根据西门子（2024 年）的数据，计划外停机现在给全球顶级制造商每年造成的损失高达1.4 万亿美元。在汽车等行业，停产每分钟的平均成本超过22,000美元。对于设备制造商来说，保持机器运行不仅仅是一个运营问题，更是一项关键的业务战略。这就是为什么设备管理软件作为一种主动的、有数据支撑的方法来保护资产、避免计划外故障越来越受到制造商的关注。

在各个行业中，平均设施每年经历约800小时的停机时间。对于全球三分之一的制造商来说，每小时停机的成本超过100,000美元。ABB在2023年的调查显示，三分之二的工厂每月至少发生一次计划外停机。这些统计数据表明，设备维护势在必行。

在设备管理软件中预防性维护（PM）围绕按计划执行维护任务，而不是响应故障。这些干预措施基于使用模式、制造商指南或可观察到的磨损指标进行管理。

设备管理软件中运用实时分析或人工智能，能够提高设备性能和最大限度地降低风险，最近的NIST研究结果表明，使用设备管理软件能够：减少44%计划外停机时间、产品缺陷率下降54%、安全事故风险降低 87% ；对于依赖提高可靠性和减少停机时间的制造商来说，追踪正确的指标至关重要。设备管理软件不仅仅依靠直觉或日历日期来管理，它越来越多地受到复杂的绩效指标组合的指导，这些指标提供了战略和运营洞察力。包括：

整体设备效率（OEE）：该综合指标反映可用性、性能和质量。根据西门子的数据，较高的 OEE 分数与设备故障减少35%相关，使其成为维护成功的领先指标。

平均故障间隔时间 （MTBF） 显示资产可靠性，而平均修复时间 （MTTR） 跟踪响应能力。MTBF和MTTR：的改进直接影响正常运行时间和资源效率。

计划维护百分比：表现最佳的组织的目标是70-80%的维护活动是主动的和有计划的，从而最大限度地减少计划外中断。

维护成本占资产价值的百分比：成熟的设备维护计划通常将其保持5%以下，从而最大限度地提高资产投资回报率并控制设备生命周期成本。

监控这些指标使 OEM 能够对其维护成熟度进行基准测试，设定性能目标，并将技术改进与业务成果联系起来。

如今，设备管理软件是一个由互联工具提供支持的数字化编排流程，使制造商能够大规模运营，同时保持精度和可追溯性。其关键技术包括：

设备资产台账：构成了现代维护策略的支柱，跟踪资产历史记录、管理工单和安排检查。根据Plant Engineering的数据，59% 的设施使用设备资产台账来运行其预防计划。

移动应用程序和平板电脑：现在，超过 80% 的技术人员通过移动设备直接在车间访问维护任务。这提高了响应能力并减少了报告延迟。

物联网传感器：这些物联设备实时监控设备状况，将实时数据发送到设备管理平台，以便在故障发生之前触发及时干预。

数字门户：越来越多的平台供应商提供面向客户的平台，使客户能够安排服务、访问维护日志并接收自动维护任务的提醒。

通过集成这些工具，组织不仅可以延长资产正常运行时间，还可以增强可见性、可追溯性和客户体验，将预防性维护转变为数字化能力。

实际预防性维护的实际应用

一家重型设备制造商使用设备管理软件实施了基于运行时的维保计划，并由现场技术人员的标准化清单提供支持。结果是：停机时间减少了30%，每年节省了超过120万美元的计划外支出。

美国能源部和BOMA的一项研究强调，与反应策略（RAS Mech）相比，预防性维护实践如何延长设备使用寿命并将能源成本降低多达 18%。

在加州的一家医院，通过对850多个移动工作站进行季度维修，明显缩短了正常运行时间，同时减少了服务台呼叫和技术问题 （TouchPoint Medical）。

这些真实案例说明了一个更广泛的事实：即使没有尖端分析，设备管理软件也可以提高可靠性、降低成本并支持关键任务运营。尽管制造业设备资产管理软件的国外供应商如IBM Maximo、Fiix、UpKeep等较为知名，但国内相关系统也在逐步发展应用，以璞华大数据的HawkEye设备智能维保平台为例，已经有发展为较为成熟的设备管理软件，并成功运用于轨道交通、制药企业、制造业等行业领域，同时支持开发定制，对设备运行状态监控、自动化维保计划、备品备件管理、设备故障信息汇总与维修工单智能化派发、报表统计分析可视化等功能，此外运用大数据和人工智能技术，可实现AI维修助手、设备预测性维护在智能知识库从存储优化到自主学习AI赋能的转变，能够帮助企业数字化水平的提高，减少设备故障率提升设备使用效率。

设备管理软件已从后台任务发展成为价值交付的核心组成部分。对于制造业企业来说，它与产品在其整个生命周期中的销售、服务和货币化方式越来越紧密。此外设备管理软件还被认为是一项战略职能。通过从被动维修过渡到主动例行，制造业企业可以降低风险并提高质量。随着数字工具增强可见性和自动化程度，设备管理软件的价值只会继续增长。