在当前制造业转型升级的背景下，许多中型制造企业仍面临设备台账不清、故障响应滞后、维修记录散乱等现实问题。某华东地区拥有320台生产设备的中型注塑加工企业就曾深陷这一困境——每月因设备突发停机导致的产能损失高达15%，维修人员平均响应时间超过4小时，备件库存积压严重却依然频繁出现‘有单无件’的尴尬局面。这类问题并非个例，而是广泛存在于年营收5亿以下的传统制造型企业中，其根源在于缺乏系统化的设备运行数据闭环与协同机制。
设备管理的核心痛点：信息孤岛与响应延迟
该企业在实施改进前，设备信息分散在Excel表、纸质巡检卡和员工记忆中。新入职的技术员无法快速掌握某台注塑机的历史维修轨迹，导致重复排查相同故障。更严重的是，设备使用状态与生产排程系统完全脱节，调度员安排任务时无法预判设备是否处于待修或保养周期内，造成计划外停工频发。
这种信息割裂不仅影响效率，还带来安全隐患。例如一次模具加热异常未被及时记录，后续操作员按常规参数启动，险些引发火灾。这暴露出传统管理模式下对风险预警的无力感——没有统一平台支撑，预防性维护只能停留在口号层面。
搭建数字化底座：以低代码平台实现设备档案电子化
为解决上述问题，企业决定引入搭贝低代码平台作为底层支撑工具，构建专属的设备管理系统。选择低代码方案的核心考量是：开发周期短（两周内上线基础模块）、无需专业程序员长期驻场、后期可由内部IT人员自主迭代功能。
通过拖拽式表单设计，首先建立了完整的设备电子档案库，涵盖设备编号、型号、采购日期、所属车间、责任人、技术参数、附属配件清单等28项关键字段。每台设备生成唯一二维码标签，张贴于机身显眼位置，扫码即可查看全部信息。
- 📌 登录搭贝控制台，创建‘设备资产’数据模型，设置必填字段如设备名称、类别、启用日期、供应商信息；
- 🔧 配置关联关系字段，将设备与车间、班组、负责人进行绑定，确保责任到人；
- 📱 启用移动端采集功能，现场拍照上传设备现状，并自动生成带时间戳的影像记录；
- 🔗 集成企业微信账号体系，实现扫码即登录、权限自动匹配，避免多系统切换；
- 📊 发布公开查询页面，允许所有授权员工实时检索设备状态，打破信息壁垒。
该阶段实施门槛较低，仅需一名熟悉业务流程的管理员配合IT人员完成初始配置，全程耗时6个工作日。预期效果为：设备信息查询效率提升90%以上，纸质文档归档工作量减少75%。
构建故障报修闭环：从被动抢修转向主动干预
在完成基础建档后，下一步聚焦于优化维修响应流程。过去工人发现异常需口头通知班长，再由班长联系维修组，中间存在沟通断层和责任模糊。现在通过搭贝平台搭建了标准化的‘故障申报-接单-处理-验收’四步流程。
当操作员发现设备异响或性能下降时，打开企业微信中的搭贝应用，点击‘立即报修’按钮，填写故障现象、上传视频证据、选择紧急程度。系统自动推送工单至对应维修班组负责人，并根据预设规则判断是否触发升级机制（如连续两次报修未解决则上报主管）。
维修人员接单后需在30分钟内到达现场，处理完成后填写更换部件、耗时、建议措施等信息，由报修人线上确认闭环。整个过程留痕可追溯，管理层可通过仪表盘查看各设备MTTR（平均修复时间）、重复故障率等指标。
- 📝 在搭贝流程引擎中新建‘设备维修工单’审批流，设定发起人、审批节点、超时提醒规则；
- ✅ 设置自动派单逻辑，依据设备类型匹配对应技工组，减少人工分派误差；
- 🔔 开启短信+应用双通道提醒，确保关键工单不被遗漏；
- 🗂️ 建立常见故障知识库模板，引导维修人员填写标准化解决方案，便于后期复用；
- 📈 对接BI报表组件，生成月度维修分析报告，识别高频故障点。
推行预防性维护计划：让保养不再流于形式
很多企业虽有设备保养制度，但执行效果差强人意。原因在于：计划靠人工排程易遗漏、执行无监督、结果难考核。为此，项目团队利用搭贝的定时任务功能，实现了自动化的PM（Preventive Maintenance）计划推送。
根据不同设备类型设定保养周期（如A类设备每500小时强制润滑，B类每季度校准传感器），系统自动计算下次保养时间，并提前3天向责任人发送待办提醒。保养完成后需上传前后对比照片、填写检查项打勾清单，经班组长审核方可标记完成。
💡 实操技巧：如何设置动态保养周期？
对于运行负荷波动较大的设备，可结合生产系统API获取实际运行小时数，而非简单按日历天数推算。例如某注塑机昨日连续工作22小时，则系统自动将其保养倒计时减少22小时，确保真正按‘机器生命’计时。
真实案例落地：某注塑企业实施后的成效验证
该企业为典型的离散制造型企业，主营汽车内饰件生产，拥有注塑机、机械手、烘干机等共计320台设备，员工规模约480人，年产值约4.3亿元。自2025年Q2起分阶段部署上述方案，至Q3末全面运行稳定。
经过三个月的数据积累与流程磨合，关键运维指标发生显著变化：
| 指标项 | 实施前 | 实施后（3个月） | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均故障响应时间 | 4.2小时 | 1.1小时 | ↓73.8% |
| 月均非计划停机次数 | 27次 | 9次 | ↓66.7% |
| 预防性维护完成率 | 58% | 96% | ↑65.5% |
| 备件库存周转率 | 2.1次/年 | 3.8次/年 | ↑81.0% |
尤其值得注意的是，由于维修记录结构化沉淀，企业首次实现了对‘顽固性故障’的根因分析。例如发现某型号注塑机的液压阀损坏高度集中在夏季高温时段，进而推动采购部门加装专用冷却装置，从根本上降低了此类故障发生概率。
常见问题一：老旧设备无通信接口怎么办？
这是大量传统工厂面临的共性难题。并非所有设备都支持MODBUS、OPC UA等工业协议对接。对此，我们采用‘人工补录+周期性同步’策略。
具体做法是：为每台无联网能力的老设备设立‘运行日志卡’，由操作员每日填写开机时长、能耗读数、异常情况三项核心数据，下班前通过移动端录入系统。虽然增加少量人工操作，但保证了数据完整性。后期可根据效益评估择机加装边缘采集网关，逐步推进智能化改造。
常见问题二：一线员工抵触使用新系统如何应对？
变革总会伴随阻力。初期部分老技工认为扫码报修“太麻烦”、“不如喊一声快”。为此，企业采取三项措施：
- 简化操作界面，只保留最必要字段，单次报修操作控制在3步以内；
- 设置‘数字先锋’奖励机制，每月评选使用频率最高的前五名员工给予奖金激励；
- 将系统使用情况纳入班组KPI考核，形成正向驱动。
同时强调系统的便利性——维修人员现在能更快拿到准确故障描述，减少来回确认的时间消耗，反而减轻了他们的工作负担。经过两个月适应期，用户活跃度从初期的41%上升至92%。
效果验证维度：从成本节约到管理升维
本项目的最终效果验证不仅体现在直接经济效益上，更反映在管理能力的实质性跃迁。我们设定三个层级的评估标准：
- 💰 财务层面：统计维修人工成本、备件损耗、停产损失三项合计支出，对比实施前后同期数据，测算出ROI达217%（投入系统建设费用约28万元，半年节省综合运维成本约60.8万元）；
- ⏱️ 运营层面：通过系统日志分析工单流转效率，发现跨部门协作平均耗时由原来的5.7小时压缩至1.9小时，流程透明度大幅提升；
- 🧠 组织层面：培养出一支具备数字化思维的基层骨干队伍，能够自主提出流程优化建议，如新增模具寿命预警功能、联动ERP更新备件库存等，形成持续改进的文化氛围。
值得一提的是，该企业目前已将此套模式复制到旗下另一家分厂，借助搭贝平台的模板导出功能，仅用3天便完成了新厂区的系统初始化配置，展现出良好的可扩展性。
未来延伸方向：向预测性维护迈进
当前系统已具备向更高阶的预测性维护（PdM）演进的基础条件。下一步计划是在关键设备上加装振动传感器与温度探头，通过物联网网关实时采集运行数据，结合历史维修记录训练简易故障预测模型。
例如当某电机轴承振动值连续三天超出正常阈值15%，系统即可提前生成预警工单，提示安排专项检查，从而避免突发性损坏。这一阶段将引入AI算法模块，但仍依托搭贝平台作为前端展示与流程承载主体，保持整体架构的一致性与可控性。
可以预见，在低代码技术加持下，设备管理正从‘救火式运维’走向‘数据驱动决策’的新阶段。对于广大中小制造企业而言，不必追求一步到位的高成本改造，完全可以通过小步快跑的方式，先解决最紧迫的信息协同问题，再逐步叠加智能功能，最终实现真正的精益化运营。
