一、EAM系统的定义
EAM（Enterprise Asset Management，企业资产管理系统）是以资产全生命周期管理为核心，整合维护、采购、库存、财务等多维度功能的数字化管理平台。它通过对资产从规划、采购、安装、运行、维护到报废的全流程数据进行统一管控，实现资产信息可视化、维护流程规范化、决策数据化，最终提升资产运营效率与价值。
乾元坤和eam系统简介
二、EAM系统的发展历程
早期阶段：从CMMS（计算机化维护管理系统）发展而来，经历事后维修、预防维修、经济维修阶段。
技术演进：从Dos/Windows版本到C/S、B/S架构，再到云原生、AI集成与物联网（IoT）融合，支持移动端应用和远程监控。
管理理念升级：从“被动维修”转向“主动预防”，结合设备综合工程学、维修工程学等学科，实现全员参与和专业化管理。
三、EAM系统的实施目标
提升资产可靠性：通过预防性/预测性维护减少故障停机，延长资产使用寿命（如降低生产设备故障率30%以上）。
降低全生命周期成本：优化备件库存、减少过度维护，控制资产购置、维护及能耗成本（如某制造企业通过EAM降低维护成本25%）。
数据驱动决策：通过资产台账、工单执行、故障历史等数据，为资产投资、维护策略调整提供依据（如基于OEE指标优化产线设备配置）。
规范管理流程：以工单为载体，实现报修、派工、执行、验收的标准化闭环管理，替代传统纸质记录与人工调度。
四、EAM系统的功能模块
资产基础管理：建立动态资产数据库，记录设备型号、位置、责任人、折旧状态等，支持分类管理（如设备、设施、车辆）及状态跟踪（运行/维修/停用）。
维护与维修管理：
预防性维护：基于设备运行参数（如工时、温度）制定定期保养计划，自动触发工单。
故障维修：支持报修、诊断、任务分配及进度跟踪，记录维修历史与成本。
点巡检管理：通过移动端扫码执行巡检，实时上传设备状态（如振动值、温度），异常自动预警。
预测性维护：集成IoT传感器和AI算法，分析设备运行数据（如振动、噪音），预测故障并提前干预。
运营与资源管理：
库存与备件管理：实时监控备件库存，自动补货预警，优化库存结构（如安全库存、周转率）。
采购管理：从需求申请到订单执行的全流程电子化，支持供应商评估与多币种/多税率采购。
工单管理：工单创建、审批、执行、关闭全流程管理，关联备件、人力和工具，支持优先级排序。
数据分析与决策支持：生成资产利用率、维护成本、故障频率、库存周转率等报表，支持趋势分析、成本效益评估和决策优化。
集成与扩展功能：支持与ERP、MES、SCADA等系统对接，实现数据共享和流程协同；提供移动端支持、权限管理、安全合规等功能。
五、EAM系统的适用场景
EAM系统主要服务于资产密集型行业，即资产价值高、数量多、维护需求强的领域，典型场景包括：
制造业：生产设备（如机床、产线机器人）、特种设备（压力容器、起重机械）的维护与台账管理。
能源行业：发电设备（火电/风电/光伏机组）、输变电设施的预防性维护与故障抢修。
交通领域：铁路轨道、机场设施、船舶/航空设备的全生命周期监控。
医疗/基建：医院大型医疗设备（MRI、CT）、城市基建（桥梁、供水管道）的合规性维护与成本管控。
通过EAM，这类企业可解决“资产账实不符”“维护响应滞后”“数据分散难用”等痛点，实现从“被动抢修”到“主动管理”的转型。
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