传统设备管理依赖纸质记录或分散的电子表格，导致设备信息（如维护记录、故障历史）难以实时共享和追溯，形成大量信息孤岛。例如，设备巡检数据需人工录入系统，效率低下且易出错。此外，大量设备未联网，运行参数（如温度、振动频率）无法实时采集，管理者难以掌握设备健康状态，导致决策滞后。

解决措施：

引入数字化管理系统：通过物联网（IoT）技术实时采集设备数据，结合条码或RFID技术实现“一物一码”全生命周期跟踪，提升信息透明度和可追溯性。

构建数据协同平台：整合ERP（企业资源计划）与MES（制造执行系统），打通生产、维修、采购等部门的数据壁垒，实现设备状态、库存、订单等信息的实时同步。

传统维护模式以事后维修为主，缺乏预防性维护计划。设备故障频发不仅导致停机损失（据统计，单次停机可能造成数万元至百万元的经济损失），还因备件库存不合理（积压或短缺）进一步推高成本。此外，故障报修流程繁琐，依赖人工传递信息，延误维修响应时间。

解决措施：

实施预防性维护：基于设备运行数据建立健康模型，预测潜在故障并制定个性化维护计划。例如，通过传感器监测关键参数，提前触发预警。

优化工单管理：采用移动端报修平台，支持一键提交故障信息，自动分配维修任务并跟踪进度，缩短故障处理周期。

机械制造设备通常涉及大量精密零部件，备件管理复杂度高。传统模式下，备件库存依赖经验判断，常出现积压或短缺，导致资金占用或生产中断。同时，备件使用记录难以追溯，无法精准核算成本。

解决措施：

智能化库存管理：结合JIT（准时制生产）模式，通过MES系统实时监控库存，设置安全库存阈值并自动触发采购提醒。

一码溯源体系：为每个备件生成唯一二维码，记录采购、使用及维护信息，实现从入库到报废的全流程追溯。

设备操作与维护高度依赖人员经验，但部分企业缺乏系统性培训体系，员工技能更新滞后于技术迭代。此外，岗位职责划分不清、绩效考核主观性强，导致工作积极性不足。

解决措施：

建立标准化培训体系：结合设备技术更新，制定线上线下结合的培训计划，涵盖操作规范、安全知识及故障处理技能。

数据驱动的绩效考核：通过MES系统采集设备利用率、维修响应时间等指标，量化员工绩效，激发责任意识。

设备管理往往局限于使用阶段，忽视前期选型与后期报废规划，导致规划与报废脱节。例如，采购时未充分考虑设备兼容性，导致后期维护成本高；报废流程不规范，造成资源浪费或环保风险。

解决措施：

MES设备全生命周期管理：从设备采购、安装到报废，建立统一的数字化档案，集成供应商数据、维护记录及能耗分析，支持科学决策。

绿色供应链协同：通过数字化管理系统对接上下游企业，优化设备选型与回收流程，降低全周期成本。