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，各行業領軍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：
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：
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。
企業設備管理需求到底是什么？
在大部分工廠，特別是離散制造業，都是生產是老大，設備只是保障部門，只要設備還能運轉，就不會停產，這導致設備維護改善的時間和資金投入嚴重不足，設備部也陷入四處救火、窮于應付的被動惡性循環。究其原因，是因為企業沒有從工廠端到端視角看設備停機的損失。
如下圖所示，某機床通過振動分析，可以看到10月18日振動加速度峰值觸發早期預警閾值，但是由于生產計劃問題，沒有停機維護；10月22日機床主控系統觸發故障，不得不停機過10個小時維修和更換軸承，維修后，振動恢復正常水平，但較大損失已經造成。
振動分析監測大部分機械故障（圖片來源網絡）
其實設備管理經歷了從1.0的糾正性維護，到2.0預防性維護、3.0的可靠性維護、4.0的預測性維護四個發展歷程，是一個圍繞設備健康，從“治已病”到“防未病”的進化過程。我們需要通過新技術、新工具，分析積累的基礎數據，評估出設備的亞健康狀態，提前維護，大大減少設備維護成本。
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。
比如我國許多SMT產線，貼片機本身精度很高、節拍很快、良率也都在99%以上了，單純再靠手工調試，很難再提升了。許多工廠期望能將貼片機的數據實時數采和分析，解決自動叫料、接料問題，改善拋料問題。
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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