1 傳統模式下的工廠裝置管理弊端
傳統模式下的裝置管理造成的管理弊端顯而易見：
第一，由於底層人員推諉敷衍造成資訊傳遞不及時、不準確，導致上層決策者無法實時準確地瞭解和分析裝置的執行狀況。
第二，裝置的日常執行、故障、保養等重要資料儲存不力，或者因為儲存方式不妥當造成可追溯性差，很難對資料進行有效地共享和實質性地分析乃至做出相應的計劃。缺少大資料的支撐和整合，裝置預先維護更是無從談起，所以大都是事後維護，造成嚴重的時間損失。
第三，傳統的裝置管理很難與其他部門形成一個資訊互通的系統，而裝置的狀況又與備件、產品質量有著密切的關係，缺少有效的互動容易導致配合上的“斷層”，一方面造成裝置維護週期長。另一方面對裝置的改進來說，缺少一個數據分析的導向[1]。
2 新模式（工業4.0）下的工廠裝置管理
感測器、智慧儀器儀表、控制單元、資料儲存單元等技術的日趨成熟和成本的大幅降低給工業4.0奠定了先決的.物質基礎。網際網路、大資料、雲端計算的高速發展，推動了現實與虛擬的互聯結合，給各行各業發掘潛在價值帶來了新的可能。
2.1 基本特性
準確性：資料的準確性是裝置管理的基本需求，是整個管理系統中最基本也是最重要的一環。
實時性：資料的實時性對管理者對裝置的突發狀況作出及時反應有著至關重要的作用。系統實時跟蹤裝置的狀態和做出相應指示，包括執行狀態、停機時間、故障處理資訊推送、故障處理現狀、故障處理記錄、故障負責人員等。
靈活性：系統的靈活性主要包括兩個方面。第一個指的是系統內部資訊、功能的可配置性；第二個指的是可多渠道訪問和展示系統資訊，如現場看板、操作面板、區域網、網頁、移動終端（APP）等[2]。
2.2裝置自診斷與大資料分析
2.2.1 預防性維護
系統根據使用者定義的點檢、保養、裝置壽命等計劃，自動對指定人員以訊息推送的形式發出任務提醒，並可對人員反饋的資料（如：任務開始時間、完成時間、現場圖片、任務備註等）進行接收和歸檔。
2.2.2 自診斷性
可以通過各種功能的感測器來獲取裝置的健康問題，並把採集到的資料整合到系統中，系統通過這些資料可以預先診斷裝置的潛在故障，管理者通過故障預警提前做出反應，而不至於等到裝置出現破壞性現象後再去處理，造成裝置效率的損失。
應用場景：軸承在傳動系統中起著至關重要的作用。因為安裝位置隱蔽和故障徵兆性弱，所以當發現有故障趨勢時，軸承的效能往往已經處於急速衰退期，又因更換過程繁瑣，故對正常生產造成影響較大。工業4.0下的解決方案是在軸承的油脂和材料中加裝特殊功能感測器，用以檢測油脂金屬碎片濃度和軸承材料應力的變化來判斷軸承的狀態和故障趨勢，經由系統發出相應警報，使應急反應時間大大提前。
2.2.3 大資料下的裝置維護管理
系統通過對裝置執行過程中效能引數、停機、故障等資料進行採集和分析，最終確定裝置執行狀態模型，為裝置維修、採購、使用、輪換做定量分析，通過連續性資料分析，合理確定裝置的使用壽命。管理者可據此提前做出措施，讓停機時間降到最少。系統建立自身維護的知識庫，根據經驗或者資料對突發事件做出合理的應對策略[3]。
應用場景：維修人員處理完故障A之後，將維修的方法上傳，伺服器自動將此故障和方法關聯並儲存。當故障A再次發生時，系統會自動推送排除此故障的參考。當同個故障有多種方法記錄時，系統可對這些方法與其他資料引數（如排障時間等）關聯起來，擇優排列。也可以手動錄入對某故障的排障方法，方便人員的查閱和參考。
2.3 跨系統、可互聯性
一個好的裝置管理體系要與能源管理、產品質量管控、採購、倉庫管理、裝置廠商管理等管理機制都有著緊密的聯絡。
對裝置管理來說，要將裝置的效率發揮到極致，裝置管理也應該與其他職能部門融合互聯，甚至是與其他公司、裝置生產商、供應商形成互聯。
應用場景：當系統檢測到某個元器件有發生故障的趨勢或者已經發生故障時，系統除了提醒管理者之外，還可與工廠的備件庫互聯，搜尋出該元器件當前的庫存、庫位資訊，自動生成領料申請單。當檢測到庫存不足時，可發出採購提醒甚至是與其他公司、裝置生產商、供應商建立起備件共享機制，從而大幅縮短裝置維修的流程週期。
3 新模式給裝置管理者帶來了新的課題
3.1 對人員素質提出更高要求
隨著工業4.0、智慧工廠的深入推進，在工廠自動化、網路化、資訊化日新月異的變化中，越來越多的普通操作人員將面臨更多更大的挑戰。
由於裝置的高自動化使得企業不再需要過多的員工參與生產；由於一些員工的水平有限，無法運用相關知識對現場智慧化裝置進行關聯，無法切實理解裝置的執行原理和改善方向，進而導致無法根據生產狀況做出改善或提出實際的改善方案。
智慧工廠不可能獨立於人類之外進行工作，智慧工廠再智慧也只能是人類的生產工具，想要保證智慧工廠的正常執行，企業需要能駕馭得了智慧工廠裝置的人才，特別是裝置管理人員。對此，企業應提前做好人員儲備和進行系統培訓。
3.2 對裝置和網路安全提出更高要求
第一，智慧工廠內部的裝置、元器件之間形成一個環環緊扣的裝置物聯網，某個結點的小問題可能在整個網路中被無限放大，對整個工廠生產和決策造成影響。
第二，工廠網路化和資訊化的開放性可能導致工廠的資料被外界竊取，管理和控制系統受到外界的惡意攻擊，造成企業運營系統的癱瘓。
第三，國外的公司在許多關鍵元器件和軟體技術等領域佔據主導地位，技術上的受制於人為今後的裝置管理帶來了潛在風險。
4 總結與展望
逐步完成對工業4.0的過渡，在筆者看來，應注意以下幾點：
第一，制定企業發展理念，使員工認可和支援工業4.0的轉換思路。
第二，培養符合智慧工廠生產管理需求的人才。
第三，對某些裝置進行低成本改造，使其符合工業4.0的發展要求。
第四，工廠內部進行裝置互聯，形成一個功能強大的裝置管理系統。
第五，與外部系統資料如採購、倉管、產品反饋等系統形成互聯和資料共享，使得工廠的各個模組運作有條不紊，實現無縫對接。利用大資料、雲端計算等強大的資料分析能力，對整個生產和營銷過程做出動態調整。
在進行工業4.0改造的程序中，一定要對自身的能力和需求進行有效研究和均衡，結合自身的管理特色，只有這樣，才能使改造給企業帶來利益的最大化。
【參考文獻】
【1】樑乃明.工業4.0實戰：裝備製造業數字化之道[J].工業控制與智慧製造，2015（1）：1-10.
【2】吳軍.智慧時代[J].機械智慧，2016（1）：2-15.
【3】維克托·邁爾·舍恩伯格， 肯尼斯·庫克耶.大資料時代[J].電子科技，2013（1）：45-57.