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- SOUL.md §一: 新增第4条(主动优于被动)+第5条(自研胜过求助)
- SOUL.md §六: 升级为3级决策框架
- HEARTBEAT.md: 新增主动触发场景表
- TOOLS.md §2.1/4.2: 补充运维脚本+搜索研究规则
- insights.md: 追加工作姿态升级反思
- knowledge/research-log.md: 新建研究沉淀文档

2026-04-21 10:11:28 +00:00

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设备管理系统（EAM / TPM / PdM）

一句话定位

让工厂设备从"坏了再修"升级到**"按计划保养 + 预测性维护"——覆盖台账、点检、保养、故障、备件、资产全生命周期，把停机时间**当作最贵的成本来管。

目标客户

行业：制造业、能源、化工、交通、物业、数据中心
决策人：设备部长 / 维保主管 / 厂长 / IT
触发点：
- 设备老化，故障频发但没人记得"上次怎么修的"
- 备件库存多但关键件总缺
- 人工巡检走过场，问题没发现
- 想上 TPM 但落不下去
- 有振动 / 温度 / 电流数据，不知道怎么用于预测

核心痛点与解法

痛点	解法
设备台账 Excel，交接丢失	电子台账 + 二维码铭牌扫码查历史
点检走过场	移动端 APP + GPS / 蓝牙签到 + 拍照强制
预防性保养没计划	PM 计划自动生成 + 工单派发 + 执行追踪
备件管理混乱	备件台账 + 安全库存 + 领用审批 + 关联 BOM
故障反复出现	故障知识库 + RCM 根因分析
预测性维护无从下手	接入振动 / 温度传感器 + 简单机器学习模型

功能清单

设备台账（BOM / 参数 / 位置 / 照片）
点检 / 巡检（移动 APP + 路线 + 强制拍照）
保养计划（按时间 / 按运行小时 / 按产量）
工单管理（报修 / 派工 / 执行 / 验收）
故障诊断（代码库 + 处理方案库）
备件管理（库存 / 出入库 / 供应商）
资产管理（折旧 / 盘点 / 处置）
OEE 分析（停机原因归类）
预测性维护（振动频谱、温度趋势、能耗异常）
与 MES / SCADA 联动

技术栈

层	选型
后端	.NET Core / Spring Boot
移动端	Android / iOS 原生 + 小程序
IoT 接入	MQTT / Modbus + 边缘网关
时序库	InfluxDB / TDengine
AI	Python + scikit-learn（异常检测）

交付形态

实施周期：6–12 周
交付物：平台 + 移动 APP + 铭牌印刷 + 培训
维保：年度续保 + 新设备接入服务

价格区间

EAM 基础版（500 台设备以内）：10–25 万元
EAM + TPM + 移动端：25–60 万元
+ 预测性维护（PdM）：60 万+

案例库

客户（脱敏）	行业	关键成果	可公开
某 3C 工厂	消费电子	设备故障响应速度提升 2 倍；设备非计划停机减 20%	是
某城市净化水厂	城市基础设施 / 水处理	点检移动端 + 备件管理上线，设备台账电子化率 100%	是

以上案例数据来源：cases-library.md D 组 + website-profile.md §7。详细 URL 见 cases-library.md。

FAQ

Q: 和 ERP 里的设备模块比？ A: ERP 设备模块偏资产财务视角；我们偏"运维落地"——工单 / 移动端 / 故障知识库 / 预测维护是重点。

Q: 预测性维护真的能落地吗？ A: 简单场景（电机振动、轴承温度）基于阈值和趋势分析已很实用；复杂场景（多变量耦合）需要项目级建模。我们建议先做监控和统计，再上模型。

Q: 老旧设备没联网怎么办？ A: 人工点检数据 + 纸质工单电子化即可起步，后续加装传感器扩展。

SEO 关键词

主词：EAM 设备管理系统、TPM 系统、预测性维护
长尾：设备点检系统、备件管理、故障诊断系统、工厂设备管理软件、PdM

更新日志

2026-04-18 初版

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