管理与安全环保层面，ERP与商业智能（BI）系统整合采 购、生产、财务等全业务数据，能构建可视化决策驾驶舱；物 联网与AI监控技术可有助于实现高温熔炼区、重型设备区等高 危场景的无人化巡检，通过EAM设备管理系统可进行预防性维 护降低故障率；能源管理系统能实时监控吨钢能耗，结合工艺 优化可有效降低综合能耗，兼顾安全生产与绿色制造目标。解 决数据割裂、高耗能生产、管理痛点。 综上，数字化转型不仅为企业带来提质降本、效率提升的 人工。 二级：EAM 监控轧机振动、电机温度，实现故障早期预警 企业使用专业的设备管理系统（EAM），对设备维护实施 计划性管理。例如系统根据设备运行时间和厂商建议，自动生 成周/月度保养计划，提醒维护人员按计划更换易损件、润滑保 养等。某钢材公司通过 EAM 建立了维护日历，对轧机、加热 炉等关键设备安排每周小检、每月大检，严格执行，故障率明 显下降。同时，EAM 系统对维修工单流程进行管理，从报修到

、油位及清 洁状况；设备型号、采购日期与维修记录等信息通过 Excel 管理，数据分散易丢失，查询历史维修记录需逐表翻找，效 率低下。 二级：建立电缆设备数字化台账与维护体系。企业上线 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。 OEE 模型优化工艺参数，全面提升设备效能。 典型案例：金杯赣昌 EAM 系统设备全生命周期精益管理 案例背景：作为金杯电工控股子公司，江西金杯赣昌电 缆年营收超 4 亿元，产品品类超千种。随着全国订单增长， 传统设备管理模式导致点检漏记、维修滞后、备件短缺等问 题频发，严重影响生产稳定性与订单交付。 具体举措：公司引入 EAM 系统实施数字化管理：建立 设备全生命周期电子台账，实现集中精准可追溯；自动生成

或纸质卡片记录每台设备的基本信息、点检和保养日期、 历史故障情况等。维修人员每次检修后填写记录表保存。这阶 段虽然有了设备档案，但数据零散，不能实时监控设备状态。 二级： EAM 系统设定定期点检计划，自动提醒窑炉、磨 床预防性维护，预警超限与故障 引入设备管理系统（EAM）或在 ERP 中使用设备模块，对 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 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 的实时采集与异常报警。给主要设备加装传感器，如给窑炉加 装温

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 巡检，故障预测弱，突发故障常打乱生产计划。同时，换线、调 试等产能波动未被纳入排产考量。需通过设备管理系统（EAM） 与物联网传感器实时监控设备状态，利用机器学习预测故障风险， 并将设备产能波动纳入排产模型，实现动态资源分配与排产韧性 提升。 四是数据孤岛突出，决策支撑不足。企业内 ERP、MES、 WMS 测模型，结合历史故障数据与实时运行参数，生成动态维护计划 与备件需求预测，优化库存周转率，降低备件成本。 三是设备联网率低，数据孤岛严重。企业老旧设备占比高， 协议不兼容导致数据采集困难，设备管理系统（EAM）与生产、 质量系统未打通，影响协同决策。企业需要采用协议转换网关或 软件定义网关（SD-Gateway），实现异构设备统一接入，并通 过 API 接口与 ERP、MES 系统集成，构建设备全生命周期数据

单审批，维修记录登记于台账本。 二级：部署 CMMS 系统，电子化工单流转故障报修流程。 关键设备加装振动传感器，人工定期采集数据并存档分析；建立 电子备件库存清单，扫码记录备件领用。 三级：MES/EAM 系统集成设备实时数据，自动生成预防性 维护计划。故障代码与维修方案知识库联动，推送标准化维修指 南；基于历史数据分析备件寿命，动态优化安全库存模型。 四级：基于 AI 算法融合工况数据预测剩余寿命、自主协同

纸质表单审批，维修记录登记于台账本。 二级：部署简易 CMMS 系统，电子化工单流转故障报修流 程。关键设备加装振动传感器，人工定期采集数据并存档分析； 建立电子备件库存清单，扫码记录备件领用。 三级：MES/EAM 系统集成设备实时数据，自动生成预防性 - 31 - 维护计划。故障代码与维修方案知识库联动，推送标准化维修指 南；基于历史数据分析备件寿命，动态优化安全库存模型。 四级：基于数字孪生构建设备健康模型，AI