在华东某年产值超8亿元的中型机械制造企业里，设备停机成了生产部门最头疼的问题。去年第三季度，仅因设备突发故障导致的非计划停机就累计超过137小时，直接造成订单交付延迟6单，客户投诉率同比上升24%。更令人焦虑的是，维修记录仍靠纸质工单流转，备件库存依赖老师傅经验估算，新员工面对复杂设备常常‘不敢动、不会修’。这并非个例——据2025年《中国工业设备运维白皮书》数据显示，73%的中型制造企业在设备数据整合、故障响应效率和预防性维护执行上存在明显短板。
设备管理困局背后的三大症结
很多企业误以为设备管理就是‘坏了修、定期保养’，但实际上，现代制造业对设备可用性、OEE（设备综合效率）和预测性维护提出了更高要求。上述企业的困境，本质上暴露了三个深层问题：
第一是信息孤岛严重。设备采购台账、点检记录、维修日志分散在Excel、纸质表单甚至个人笔记本中，跨部门协作时数据对不上、责任难追溯。比如一次空压机故障，维修组调出的上次保养时间与设备科登记不符，延误抢修近两小时。
第二是响应机制滞后。大多数企业仍采用‘报修—派单—到场’的传统流程，平均响应时间长达40分钟以上。尤其夜班期间，值班人员少，故障上报靠打电话，极易漏报或误判优先级。
第三是缺乏数据驱动决策能力。管理层想了解某类设备的MTBF（平均故障间隔时间）或年度维修成本占比，往往需要花几天时间手工统计，且准确性存疑。没有实时数据支撑，预防性维护计划形同虚设。
搭贝低代码平台如何实现快速破局
面对这些问题，该企业选择引入搭贝低代码平台，在不到三周时间内搭建了一套轻量级但功能完整的设备管理系统。之所以选择低代码，核心考量是：传统ERP模块定制周期长（通常3-6个月）、成本高（百万级投入），而企业急需一个能快速验证、灵活调整的解决方案。
搭贝的优势在于其可视化开发界面和预置工业模板。IT部门两名非专业开发人员经过5天培训即可独立建模，无需编写复杂代码。系统上线后，所有设备档案实现电子化归档，每台设备生成唯一二维码标签，扫码即可查看历史维修记录、操作手册和关联备件清单。
实操落地四步走
- ✅ 梳理设备资产清单并分类编码：首先由设备科牵头，联合生产、仓储部门盘点全部在用设备，按加工类、检测类、辅助类三大类别划分，并赋予统一编码规则（如JC-001代表加工中心第1号）。共登记设备217台，其中关键设备（影响主线生产的）63台。
- 🔧 搭建基础数据模型与表单：在搭贝平台创建“设备主档案”“点检任务”“维修工单”“备件库存”四个核心数据表，设置字段关联关系。例如，“维修工单”自动关联对应设备编号，并可上传现场照片、填写耗时和更换部件。
- 📝 配置移动端应用与审批流：通过搭贝的APP构建器生成安卓/iOS兼容的应用程序，一线员工可在手机端提交点检异常或报修申请。工单按紧急程度设定自动路由规则——一级故障直通主管，二级转维修班长，三级进入待办队列。
- 📊 部署看板与预警机制：利用平台内置BI组件，搭建车间级OEE看板和月度故障热力图。当某设备连续三次点检未完成，系统自动向责任人发送企业微信提醒；备件库存低于安全阈值时触发采购建议。
真实案例：数控机床群组的智能化维保升级
以该企业CNC加工车间为例，共有18台数控车床，此前每月平均发生7.2次非计划停机，主要原因为刀具磨损过度和润滑系统堵塞。过去依赖操作工凭经验换刀，缺乏标准化依据。
借助搭贝平台，项目组实施了以下改进：
| 改进措施 | 技术实现方式 | 预期效果 |
|---|---|---|
| 建立刀具寿命追踪模型 | 在“设备主档案”中为每把刀具添加“已使用时长”字段，绑定加工程序运行时间自动累加 | 减少人为判断误差，提前预警更换 |
| 设置分级报警机制 | 当刀具使用达设定寿命80%时黄灯提醒，100%时红灯锁定设备启动权限 | 杜绝超期服役风险 |
| 打通MES系统数据接口 | 通过搭贝API连接现有MES系统，实时获取主轴转速、切削负载等运行参数 | 实现基于工况的动态寿命评估 |
实施三个月后，该车间数控机床的非计划停机次数下降至每月2.1次，刀具报废率降低38%，维修人员平均到场时间从42分钟压缩至18分钟。
常见问题一：老旧设备如何接入数字化系统
许多企业担心大量老旧设备不具备智能采集能力，无法融入新系统。其实，数字化不等于智能化。对于无传感器、无通信接口的老设备，完全可以通过“人工+半自动”方式实现数据录入。
具体做法是：将日常点检项转化为结构化表单，如“油位是否正常”“皮带是否有裂纹”“异响情况”等选项式问题，由操作工每班次扫码填写。虽然不如IoT实时监测精准，但至少实现了数据留痕和趋势分析。后续再逐步加装振动传感器或电流监控模块，分阶段推进智能化改造。
操作门槛低，只需一部智能手机和稳定的Wi-Fi网络；所需工具为搭贝平台的基础版账户（年费约1.2万元）和普通二维码打印机；预期效果是在60天内完成全部老设备的数据建档，为后续技改提供依据。
常见问题二：员工抵触新系统怎么办
系统上线初期，部分老员工反映“多此一举”“耽误干活”，这是典型的变革阻力。关键不是强行推行，而是让使用者真正感受到便利。
我们采取了三项策略：一是简化操作路径，确保所有功能三步内完成，避免复杂菜单嵌套；二是设置激励机制，每月评选“最佳点检员”，给予绩效加分；三是反向赋能——开放查询权限，让维修工能随时调阅设备历史故障记录，提升排障效率。
例如一位资深电工原本反对扫码报修，但在使用一周后主动提出优化建议：“现在修一台电机，能马上看到前三次是什么问题，省得拆开又猜。”这种从“被管理者”变为“受益者”的转变，才是系统得以持续运行的关键。
效果验证：用OEE指标说话
衡量设备管理系统成败的核心维度是OEE（Overall Equipment Effectiveness，设备综合效率）。它由三个子项构成：可用率 × 性能率 × 合格品率。该企业在系统上线前OEE均值为61.3%，属于行业中下水平。
经过四个月运行，最新数据显示：
- 设备可用率从82%提升至91%
- 性能利用率从78%升至86%
- 一次合格品率稳定在94%
综合OEE达到73.8%，接近行业标杆水平（≥75%）。这意味着同样的设备资源，每月可多产出约15%的有效工时，折合年增产值约1200万元。
延伸思考：设备管理的未来不止于维修
今天的设备管理早已超越传统的“修机器”范畴，正向“资产价值最大化”演进。未来的系统不仅要记录发生了什么，更要预测可能发生什么。
例如，结合搭贝平台的数据积累，下一步可尝试引入简单算法模型，分析某型号泵机在夏季高温时段的故障概率上升趋势，提前安排专项巡检；或是根据设备残值折旧曲线，辅助管理层决策是大修延寿还是更新换代。
更重要的是，这些能力不再局限于大型集团企业。低代码让中小制造企业也能以极低成本获得过去只有头部公司才具备的数字化工具。设备管理不再是成本中心，而逐渐成为竞争力的新支点。
