设备维护台帐包括设备的维护计划、设备日常维护消缺记录、各类维护技术资料、设备事故事件记录等内容。系统提供对各类维护数据的录入、存储、审批、 查询检索与统计。系统建立数据、报告与设备的对应关系、提供多维度的数据查询功能，在文档转换引擎的帮助下对查询结果进行文档转换和拼接，成册输出。对部分重点数据实现与历史数据对比，形成比较曲线，通过曲线，维护人员可以直观的了解设备的运行状况和变化情况。加强电厂设备维护台账的管理，极大的保障了电厂的安全发电。设备管理成熟度是企业生产成熟度评价的重要指标。制造业设备管理全生命周期
动态管理主要是针对化工企业现场的各类动、静设备，定时、定期的巡检，采取各种有效手段，获得设备技术状态与故障。也就是要立足于现场，及时排出故障，达到保持和改善设备性能，防止或者减少设备异常和故障的发生。设备运行过程中，通常有三种状态：完好状态、故障状态、还有处于二者之间的亚健康状态。从动态管理来讲，首先要做好设备的状态监测，对设备进行分类评级管理。分为A类设备，B类设备，c类设备。对不同类别的设备建立健康分级制度，随时掌握设备的健康状况，从而执行有针对性的维护策略和计划。工厂数字化设备管理流程设备运维过程需要做到人过留名、雁过留声。
矿山设备管理普遍存在的如下问题 1.设备更新速度慢，装备落后不能适应生产发展的需要。 现在市场经济大行其道，按劳分配，提高了企职工的积极性，生产指标也在增长。企装备的更新速度，由于管理落伍，资金不到位等，换代缓慢。机器落后给企业的经济相比之下增长，成本的降低产生了一定一定的影响，如能耗高，维护费用高等。 2.设备日常维护保养工作欠缺 对设备的维修制度执行不够彻底，很多没有重视设备维修制度的重要性，按计划维修，维修致使许多设备错失了合适的修理时间，无形中增加了仪器增大维修费用。对那些易损耗，需清洁润滑的部件维护不到位，矿山企业的工作环境决定了矿山设备平日的维护要远远高于其他行业。但是很多企/重视的是设备的著重维修服务，而忽视了设备的日常润滑，清洗，导致了设备的损耗提高，维修间隔短暂等。 对设备的封存不够完好，既没有采取防潮，防尘等直接错失，也职员没有专门的人员看管检修等，这也影响了设备的技术状况。
以前制浆造纸企业设备维修管理体制、理念和方法大都是在计划经济时期形成的，其特点是维修质量过分依赖维修人员个人的维修经验和责任心，维修技术传承主要以“师徒结对”的方式来延续，这导致同样的维修项目，同样的维修人员可能出现不同的维修结果，更不用说不同的维修人员了。经验得不到传承，技术无法做到延续，资料无法做到共享，对设备的的长期稳定运行带来重大隐患。加强设备管理信息化系统建设，对设备运维过程加以规范，对设备运维资料加以规范化管理，让资料真正起到作用。工业设备管理是一个系统性工程。
“预测性维护”一直是工业互联网的热门话题，声称通过IoT和AI实现了预测性维护的公司繁多，许多工厂也期望将自己对设备故障的不确定性， 交给 “预测性维护”来解决。但据笔者观察，目前大部分此类项目预测的准确率很低，仍是概念和实验性的居多，在可解释性，可验证性、可复制性 上都还存在有问题。预测性维护的落地比预想中困难，是因为企图单纯依赖数据提取可解释的工业机理逻辑，难度远超想象。主要有两个塬因：一是因为许多企业的基础数据还缺乏积累，比如设备基本的巡点检、维护保养、故障分析记录，都还是散落在各种纸张、Excel中，设备缺乏数字化档案，基本维护保养数据、备件更换记录、故障和修理数据，包括设备的故障特征数据还没有结构化的积累，就不可能实现模型的训练和验证；二是许多厂商企图单纯依赖数据分析路径而忽略了设备工程师现有专业知识和经验的融入，光靠数学和AI算法容易走入统计陷阱，只是得到了相关性，不容易得出可解释、可预测的因果性模型。标准化的设备运维有助于保障设备运维的质量。贵州设备管理软件优点
提高设备管理能力有助于企业提高生产效率，节约生产成本。制造业设备管理全生命周期
目前，各发电厂均按照原电力工业部颁布的《发电厂检修规程》执行计划性检修。《规程》规定，发电厂机组大修一般4~6年一次，每次50-80天，小修每天2次，每次10-12天(视具体机型而定)，并规定:"到期必修，修必修好"。用以指导检修安排的依据就是这些时间量，只要检修周期已到，不管设备好坏，运行状态如何，就要检修。显然，这种检修制度有失科学性，而且存在如下负面影响。1、计划检修的不完善性；2、不利于延长设备的生命周期；3、不利于企业提高经济效益。制造业设备管理全生命周期
