在當下這個信息化高速發展的時代，設備管理系統已成為眾多企業和組織不可或缺的一部分。這一系統通過全面覆蓋從設備采購、安裝調試到日常使用、維護保養、故障維修直至折舊報廢的全生命周期，實現了對生產機器、辦公設備、交通工具、工業裝置等各類設備的標準化和規范化管理。借助物聯網（IoT）技術，這些設備能夠嵌入傳感器、軟件和網絡連接，實現數據的高效采集與分析。
其中，工業物聯網（IIoT）作為設備管理系統的技術基石，正深刻改變著制造業的面貌。通過聯網傳感器和智能設備，IIoT技術能夠實時收集車間數據，推動人工智能和預測分析的應用。德勤數字物聯網的首席技術專家Robert Schmid指出，IIoT技術中，傳感器與實物資產相連，不僅收集并無線存儲數據，還能通過分析和機器學習自動采取行動。
設備管理軟件與IIoT技術的結合，顯著提升了制造業的運營效率。例如，當設備出現故障時，連接的傳感器能迅速定位問題并觸發維修請求，工程師和維修人員可即時在移動設備上接收工單，快速響應。這種自動化派單系統不僅提高了維修效率，還能結合大模型應用，生成處理建議或方案，將預防性維護提升至新高度。
設備管理軟件不僅能夠預測設備故障，還能根據數據預測設備的使用壽命，為維修保養提供科學依據。這一技術的應用，有效避免了不必要的維修或更換成本，為企業節省了大量開支。同時，它還能確保工人及操作人員的安全，通過傳感器監測潛在危險，提前預警，降低事故風險。
在制造業中，設備管理軟件的應用場景日益豐富。紅外熱成像技術使工程師能夠通過熱視覺發現電氣系統、機械設備等的故障，無需直接接觸設備即可進行維修與調整，大大提高了作業安全性。數字孿生技術為工程師提供了設備資產的4D圖像，通過數據采集和分析，實時監測設備狀態，發現異常值即發出警告，并利用知識庫給出解決方案。這種技術的應用，不僅加快了工程師對資產信息的了解速度，還縮小了新員工的知識差距。
隨著工業互聯網與大數據、人工智能技術的快速發展，越來越多的機器設備連接到互聯網，設備管理軟件的應用變得越來越廣泛。據數據顯示，截至2020年，已有約500億臺設備連接到互聯網上，通過設備管理軟件實現數字化轉型與升級。這種智能化工廠的建設，不僅提高了生產效率和產品質量，還促進了綠色化、低碳化的發展。
設備管理軟件不僅能夠安排檢查、預防性維護、管理庫存和工單，還能實時記錄資產歷史記錄，為管理人員提供即時訪問信息的能力。技術人員可以在手持設備上執行實際工作，輸入完成工單所需的時間，過濾歷史工單，并自動傳輸進系統。這種自動化工具的應用，大大減少了無關的勞動力成本，優化了資源配置。
國內設備管理軟件也在逐步發展應用。以璞華大數據的HawkEye設備智能維保平臺為例，該平臺已成功應用于軌道交通、制藥企業、制造業等領域，支持開發定制，具備設備運行狀態監控、自動化維保計劃、備品備件管理、設備故障信息匯總與維修工單智能化派發、報表統計分析可視化等功能。通過大數據和人工智能技術的運用，該平臺實現了AI維修助手和設備預測性維護，提高了軌道交通設備的數字化水平，降低了故障率，提升了設備利用效率。
設備管理軟件正深刻改變著制造業及各行各業，成為實現數字化、智能化轉型升級不可或缺的工具。這一技術的廣泛應用，將為企業帶來更多的機遇和挑戰，推動行業向更高水平發展。
