摘要：在工业4.0浪潮前，工厂设备管理依赖人工巡检与纸质记录。操作人员需定时检查设备运行参数，手动填写温度、振动、压力等数据，通过经验判断异常。这种模式存在三大痛点：

一、传统设备管理系统的局限性

在工业4.0浪潮前，工厂设备管理依赖人工巡检与纸质记录。操作人员需定时检查设备运行参数，手动填写温度、振动、压力等数据，通过经验判断异常。这种模式存在三大痛点：

响应滞后：故障发现依赖周期性巡检，潜在问题难以及时暴露。

数据孤岛：分散的记录本难以形成系统性分析，故障追溯效率低下。

人力成本高：大型工厂需配置专职巡检团队，且人员技能直接影响管理质量。

二、数字化监控的核心技术突破

随着传感器技术、工业物联网（IIoT）和边缘计算的发展，设备监控逐步实现自动化与智能化：

1、实时数据采集

嵌入式传感器以毫秒级频率采集转速、电流、油温等关键参数，通过有线/无线网络传输至中央平台，彻底取代人工抄录。

2、状态可视化

数字孪生技术构建设备三维模型，实时映射物理设备的运行状态，操作员可通过大屏或移动端查看全局健康度。

3、智能预警机制

基于预设阈值与机器学习算法，系统自动识别异常波动（如轴承温度骤升），触发分级报警并推送至责任人。

三、工厂落地的实践路径

数字化监控需分阶段实施：

1、基础设施升级

部署低功耗传感器与边缘网关，改造老旧设备的信号接口，确保数据采集全覆盖。

2、平台整合

将原有MES（制造执行系统）、ERP与监控平台打通，消除信息壁垒，实现生产与设备数据的联动分析。

3、流程重构

制定数字化运维标准，如电子工单自动派发、远程诊断流程，推动组织架构适配新技术。

四、数字化管理的价值体现

效率提升：故障平均处理时间缩短60%以上，非计划停机显著下降。

成本优化：通过预测性维护减少备件库存浪费，延长设备生命周期。

质量保障：实时监控工艺参数波动，确保生产一致性。

来源：合肥迈斯软件