测设备剩余寿命，合理安排检修时机，避免既 不停机过早维护浪费寿命，也不拖到故障才修影响生产。此外， 设备监控系统与生产 MES 联动，可以在设备故障时自动调整生 产计划（如切换另一条产线生产），将损失降到最低。通过物 联网技术初步建立预测性维护能力。 损情况，以预测潜在故障点。使用 AI 监控设备健康状态，优化 维护策略——例如建议在生产淡季对窑炉进行大修，以避免旺 季突然故障。长远来看，四级场景有望将设备可靠性提高到接 近 100%，故障零停机成为可能。 典型案例：迈晶光电基于设备管理系统实现设备全面管控 娄底市湖南迈晶光电科技有限公司在设备管理中面临设备 信息记录不完整、状态监控不及时、保养周期不科学等问题， 导致设备利用率低、故障率高、维护成本大，制约生产效率和

数字化转型能够助力合成橡胶行业中小企业提升生产效率。 利用物联网和传感器实时监控并优化密炼、硫化等关键工艺参数， - 7 - 不断优化工艺模型，减少停机与废品率。通过物联网技术监测设 备运行状态，实现设备预测性维护，变“事后维修”为“事前维 护”，大幅减少非计划停机时间，降低维修成本，延长设备寿命。 同时，通过数字化系统实现生产排程自动化与能源消耗精细化管 理，有效缩短生产周期并降低单位能耗，实现降本增效。

30%，对 大客户标书响应时间缩短至一天内，订单交付周期减少四分 之一，提升对海外订单和市场变化的敏捷响应能力。 四是构建安全可控的生产环境，缓解专业人才短缺与操 作风险。通过设备预测性维护降低突发停机 70%，实现高温、 高压等危险环节的数字化监控与预警，大幅减少安全风险。 自动化与智能化设备降低对高技能操作人员的依赖，帮助企 业应对挤塑、设备维修等领域人才紧缺的痛点，提升生产环 境安全性与运营连续性。 EAM/设备管理模块，实现设备台账电子化与点检任务移动 化。系统自动生成日、周、月、年维护计划，扫码即可查看 标准并打卡；支持故障报修与计划维修工单自动生成，详细 记录维修内容、备件消耗与停机时间，显著提升维修效率。 三级：实现电缆关键设备数据采集与 OEE 分析。通过 传感器和 PLC 实时采集关键设备数据（如电机电流、温度、 振动、液压压力、挤出机温压等），自动计算 VCV 交联线

基于历史安全数据（如设备故障记录、事故案例）、实时监测数 据（如应力变化、能耗波动），运用机器学习模型构建风险预测 算法，提前识别潜在危险源（如模具裂纹、液压系统老化）；通 过边缘计算实现自动预警（如设备异常停机、通风系统联动）， 并触发预设的应急处置流程，形成“预测－预警－响应”的闭环 智能管控。 典型案例：德力西电器构建“云-边-端”智能安全防御体系实现 隐患毫秒级自动阻断 企业在用电管理中面临诸多痛点：长期依赖人工巡检，难以 时自动断电；此外，MeshLite 网关组网形成自愈网络， 故障节点能自动绕行，保障通信连续性。实施该体系后，企业成 效显著：隐患响应从人工 2 小时发现提升为自动 100ms 阻断， 提速 7.2 万倍；故障停机月均次数从 3.2 次降至 0.8 次，下降 75%。 全方位实现了车间安全生产的优化升级。 （图：电压预警阈值管理） 4.能耗管理 痛点需求：依赖人工记录能耗数据，存在效率低、易出错、