设备巡检记录总是漏填?我们用这个办法彻底解决了!

简介: 说到底,这事能做成,并不是什么技术门槛,而是工具选对了,流程顺了。草料二维码这种平台,本身就是为轻量数字化管理设计的,不需要系统集成,不需要外包开发,基本上我们办公室一个人就能搭好、改好。想新增字段、调整逻辑,后台改一下马上生效,真的非常适合像我们这种管理人手紧张、需求灵活的车间

在制造业里,设备巡检是绕不开的一环。特别是一些对连续运转要求高的生产线,哪怕一个螺丝松了、一个电机温度异常,都有可能带来停机甚至安全风险。但也正因为巡检日常又重复,不少企业都会面临一个很现实的问题——巡检记录总是漏填

以前我们厂也有这烦恼。明明定好了巡检制度,巡检人员也每天在跑,可一到月底汇总记录的时候,不是发现表格没填,就是字迹潦草、时间错乱。更麻烦的是,有时候出故障要追溯记录,才发现某段时间的巡检数据压根找不到。

这个问题并不新鲜,问了几家同行,也是普遍现象。大家心里都明白:流程靠人记、全靠自觉,是迟早要出纰漏的。

我们尝试过各种办法。最初是加强管理,要求班组长每天督促、打卡签字。但说实话,治标不治本。人盯人这套在头一两周可能有效,时间一久,还是回到原来的样子。

后来尝试用系统,原本工厂里也购买过一个管理系统,在这个基础上嵌入了一个巡检模块,虽然看着功能挺全的。但一线的巡检员工根本不爱用,流程太复杂,还得跑办公室打开电脑才能填。更别说,出了问题还要找IT改表单字段,每次修改都得等上两天,旧的需求没改好,新的需求又来了,催促IT也变成了等排期。

转机出现在一次参观学习。去外地一家工厂交流的时候,看到他们每台设备旁边都贴了一个二维码。随口一问才知道,那是他们的“设备电子档案”,扫码就能填写当天的巡检记录。对方工程师说,之前他们也遇到过数据漏填和造假的问题,用了二维码以后,不光填得齐,还能实时查记录、自动留档,巡检效率也提升了不少。

image.png

这点启发了我们。回厂之后我们就研究起类似的方案,后来选择了用“草料二维码”这个工具来搭建。原因很简单,它不需要开发,操作也简单,特别适合我们这种没有IT团队的小厂。

我们先用草料二维码给所有关键设备生成了专属二维码。他们平台提供了很多模板,模板里的内容都可以根据厂里的情况自己改,比如温度、电流、是否异常、备注、上传图片这些都能加进去。还有AI功能,可以直接把厂里以前的纸质记录表格拍照上传,自动生成巡检表单,很快就生成了二维码。

image.png

初期是测试,我就把生成的二维码,用办公室的打印机打印好,用透明胶贴在设备上就算投入使用了。设备上贴好二维码以后,巡检人员每天只要拿手机微信扫一扫,就能填写记录,系统自动记录巡检的时间、人员和设备是否有故障。

更实用的是草料二维码支持漏检提醒。我们设置了每天的巡检计划,上班前自动提醒当天负责的人填写记录,如果有人忘了填,后台会自动显示“超期未完成”,管理人员一下就能看到哪些设备还没按时巡检。再也不用像以前那样,事后得翻一遍记录才知道哪几台设备没检查。

image.png

还有一个我很喜欢的功能是巡检防作假。以前纸质记录的方式,员工可能会在检查前临时补记录,本身存在隐患的情况下直接填写正常,导致后期设备停机。现在用上草料二维码的设备巡检管理系统,可以限制员工在设备所在的厂房才能填写,加上防作假水印,必须拍摄现场照片等,就能有效的保证员工有到点到位检查。再加上区块链存证,巡检数据还能上链存储,后期出问题追溯时还能作为司法证据参考。

image.png

数据方面也很清晰。所有巡检数据都自动归档在后台,支持按设备、时间、人员筛选,可以直接导出报表用来存档,还能用草料的API功能做成数据大屏。如果有突发情况,需要回查记录,几秒钟就能找到源头。

image.png

用下来两个多月,我们设备部最直观的感受是:巡检变得规范了,管理轻松了。以前是“你有没有填”全靠追问,现在是“我后台看得清清楚楚”。以前月底要人工汇总几十张纸质表,现在一键导出就能交报表。尤其是出了问题以后,记录能立刻调出来,责任追踪也更清楚。

说到底,这事能做成,并不是什么技术门槛,而是工具选对了,流程顺了。草料二维码这种平台,本身就是为轻量数字化管理设计的,不需要系统集成,不需要外包开发,基本上我们办公室一个人就能搭好、改好。想新增字段、调整逻辑,后台改一下马上生效,真的非常适合像我们这种管理人手紧张、需求灵活的车间。

现在我们也在计划,把这套模式应用到设备保养、备件管理、员工安全培训、门卫登记等场景中,用微信扫码处理日常事务,把一线工作流程全都串在一起,既不增加员工负担,也提升了数据完整性。

很多朋友问我值不值得搞,我的答案是:如果你也正在头疼巡检记录不完整、漏填严重、数据追不回的问题,那不妨试试用草料二维码这样的工具做个“轻改造”。它不复杂、价格也便宜,甚至要求不高的话完全免费也能用,更不用大动干戈,简单搭起来就能解决问题。

如果有兴趣试试,也可以先从一两台设备、小范围上线开始,效果明显再逐步扩展。我们就是从几个关键设备试点做起,没几天大家就用得很顺手了。

相关文章
|
5月前
|
人工智能 API 数据库
MCP Server 开发实战 | 大模型无缝对接 Grafana
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
1744 116
|
5月前
|
数据采集 算法 数据挖掘
别再野蛮操作了!用Python优雅地搞定数据清洗
别再野蛮操作了!用Python优雅地搞定数据清洗
211 33
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 API
理工科 MCP Server 神器,补足人工智能幻觉短板
本文介绍了为何需要WolframAlpha及其在解决大语言模型“幻觉”问题上的优势。大型语言模型如GPT-4虽在自然语言处理方面表现出色,但在科学与数学问题上常出错。WolframAlpha凭借其强大的计算能力和广泛的知识库,能准确处理复杂问题。Higress MCP市场已上线WolframAlpha LLM API,支持多种调用方式,并提供每月10次免费试用。配置流程包括获取API工具、安装Lobechat及配置Higress MCP插件。测试案例显示,WolframAlpha在数学推理、日常计算和图像绘制等方面表现优异,未来结合更多服务将推动AI技术发展。
612 62
|
5月前
|
BI
有没有签到软件推荐?资深行政使用体验分享!
作为一名行政人事,日常需处理考勤、会议签到与访客登记等事务。为提升效率,我尝试了几款签到软件:企业微信适合内部考勤但灵活性不足;草料二维码签到简单高效,适用于会议、培训等多场景;活动行则更适合大型外部活动。根据需求选择合适工具,可让签到管理更轻松顺畅。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
AI开源框架:让分布式系统调试不再"黑盒"
Ray是一个开源分布式计算框架,专为支持可扩展的人工智能(AI)和Python应用程序而设计。它通过提供简单直观的API简化分布式计算,使得开发者能够高效编写并行和分布式应用程序 。Ray广泛应用于深度学习训练、大规模推理服务、强化学习以及AI数据处理等场景,并构建了丰富而成熟的技术生态。
944 102
AI开源框架:让分布式系统调试不再"黑盒"
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 运维
智能体Agent:用自然语言重构数据开发
本文分享如何基于利用MCP协议,配置MCP Server,以调用大数据开发与治理平台DataWorks Open API搭建智能体Agent,实现通过自然语言完成数据集成与数据开发等任务。文章还介绍了MCP协议的基本知识,帮助大家了解背后实现原理。大家可以通过自行配置体验数据工作流智能自动化运行。
636 50
智能体Agent:用自然语言重构数据开发
|
5月前
|
人工智能 运维 安全
开源 Remote MCP Server 一站式托管来啦!
MCP Server 的实施存在着诸多挑战,特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面,Higress 作为 AI 原生的 API 网关,提供了完整的开源 MCP Server 托管解决方案,实现存量 API 到 MCP 的协议转换。即将上线的 MCP 市场,将大幅降低开发者构建 MCP Server 的时间和人力成本。
1684 107
开源 Remote MCP Server 一站式托管来啦!
|
5月前
|
人工智能 关系型数据库 OLAP
光云科技 X AnalyticDB:构建 AI 时代下的云原生企业级数仓
AnalyticDB承载了光云海量数据的实时在线分析,为各个业务线的商家提供了丝滑的数据服务,实时物化视图、租户资源隔离、冷热分离等企业级特性,很好的解决了SaaS场景下的业务痛点,也平衡了成本。同时也基于通义+AnalyticDB研发了企业级智能客服、智能导购等行业解决方案,借助大模型和云计算为商家赋能。
394 17
|
5月前
|
存储 关系型数据库 数据挖掘
【瑶池数据库动手活动及话题本周精选(体验ADB、 SelectDB,参与 RDS 迁移训练营)】(4.21-4.27)
本文为 “瑶池数据库动手活动及话题精选” 系列第一期,聚焦 SelectDB 日志分析、AnalyticDB Zero-ETL 集成、RDS 迁移训练营三大实战,设积分、实物等多重奖励,同步开启话题互动。点击链接参与,每周解锁数据库实战新场景。
|
5月前
|
SQL 监控 数据挖掘
SLS 重磅升级:超大规模数据实现完全精确分析
SLS 全新推出的「SQL 完全精确」模式,通过“限”与“换”的策略切换,在快速分析与精确计算之间实现平衡,满足用户对于超大数据规模分析结果精确的刚性需求。标志着其在超大规模日志数据分析领域再次迈出了重要的一步。
473 117