深夜，刺耳的警报在车间响起。
老李冲向罢工的数控中心，屏幕正闪烁着一串错误的乱码，不明缘由的故障再次发生。
他徒劳地翻着被翻皱的手册和巡检记录，汗水浸透工装；维修组在黑暗中摸索，凭经验直觉对机器进行检查，产线停摆。
每一分钟流逝的时候是，数万元在蒸发。订单交期只剩个位数的时间，客户的催促消息在手机屏上不断弹出。
此次停产已经是这个季度第二次，不知原因的错误带来巨大的无力感，产线与计划都因此陷入混乱，每次巨大的损失都让人心痛。
经过此次故障后，老李想要搭建一套设备管理系统，然而公司并没有IT部门，市面上现成的系统报价高、且不符合设备管理需要。在了解到新兴的AI Coding技术后，老李决定使用wingent AI搭建一套企业级的设备管理系统，没想到10分钟之内就可以搭建完成并且上线使用。不是10天，不是10小时，只要10分钟！
像老李这种一线员工，没有时间，没有技术支撑，该如何轻松通过对话、拖拽搭建起一套完整的、企业级的设备管理系统呢？
（一）设备管理困境
在离散制造企业中，关键设备突发故障是高频风险事件，而故障带来的损失又极其巨大。设备的紧急维修产生服务溢价，同时流水线停产造成的损失无法估量，若是不能在交货期前准时交货，还需要赔偿大量违约金，这些显性、隐性成本都在故障中流失。因此对设备进行规范化、数字化的管理是尤为重要的。
传统设备管理通常以个人经验记忆、纸质记录形式存在，依赖碎片化信息，因此在故障诊断时，缺乏结构化知识库与实时数据支撑，导致排查耗时且准确率低。
同时对设备故障的响应迟滞，较为被动，依赖人工点检或事后报警；同时在维修资源调度上，如人力匹配、备件调用，都较为低效，这样延缓的响应造成非计划停产时间延长。
长期以来，这样的混乱还会波及决策，因为缺少实际数据支撑，缺乏设备健康状态量化评估与预测能力，无法实现预防性维护，难以最大化发挥设备效用，同时备件采购与设备更新也难以实现。
这类事后救火的设备管理模式，与企业追求的零停产、高OEE（设备综合效率）的生产目标形成了不可调和的矛盾。
AI Coding
AI Coding（人工智能编程）指利用机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和深度学习技术，辅助或自动化完成代码生成、审查、优化的软件开发范式。它不仅是工具层面的升级，更是一场从编写代码到描述需求的范式革命，开发者只需用自然语言描述目标，从代码搬运工转变为系统架构师，AI 即可自动生成可执行代码，甚至完成复杂项目的架构设计。其核心原理包括：
自然语言转代码：通过模型将开发者描述的需求转化为可执行代码；
代码学习与推理：人工智能模型基于海量开源代码训练，在训练中学习语法规则、逻辑结构及最佳实践案例，能够实现上下文推理的代码补全和优化；
无代码支持：与无代码技术进行融合，能通过可视化拖拽和配置，降低非技术人员的开发门槛
因此利用合适的AI Coding技术，能够实现效率的大幅度提高、搭建门槛的降低、质量与成本优化。
随着微服务、AI 原生应用的普及，代码复杂度指数级增长。AI Coding 通过自动化生成和优化，缓解了开发者的认知负担。全球开发者短缺背景下，AI Coding 使非技术人员也能参与基础开发，加速全民编程进程。
同时在白热化的行业竞争与创新加速中，AI Coding大幅度缩短使用企业产品与管理系统的开发周期，此外AI 驱动的快速迭代能力，使初创企业能以更低成本验证产品原型。
AI Coding 正在重塑软件开发的底层逻辑，从人类编码、机器执行转向人类定义、机器创造。随着技术成熟，它将不再是开发者的辅助工具，而是推动行业创新的核心引擎。越来越多的企业开始主动拥抱变革，在提升效率的同时，注重系统设计和业务理解能力的培养，以适应未来的人机协作新常态。
10分钟上线设备管理系统
接下来我将带你手把手在十分钟内上线一套设备管理系统，不管你是否有技术背景，只需要跟着我一步步操作，每个人都能够搭建成功。
首先进入轻流wingent主页对话框：
qingflow.com/wingent
然后输入你需要搭建的系统诉求，简单几个字描述即可，我填入的是：工程机械制造的设备管理系统。然后AI小助手就会根据系统搭建需求收集必要信息，你只需要简单进行勾选，让AI初步了解企业状况与需求，AI小助手就会自动生成提示语句，将提示语喂给DeepSeek，让Deepseek将语言转化为代码。
Deepseek收到指令后，就会开始进行应用包搭建，配置需求应用以及延伸应用，并生成门户看板页面，布局流程配置，提供数据可视化指南。此时我们只需要去喝杯咖啡休息一下，回来就能看到搭建好的系统了。
现在我们已经在3分钟之内初步搭建了一套设备管理系统，然后就可以进行个性化的定制与修改，这时既可以继续利用AI指令对页面进行编辑，又可以利用无代码的拖拽方式进行修改，通过可视化表单设计＋流程引擎＋数据关联的三位一体架构实现系统搭建。
利用AI生成的模拟数据可以对系统进行测试，进行即时修改。同时设备管理需求常随企业规模、场景变化，后续需要调整时，可以直接利用AI或可视化表单进行修改优化。
在搭建与修改过程中，轻流有以下几点特色可供实践：
1
设备全生命周期管理
轻流无代码平台支持创建设备全生命周期管理表单，记录设备从采购、安装、使用、维护到报废的所有信息。在设备采购阶段，通过表单详细记录设备的规格、型号、供应商、采购价格等信息；设备安装调试完成后，将安装位置、调试结果等信息录入系统；在设备使用过程中，实时更新设备的运行数据、维护记录、故障情况等。通过轻流的报表功能，生成设备全生命周期报表，直观展示设备的使用情况和维护历史，为设备管理决策提供数据支持。
2
预防性维护计划制定与执行
借助轻流的流程设计功能，根据 TPM 理论制定预防性维护计划。设置设备维护任务的周期、内容、责任人等信息，系统自动生成维护任务清单，并通过 Q - Robot 自动化功能提醒维护人员按时执行。维护人员在完成维护任务后，通过移动端或电脑端填写维护记录，包括维护内容、更换的零部件、设备运行状况等信息。系统对维护记录进行分析，若发现设备存在潜在问题，自动触发预警机制，通知维修人员进行进一步检查和处理。
3
全员参与管理
轻流搭建全员参与的设备管理平台，不同部门的员工可以在统一平台上进行设备管理操作。生产人员通过平台实时上报设备运行状况和故障信息；维修人员接收维修任务，记录维修过程和结果；管理人员可以查看设备管理数据，进行任务分配和决策。利用轻流的权限管理功能，为不同用户设置相应的操作权限，确保数据安全和管理规范。同时，通过平台的消息提醒功能，实现信息的及时传递，提高团队协作效率。
4
数据分析与持续改进
轻流的数据分析功能可以对设备运行数据、维护数据、故障数据等进行深入分析。通过创建数据报表和可视化看板，直观展示设备的运行效率、故障频率、维护成本等关键指标。例如，通过分析设备故障数据，找出故障频发的设备和部件，采取针对性的改进措施；通过分析维护成本数据，优化维护策略，降低维护成本。根据数据分析结果，持续改进设备管理流程和方法，不断提高设备管理水平。
老李的手机屏幕终于不再被催货信息淹没。此刻，他正看着车间大屏上跳动的数据：
3号数控中心健康指数：96%
本月预防性维护完成率：100%
非计划停产时长：0小时
而这一切的转折点，只是10个月前那个深夜的10分钟，当他对AI说出第一句需求：“我要搭建一套设备管理系统”。
在制造业数字化转型的浪潮中，设备管理的高效与否直接关系着企业的核心竞争力。传统模式下的被动应对、数据零散、响应迟缓等痛点，曾让无数像老李这样的一线管理者束手无策。而 AI Coding 技术的出现，正以一场 “范式革命” 打破困局，它将复杂的代码编写简化为自然语言的描述，让无技术背景的员工也能通过对话与拖拽，在 10 分钟内搭建起贴合需求的企业级设备管理系统。
未来，随着 AI Coding 技术的持续进化，人机协作将重塑更多行业的管理模式。对于企业而言，拥抱这种变革不仅是效率的提升，更是在激烈竞争中抢占先机的关键。正如轻流 wingent 所展现的，当技术门槛被打破，每个一线工作者都能成为系统搭建的参与者，企业的创新活力与管理潜力也将被彻底激活，为智能制造的全面落地注入源源不断的动力。
END
