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        企業投資設備管理系統好處是什麼? 特別是製造業已經導入MES系統，有些甚至也已落實數位化設備點檢App系統，這些種種措施與系統的導入應該是足夠的吧? 相信此答案應在企業身上，可以審視過往比較導入與否，非預期停機時間與維護費用是否比較過去少，整體維修周期是否比較過去短。 出貨品質與客戶滿意度是否有提升。參考美國國家標準與技術研究所 2020的分析報告，估計美國全年因設備維護所造成的損失將近 1,930億美元，特別的是機台維護維護費用占 29.6%，而非預期停機損失占 9.4%，因故所造成的業務損失達 51.7%，其中 16.1%與品質瑕疵有關，意外的是因出貨延遲所造成的損失高達 35.6%。詳細如表1所示。許多企業僅考量維護所造成的直接成本，而忽略了整體費用冰山下的隱藏損失。這些常是因無有效的數據分析與管理系統所造成，甚至仍停留在被動式維護作業(Corrective Maintenance)，等設備壞了再修或無維修備品預估能力所造成，嚴重影響企業整體的營運成果。

表1，美國花費在設備保養管理上的成本與損失 [2]

        對設備管理系統的功能也會依產業的需求特性而有所差異。表2參考相關研究報告總結，分5大產業類別，其中製造業再細分民生/化學/金屬/電子4類。將16種設備管理系統主要功能依產業特性與需求提出選擇建議，分為必要/有最好/依企業規模而定3種，分別如下：

核心功能：

1~4 項是基本功能，是導入設備管理的數據基礎來源。從設備維護定義與合約管理開始，到日常維護策略執行 (時間，週期，區塊，失效，維修，機會)，進行預防性維護 (Preventive Maintenance)，從維護作業的工單排配計畫，到維修歷程與成本管理等，透過機台編號或NFC掃描，即時展示過往點檢/維護/維修與零部件更換與費用的紀錄 [3]。5~7 項功能主要關係到為維護的即時性與移動性。含維修所需要的零部件備品的管理與成本計算，以及藉由移動裝置的運用，方便異地管理設備維護作業。

數據決策：

在特定產業或大型企業相當在乎設備機台的停機與維護時間，此時設備維護數據的分析與可靠度管理就變得非常重要。如機械與電子製造業，公共事業管路設備等。 8~10 項主要運用數據驅動決策(Data-Driven Decision)為主。藉由失效數據來分析設備可靠度與殘餘壽命，避免非預期停機現象，這是屬於預測性維護(Predictive Maintenance)。特別注意的是，當進行這類分析時，數據不應只是孤島式工廠內的維護數據，應包含供應商的現場服務(Field Service )維護數據。才能真正了解設備的健康狀況。透過失效模式來預測後續維護與零部件庫需求，可以有效降低非預期停機次數與維修時間，建立所謂的預測分析(Predictive Analytics)能力。甚至藉由物聯網裝置即時監控設備運行狀況，關鍵參數的回饋(如溫度，應力，震動，噪音，洩漏，異常訊號/代碼)，進行所謂基於設備狀態的維護(Condition-based Maintenance)，以及進一步了解後續個別零部件需求，即時啟動必要的維護作業，兼顧維護效率與成本。

智慧輔助：

部分產業因應產業特性與管理需求，需導入更便利性的工具來協助判定，兼顧作業安全與即時性，有效達到及時維護，避免造成安全或非預期停機損失與高昂的維護費用，如11~13項功能目的。透過即時監控設備運行過程中所提供的健康訊息，藉由虛擬實境來進行維護監控與管理，或是藉由人工智慧找出最佳化維護作業排配，甚至提供自主維護方案(保養，維修，替換)與系統更新建議，使整體維護成本與損失降到最低，建立所謂的規範性維護(Prescriptive Maintenance)[4]。此類功能特別可應用在高價設備管理與跨境機台管理上，在降低數據分析與預測模型選取等人為干預狀況下，完成智慧維護作業。

表2，產業對設備管理系統的功能需求 [5,6]

生命週期管理：

資產密集產業因設備資產的價值多數高過企業年營業額 (固定資產周轉率＜1)，這些企業除關注資產設備的日常維護外，也需要重視資產的投資效益，回收期，取得方式，甚至資產設備轉賣更新與報廢管理，是屬於資產生命週期的管理。如公共事業，甚至電子製造與半導體行業。功能 14~15項的目標即在提供企業全方位的資源管理。

        藉由表2的建議方案，可提供企業在選擇設備管理系統上依自身產業性與規模來判定系統功能的必要性。當然選擇系統除考量功能外，也應考量系統支援現有周邊系統的數據串聯性，與使用設備機台的費用彈性，最重要的配合企業未來的業務發展特性而定。這些種種都會是選擇系統前應有的考量。