本文作者：得帆信息联合创始人&CIO刘鑫
制造业设备管理的痛点
在制造业的生产现场，设备是产能的根基。无论是冲压机、注塑机还是检测设备，一旦停机，生产节拍就被打乱，交付计划可能瞬间失控。设备的稳定运行不仅关乎生产效率，更直接影响到客户对"工厂管理水平"的评估。
然而，现实中许多制造企业的设备管理仍停留在"半人工化"的阶段：设备台账、保养计划、点检记录分散在各个Excel表格和纸质检查单上。时间一久，信息碎片化、追溯困难的问题开始显现。设备何时保养？上次故障原因？是否按周期点检？这些问题往往需要翻找文件夹、逐页查找才能得到答案。
更棘手的是，当下游客户前来验厂时，审核人员往往要求在短时间内提供设备档案、点检记录和维修历史，但现场人员却需要花费数小时才能拼凑出完整资料。看似只是信息管理问题，实则是影响客户信任度和供应链竞争力的关键环节。
这也让越来越多制造企业开始思考------如何用系统化的手段替代手工Excel，让设备管理真正成为企业的数字化资产。
为什么选择低代码模式来构建设备管理？
不少企业最初尝试通过OA或MES等工具来实现设备管理，比如用表单模块做设备台账，用流程引擎审批保养计划。虽然短期内可以上线，但很快问题暴露出来：移动端体验不佳、一线操作繁琐，业务规则难以灵活配置，流程稍复杂就变得僵硬低效。最终，这类"临时方案"往往难以支撑企业持续改进设备管理的目标。
事实上，设备管理的数字化，本质上是一个从纸质到线上、从管理到运营的渐进式变革过程。一线操作人员需要时间去适应数字化工具，如果系统一开始就过于复杂，反而会造成抵触情绪，降低使用意愿。这就要求系统具备"可生长性"，能从基础台账管理逐步扩展到巡检、保养、维修、能耗分析等更精细的环节。
低代码平台正好契合了这一需求。它既能在初期快速搭建出简洁、易用的应用原型，降低一线用户的学习门槛；又能随着企业管理成熟度的提升，通过灵活配置规则、表单、流程，逐步完善业务深度。相比传统定制开发，低代码的最大价值不在"便宜"或"快"，而在于让企业的系统建设与管理能力同步成长。
正因如此，如今越来越多制造企业，尤其是以设备为核心资产的生产型工厂，选择用低代码平台构建自己的设备管理系统，让数字化真正服务于现场管理，而非成为新的负担。
低代码实现设备管理进阶管理
在落地层面，很多企业在推进设备管理系统时都会发现，不同阶段的管理需求差异巨大，一套系统难以"一步到位"。因此，建设路径往往需要从基础到深入、从局部到全面，循序渐进地展开。
从管控深度上看，设备管理通常经历三个阶段：
- 阶段一：资产台账管理，以设备台账为核心，先把"家底"摸清楚，实现设备信息、状态、位置、责任人等基础数据的统一管理；
- 阶段二：全生命周期流程管理，将点检、保养、维修、备件等关键流程线上化、标准化，让设备管理从"被动记录"走向"主动预防"；
- 阶段三：实时物联管理，通过传感器和IoT接入，实现设备运行数据的实时采集与预警分析，帮助管理者从数据中洞察风险与优化空间。
而从管理范围上看，企业往往不仅仅管理"设备"本身，还会延伸至模具、治具、工装等关键生产资源。不同资产类型虽在管理逻辑上各有差异，但背后共通的目标是一致的，让现场管理更加透明、可追溯、可优化。
在得帆低代码的客户实践中，设备管理已成为最具代表性、也是最常被落地的业务场景之一。相比CRM、SRM等传统管理系统，设备管理的项目覆盖率更高，综合排名稳居第一。原因在于：它既贴近生产现场，又能直接体现数字化的管理成效。
通过对多个客户项目的优秀实践分析，我们总结出一套适用于多数制造企业的典型管控范围与颗粒度建议，帮助企业在推进数字化设备管理时，更有章法地规划建设路径。
01关键方案1：设备/模具资源履历全程可查
通过资源编号可以在低代码系统内查询整个设备生命周期的全部履历档案，档案包括：
- 新模具工装等申购申请；
- 新模具工装等检测验收；
- 模具工装入模具库房；
- 模具工装借出申请；
- 模具工装实际借出确认；
- 模具工装上生产线使用前进行扫描；
- 模具工装生产使用完的归还申请；
- 模具工装生产使用完的归还前的检测验收；
- 模具工装生产使用完，检验合格后的入模具库房；
- 模具使用寿命管理，保养&维修&报废验收。
02关键方案2：设备/模具线上管理和追溯维修保养记录
可以通过资源编号或资源类别在IT系统中体现维护、保养、点检的周期要求、自动显示维护、保养、点检checklist，检验项目和检验方法。
03关键场景3：异常情况在线实时数据分析
可视化图表展示设备异常情况和发生频率，直观分析异常发生的根本原因。
设备管理数字化的价值，首先在于摆脱纸质化与人工低效，实现台账、保养、维修等全过程线上化，提升数据准确性与执行效率；同时，显著增强企业竞争力，在下游客户验厂中展现规范透明的管理能力，助力获得更高评级；部分标杆客户更通过数采融合，实现设备运行监控与预测性维护，让管理从"记录问题"升级为"预防问题"，真正让设备成为可运营的数字资产。