设备维修管理在企业生产经营活动中占有十分重要的地位，对企业设备长时间稳定运行起着决定性作用。在实施设备维修管理时，对一些重要维修参数如设备事后维修时间分布、预防维修周期进行科学、合理的预测，以及维修方案的决策，直接关系到设备管理效果，对保证设备的性能，节约企业的资源，降低产品的生产成本等都起着重要的作用。 目前，设备维修参数的设定与维修方案确定一般只是单纯依靠生产厂家提供的设备技术说明书或比较、参考同类型设备及依据维修人员的实践经验等方法。但由于不同的设备在企业操作人员的熟练程度、维修水平、加工工艺及生产批量等方面存在很大的差异，同一设备在不同的企业，它的维修参数与方案也不尽相同，因此这些方法即不合理，也不科学。为此本文在分析现有设备管理信息系统基础上，提出了基于统计模型的设备事后维修时间分布的预测方法，该方法主要由设备事后维修时间模型图形估计法、极大似然参数估计法和Shapiro-Wilk正态分布检验法等构成；根据设备的维修间隔周期在一固定值上下出现随机波动特点，提出了基于统计的设备预防维修周期整体常数均值预测模型，并将预测结果应用到多品种、小批量产品生产调度中；从维修记录出发分析设备的重要性、经济性，通过统计建模，运行统计分析方法，对设备维修方案决策进行了研究。 根据上述的模型及算法，本文采用ASP.NET工具开发了设备维修参数及方案决策功能模块，完善现有设备管理信息系统，提高了企业的设备维修决策水平和效率，节约了生产成本。