每台设备都有数字档案，首次修复率提升到约 85%

一家面向工厂客户销售工业设备的企业，业务不仅包括设备销售，还涉及安装调试、定期保养、维修和备件供应。

随着存量设备不断增加，售后服务逐渐成为企业重要的收入来源。

然而，销售部门使用 CRM，技术人员通过微信群接收维修任务，备件库存由仓库管理，维修费用又在财务系统中单独核算。

设备卖出以后，企业反而很难建立长期、完整的客户设备档案。

面临的挑战

设备历史信息难以查找

设备型号、序列号、安装日期、保修期限和维修历史分散在不同文件中。

技术人员抵达客户现场后，往往还需要重新确认设备情况。

维修任务无法统一调度

客户报修后，售后经理依靠人工判断技术人员的空闲时间和技能匹配情况。

任务优先级、响应时间和维修状态缺少透明记录。

备件消耗与维修成本脱节

现场维修使用的零件没有及时扣减库存，工时及差旅费用也可能遗漏记录。

企业难以判断哪些设备型号维护成本较高，哪些服务合同存在盈利问题。

SHEPHARD 的数字化解决方案

第一步：建立设备数字身份

以设备序列号为核心，为每台已交付设备建立完整档案。

关联客户、安装地点、交付日期、保修政策、服务合同和维修记录。

设备数据与原有销售订单保持关联，避免重复建档。

第二步：统一服务工单

将客户电话、邮件、客户门户等渠道产生的售后需求统一登记为工单。

按照设备类型、故障等级、客户合同及地理位置分派任务。

系统记录首次响应、派工、到场、维修完成和客户确认等关键节点。

第三步：建设技术人员移动端

技术人员在现场查看设备历史、维修手册和相关技术资料。

通过移动应用填写故障原因、维修操作、实际工时及使用的备件。

必要时上传照片、客户确认记录和维修报告。

第四步：打通备件库存与服务成本

维修使用的备件自动关联相应库存出库业务，符合条件的现场更换件进入退货或返修流程。

工时、材料和其他服务成本统一归集到具体工单或服务合同。

第五步：建立预防性维护计划

对需要周期性维护的设备，根据运行时间、合同约定或维护周期自动生成服务提醒。

对于具备可靠数据采集能力的设备，再逐步评估接入 IoT 运行数据，开展条件监测和预测性维护。

实施路径

先规范设备档案和服务工单，再建立备件与维修记录的关联。

随后上线移动维修记录和服务绩效分析。

涉及设备数据采集的部分单独验证，避免在缺少可信传感器数据时直接宣传预测性维护能力。

业务价值

售后服务从依赖个人经验的被动响应，转变为以设备资产和服务工单为中心的持续管理。

企业能够更清楚地分析设备可靠性、售后成本和客户服务质量。

项目成果（近似值）： 首次修复率 约 85%；平均修复时间 约 −35%；备件满足率 约 95%。

持续跟踪的指标： 首次响应时间、平均修复时间（MTTR）、首次修复率（FTFR）、备件满足率、服务合同毛利率。

这个案例给我们的启发

对设备制造商而言，每台交付出去的设备都是一个长期服务关系的起点。

设备数字化档案能够同时连接产品质量、客户体验和售后经营。

*为保护客户隐私，本案例中的企业信息已做脱敏处理，界面截图为示意，成果数据为取整后的近似值。*