设备维护管理系统

在故障导致停产之前，提前预判

MSF 设备维护将预防性维护计划与基于传感器的预测性维护相结合。减少故障、延长设备寿命，并让维护工作与生产计划有机契合。

核心功能

预测性维护基于 IoT 传感器数据（振动、温度、能耗），在故障发生前提前预测。

预防性维护计划自动生成并追踪基于时间和使用量的维护计划。

工单管理技术人员可通过手机或触控面板接收、执行并记录维护任务。

备件管理备件库存与维护工单相关联——所需备件始终触手可及。

与 APS 集成维护窗口被纳入生产排程统一规划，而非与生产计划相冲突。

设备履历与分析按设备呈现平均故障间隔时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）、停机率、紧急维修率、计划达成率和成本指标——完整的设备维护 4.0 管理仪表盘。

数字化故障报修管理报修可由操作员通过 HMI/网页触发，也可由传感器自动触发——具备优先级设定、结构化记录，从故障发生到关闭全程可追溯。无纸化作业，杜绝申请遗漏。

备件与仓储一体化集成维护工单自动预留所需备件，生成带条码确认的仓间调拨单，若库存不足则自动触发采购订单。

基于策略的预防性计划支持基于时间（按月/按年）和基于绩效（运行小时数、生产数量）的维护策略，具备多周期排程功能，并能根据提前/滞后系数自动重新计算后续维护计划。

-45%故障次数减少

+20%设备寿命延长

-30%维护成本降低

100%工单数字化率

预测性维护需要哪些数据？

来自 META Smart I/O 设备或现有 PLC 的传感器数据——振动、温度、电流和运行次数是典型的输入数据。

技术人员能否通过手机使用？

可以，工单、检查清单和设备履历均可在手机、平板电脑和 MSF 面板上查看。

能否与 MES 停机数据联动？

可以——MES 中记录的停机原因会自动生成维护报修单。

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