工廠的核心業務是生產，生產管理的重點之一是設備。設備是工藝的體現，是生產訂單的最基礎執行單元，是產品質量的關鍵影響因素。
同時設備本身的高貨值，以及其所需的加工件、原材料的成本，進一步增加了設備管理工作的責任與挑戰。

設備管理的四個層面

資產管理

設備對于企業首先是資產，圍繞著設備的工作包括采購管理、合同管理、供應商管理、資產臺賬管理。

借助 RFID、二維碼、固定資產管理系統，設備管理人員能做到賬實相符、資產清晰、申領有序；根據供應商的情況，還會進一步實現設備手冊、設備圖紙的有序化管理。

故障維修

隨著設備的投入生產，設備管理人員開始關注設備故障平均修復時間，即MTTR，需要提前熟悉關鍵設備的維修手冊和技術，需要準備一定的設備零部件，需要準備相關的檢測儀器、維修工具等。

整體工作的特點是基于故障來驅動管理，好處是維修的經濟成本低，而面臨的挑戰是主要工作模式是故障事后維修，生產面臨停線的風險和代價。

借助信息化手段，設備維修人員能一定程度上提高維修效率，包括：

· 掃描設備上的二維碼，快速查看相關技術手冊、維修記錄、備件情況；

· 借助遠程視頻通信，讓供應商的技術專家和廠內的技術專家一起參與到故障的診斷和維修策略的制定；

· 報修的及時化、準確化、實景化；

· 維修記錄的持久化、可追溯、準確化。

預防性維護

隨著設備使用時長，設備管理重點逐漸轉移到平均無故障時間，即 MTBF。

平均無故障時間就是指在規定的條件下和規定的時間，產品的壽命單位總數與故障總數之比；或者說，平均無故障工作時間是可修復產品在相鄰兩次故障之間工作時間的數學期望值，即在每兩次相鄰故障之間的工作時間的平均值，用MTBF表示，它相當于產品的工作時間與這段時間內產品故障數之比。

設備管理從事后維修轉移到事前的主動維護，包括點檢、巡檢等。

預測性維護

預測性維護標準

預防性維護主要基于經驗，存在過度維護的可能，同時缺少量化導致維護管理缺少數據支持和決策依據。

預測性維護則是借助傳感器、物聯網、5G、大數據、人工智能等數字技術，將模糊的設備狀態實現在線化、精確化、實時化、持久化、遠程化，實現故障的診斷、使用壽命的預測、備件需求的預測。

預測性維護的挑戰在于設備數據的冗雜、負載的隨機性、小數據與大數據并存等，但一旦建成將極大的提高設備的可用性、降低設備維護成本。