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換名片 現如今，企業的設備投資常常在總投資中占至少50%的比例。投入如此之大，設備的利用率卻普遍低于60%，進而導致成本居高不下，效益不如意的結果。因此設備能否充分利用，直接關系到投資效益，提高設備的利用率，無異于降低產品成本。
在智能制造的浪潮下，企業越來越重視生產設備的數據采集和車間聯網。
但是，多數制造企業雖然花費巨資上了非常先進的設備，但設備管理維護、人員知識結構仍停留在較低水平。
數采基本靠筆，處理基本靠人，分析基本靠猜(經驗)。可以說是買來了工業4.0的設備，卻延續著工業2.0的管理。
設備管理痛點非常普遍：
設備是個黑盒子，運行數據拿不到，人工統計不準確；
設備利用率低下卻無從下手，OEE總是算不準；
設備點檢、保養任務，有計劃難執行、假執行；
設備異常報修，信息傳遞慢，工程師遲遲不來；
設備異常無記錄，無數據，經驗式管理；
設備故障頻發，修復周期長。
問題是很多，管理方法也毫無新意，總是安排專人或專門的部門負責，對設備利用率進行統計或者建立一個統計標準進行規范。
舉個例子：
應開機時數，統計單位是分鐘不是小時，不同車間每班或每天的應開機或計劃的開機時數是多少？
停機時間和原因的記錄要求，每個單位，記錄這些數據的表單名稱，各設備的記錄方式是什么？
由誰負責記錄，是哪位操作工？統計反饋的途徑，由誰將記錄反饋給車間統計者，再給公司歸口統計單位？
那傳統的設備管理方法有沒有起到效果呢？很遺憾，并沒有！
傳統的設備管理方法無法保證數據的真實性和準確性，無法確保數據全部反饋上去且數據是有效，以及獲取精密準確的設備開機時間、停機時間。一旦出現停機情況，無法知曉設備在具體哪個時間段停機，停機時間多久。返修記錄因為沒有人檢查，所以往往企業里設備維護人員修好了就完成了工作，再也不做記錄工作，這樣就不便于橫向展開。
設備管理如何更好？
根據相關數據統計，目前我國企業生產設備的數字化率平均為47%，關鍵工藝的數控化率51%，關鍵設備聯網率41%。設備數據采集受制于工業現場協議眾多、原廠不開放不支持、設備數據不確權等原因，設備數采仍然是生產現場數字化推進中最大的痛點之一。許多工廠也期望將自己對設備故障的不確定性，通過IoT和AI實現預測性維護，但目前動輒數萬的數采費用，讓許多工廠望而卻步。
如何低成本提高設備的利用率？
如何消除設備異常停機的次數？
如何幫助到企業防微杜漸？
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