在当前制造业竞争日益激烈的环境下，设备停机一分钟都可能带来数万元的损失。某华东地区中型机械加工企业（年产值约3.8亿元，员工650人）长期面临设备故障响应慢、维修记录散乱、备件库存积压等问题。最严重的一次，因一台关键CNC加工中心突发主轴故障，维修人员花了近9小时才定位问题，期间产线全线停滞，直接经济损失超12万元。更令人头疼的是，类似事件反复发生——不是缺少历史维修数据参考，就是备件采购周期过长，导致运维团队疲于奔命。
设备管理的核心痛点：信息割裂与响应滞后
这家企业的设备管理现状，在行业中颇具代表性。他们拥有超过140台各类生产设备，涵盖车床、铣床、磨床及自动化装配线。过去依赖Excel表格和纸质工单进行设备登记和维修派单，信息分散在不同部门和个人手中。设备档案不完整，维修过程无追踪，备件更换靠经验估算，导致三个典型问题频繁出现：
- 📝 问题一：故障定位耗时过长 —— 维修人员缺乏设备历史运行数据和维修记录支持，每次排查都像“重新开始”，平均故障诊断时间超过4小时；
- 🔧 问题二：备件库存失衡 —— 高频消耗件常断货，低频备件却大量积压，整体库存周转率仅为1.8次/年，远低于行业平均水平；
- ✅ 问题三：预防性维护形同虚设 —— 计划保养任务靠人工提醒，执行率不足40%，多数设备处于“坏了再修”状态。
这些问题的背后，是传统管理模式与现代生产节奏之间的脱节。企业意识到必须引入数字化手段，但又担心定制开发成本高、周期长、后期难调整。正是在这种背景下，他们选择了搭贝低代码平台作为突破口。
选择搭贝：低成本、快迭代的数字化路径
搭贝低代码平台之所以被选中，核心在于其“拖拽式建模+业务流程可视化+多端协同”的能力。企业IT与设备管理部门联合组建了一个3人小组（1名IT工程师、2名资深设备主管），在两周内完成了首个版本的设备管理系统搭建。整个过程无需编写复杂代码，所有功能模块通过图形化界面配置实现。
系统建设初期，团队明确了三大目标：一是建立完整的设备电子档案库；二是实现工单全流程在线流转；三是打通备件库存与采购联动机制。这些目标通过搭贝的表单引擎、流程引擎和数据看板三大核心组件得以落地。
实操步骤一：构建设备全生命周期档案
- 📌 登录搭贝平台，创建“设备资产”主数据模型 —— 定义字段包括设备编号、名称、型号、供应商、启用日期、所属车间、责任人等基础信息；
- 📎 上传设备技术文档与图纸附件 —— 每台设备关联PDF说明书、电路图、维保手册，支持移动端扫码即时查看；
- 🔗 设置设备关联关系树 —— 将主机与附属部件（如电机、传感器、液压站）建立层级关联，便于故障溯源；
- 📊 生成唯一二维码标签并打印张贴 —— 扫码即可进入该设备专属页面，查看实时状态与历史记录。
这一步操作门槛较低，普通办公人员经半天培训即可上手。所需工具仅为电脑、打印机和手机端搭贝App。预期效果是实现设备信息集中化、可视化，避免“找资料翻抽屉”的低效场景。
实操步骤二：上线在线工单处理流程
- 🔄 设计工单发起表单 —— 包含故障设备、问题描述、紧急程度、上报人、现场照片上传等功能；
- ⚡ 配置自动派单规则 —— 根据设备类型或故障类别，系统自动分配至对应维修班组，并触发企业微信通知；
- 📝 设定维修过程记录节点 —— 要求维修人员填写处理措施、耗时、更换备件、完工照片等信息；
- ✅ 添加验收闭环机制 —— 工单需由报修人确认后方可关闭，确保服务质量可追溯。
该流程上线后，工单平均响应时间从原来的3.2小时缩短至45分钟以内。维修人员反馈最大的改变是“不再靠打电话确认任务”，所有工作都有迹可循。尤其在夜班期间，新员工也能快速接手处理，降低了对老师傅的依赖。
实操步骤三：打通备件库存与采购链路
- 📦 建立备件主数据库 —— 录入所有常用零部件的编码、名称、规格、安全库存、供应商信息；
- 🔁 设置工单-备件消耗联动 —— 每次维修填写更换备件后，系统自动扣减库存数量；
- 🔔 配置库存预警阈值 —— 当某备件低于安全库存时，自动生成采购建议单并推送至采购负责人；
- 💰 对接财务审批流 —— 采购建议单经部门审批后，可一键导出为正式采购订单。
这一环节显著改善了库存管理效率。例如，原先每月需人工盘点两次的轴承类备件，现在系统实时监控，缺货预警准确率达97%以上。采购周期也从平均7天压缩至3天，因为需求提前提报，避免了临时加急采购带来的溢价成本。
真实案例成效：6个月实现运维转型
该企业自2025年5月正式启用基于搭贝平台构建的设备管理系统以来，经过6个月运行，取得了显著成效。以下是部分关键指标变化：
| 指标项 | 实施前 | 实施后（6个月） | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均故障修复时间（MTTR） | 6.8小时 | 2.1小时 | ↓69% |
| 计划保养执行率 | 38% | 89% | ↑134% |
| 备件库存周转率 | 1.8次/年 | 3.5次/年 | ↑94% |
| 设备综合效率（OEE） | 61% | 76% | ↑15个百分点 |
尤为值得一提的是，系统还衍生出一些意想不到的价值。例如，通过分析维修数据发现，某一品牌变频器故障率明显偏高，企业据此在后续设备更新中果断更换供应商，年节省维修费用超40万元。此外，新员工培训周期从原来的2个月缩短至3周，因为他们可以通过系统快速查阅历史案例，模仿标准操作流程。
常见问题与应对策略
在系统推广过程中，也遇到了两个典型问题，值得同行借鉴：
问题一：老员工抵触使用新系统
部分资深维修工习惯纸质记录，认为“打字太麻烦”“不如写在本子上快”。针对这一情况，企业采取了三项措施：
① 简化移动端录入界面，仅保留必填项；
② 设置“扫码快速报修”功能，拍照上传即可生成工单；
③ 将系统使用纳入绩效考核，每月评选“数字化先锋”，给予奖金激励。
三个月后，用户活跃度从初期的52%提升至93%，抵触情绪基本消除。
问题二：数据初始录入工作量大
140多台设备、上千种备件的信息迁移确实是个挑战。为降低门槛，团队采用了“分批导入+重点先行”策略：
① 优先录入关键设备（影响产线连续运行的）和高频故障设备；
② 利用Excel模板批量导入基础数据，减少手工输入；
③ 安排专人每周更新20台非重点设备，持续6周完成全覆盖。
整个过程未额外招聘人员，由现有管理员利用碎片时间完成，总投入工时约120小时。
系统扩展性探索：向预测性维护演进
目前，该企业正基于现有系统进一步升级。他们已在部分高价值设备上加装振动传感器和温度采集模块，数据通过网关接入搭贝平台。虽然尚未部署AI算法，但已能实现基础的趋势预警。例如，当某台电机轴承温度连续3天上升超过设定阈值，系统会自动创建一条“建议检查”工单，提醒提前干预。
未来计划结合搭贝的API接口，将设备运行数据与MES系统对接，实现真正的“状态驱动维护”。届时，维修决策将不再依赖固定周期或事后反应，而是基于实际健康状况动态调整，迈向工业4.0的核心理念。
