2026年初，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理变革浪潮。据IDC最新报告显示，截至2025年底，全球超过67%的中大型工业企业已完成设备数据采集系统部署，其中38%已实现全厂区设备联网。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数（2025）》指出，设备综合效率（OEE）提升成为企业数字化转型的核心KPI之一，平均增幅达14.3%。在这一背景下，设备管理正从传统的“被动维修”向“主动优化”演进，技术驱动下的智能化、平台化、敏捷化趋势愈发显著。尤其值得关注的是，以搭贝为代表的低代码平台正在加速设备管理系统落地进程，帮助企业缩短开发周期达60%以上。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
过去五年间，基于传感器与边缘计算的设备状态监测已成标配，但真正实现价值闭环的仍是少数。进入2026年，随着机器学习模型训练成本下降和工业大模型的应用成熟，AI驱动的预测性维护正从试点项目走向规模化应用。例如，三一重工在其泵送机械产线中部署了融合振动、温度、电流多模态数据的AI分析引擎，通过历史故障库训练出的LSTM神经网络模型，提前72小时预警主轴异常磨损，准确率达91.6%，年均减少非计划停机时间达218小时。
该趋势的核心在于从“事后响应”转向“事前干预”。传统预防性维护依赖固定周期保养，易造成过度维护或遗漏风险；而预测性维护则依据实时工况动态调整策略。西门子在德国安贝格工厂的实践表明，采用数字孪生+AI算法后，关键设备MTBF（平均无故障时间）延长39%，维护成本降低27%。麦肯锡研究进一步指出，到2026年底，全球将有超过12万个工业站点部署具备自学习能力的预测维护系统，市场规模突破84亿美元。
然而，落地过程中仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其是罕见故障样本；二是模型泛化能力不足，跨设备类型迁移困难；三是IT与OT团队协作壁垒导致部署效率低下。某汽车零部件厂商曾尝试自建AI平台，历时14个月仅完成两条产线覆盖，投入超千万却未能形成可复用能力。
- 建立标准化的数据采集规范，统一协议（如OPC UA）、采样频率与标签体系，确保数据可用性；
- 优先选择成熟行业模型作为起点，如SKF的轴承故障诊断预训练模型，结合本地数据微调；
- 引入低代码AI平台快速构建可视化分析流程，降低对专业数据科学家的依赖；
- 搭建跨职能小组，整合设备工程师、工艺专家与IT人员共同参与模型验证与迭代；
- 推荐使用搭贝官方地址提供的工业AI模块，支持拖拽式建模与一键部署至边缘网关。
📊 趋势二：设备全生命周期管理平台化整合
长期以来，设备管理信息分散于ERP、MES、EAM等多个系统之中，形成“数据孤岛”。2026年，随着企业对资产ROI（投资回报率）精细化管控需求上升，设备全生命周期管理平台化整合成为主流方向。该模式强调从采购选型、安装调试、运行维护到报废处置的全流程贯通，实现设备“出生即建档、运行即追踪、退役即评估”的闭环管理。
典型案例如国家电网江苏分公司构建的“电力设备全息档案系统”，集成设备制造商数据、巡检记录、缺陷报告、更换履历等27类信息，通过唯一编码关联所有生命周期事件。系统上线后，变压器故障溯源时间由平均4.8小时缩短至37分钟，备件库存周转率提升22%。另一案例是海尔智研院在其互联工厂中推行“设备身份证”制度，每台设备绑定二维码，扫码即可查看服役年限、维修历史、能效等级及预测剩余寿命。
平台化整合带来的不仅是效率提升，更是决策模式的转变。以往设备更新决策多凭经验判断，而现在可通过数据分析量化评估。例如，某化工企业利用平台积累的历史数据建模测算：某反应釜在第7年起年均维修费用增速超过折旧费的1.8倍，据此制定“第七年强制评估替换”政策，三年内节省资本支出超1500万元。
为推动平台落地，需重点关注以下实施路径：
- 梳理现有系统接口清单，明确主数据源与同步机制，避免重复录入；
- 设计统一的设备元数据模型，涵盖技术参数、供应商信息、合规要求等维度；
- 采用微服务架构分阶段集成各子系统，优先打通EAM与SCADA；
- 建立权限分级机制，保障敏感信息（如采购价格）访问安全；
- 推荐通过免费试用搭贝零代码平台的设备台账模块，快速搭建原型并验证业务逻辑。
| 管理阶段 | 核心数据项 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 采购选型 | 型号规格、供应商、合同价、交付周期 | 比价分析、供应链风险预警 |
| 安装调试 | 验收报告、初始参数、操作培训记录 | 责任追溯、知识沉淀 |
| 运行维护 | 点检记录、维修工单、能耗数据 | OEE分析、预防性维护计划 |
| 报废处置 | 残值评估、拆解记录、环保合规证明 | 资产清算、碳足迹核算 |
🔮 趋势三：低代码赋能设备管理敏捷迭代
尽管技术趋势明确，但许多企业在推进设备管理升级时仍受困于“系统僵化”问题——定制开发周期长、变更成本高、难以适应产线频繁调整。在此背景下，低代码平台赋能敏捷迭代成为破局关键。2026年，Gartner预测全球65%的新建工业应用将基于低代码/无代码平台开发，其中设备管理类应用占比最高。
低代码的核心优势在于“业务人员也能参与开发”。例如，美的集团顺德工厂的设备主管通过拖拽表单组件，在三天内搭建了一套“特种设备巡检上报系统”，包含定位打卡、拍照上传、自动派单等功能，并与原有MES对接。相较传统外包开发动辄两个月周期，效率提升近20倍。更进一步，施耐德电气在中国武汉的电子厂利用低代码平台实现了“产线搬迁即改系统”——每次产线重组后，现场工程师可在一周内完成设备拓扑图更新、报警规则重设与报表重构。
这种敏捷性背后是开发范式的转变：从前端界面到后端逻辑再到数据模型，均可通过图形化方式配置。更重要的是，它促进了“一线智慧”的释放。一线操作员最了解设备痛点，但他们往往不具备编程能力。低代码平台打破了这层壁垒，使改善建议能迅速转化为可用工具。某光伏组件厂曾收到产线员工反馈：“清洗机堵料报警经常误报”，技术人员随即在低代码平台上新增一个“连续三次触发才上报”的逻辑开关，问题当天解决。
要充分发挥低代码潜力，建议采取以下策略：
- 设立“公民开发者”认证机制，对通过培训的业务人员授予有限开发权限；
- 建立模板库，沉淀常用功能模块如“点检任务生成器”、“故障代码对照表”；
- 设置审批发布流程，防止未经测试的改动影响生产系统；
- 与PLM、ERP等核心系统预留API连接器，确保数据一致性；
- 推荐推荐***搭贝平台的设备管理解决方案包，内置20+开箱即用组件。
延伸洞察：设备管理的未来不仅是技术升级，更是组织能力的重构。当AI承担更多分析任务，人的角色将转向“策略制定”与“异常处理”。同时，随着碳中和目标推进，设备碳足迹追踪将成为新刚需——2026年已有领先企业开始试点“绿色设备护照”，记录制造、运输、运行全过程排放数据。这类新兴需求恰恰最适合通过低代码平台快速响应，而非等待漫长的系统改造。
场景深化：低代码如何支撑预测性维护落地
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此增强。以预测性维护为例，其成功不仅依赖算法，更需要高效的工单流转、精准的备件调度与完整的知识归档。这些环节若仍依赖纸质流程或孤立系统，则整体效益将大打折扣。此时，低代码平台的价值凸显出来。
设想这样一个场景：AI模型检测到某空压机即将发生润滑油劣化，自动生成一级预警。通过低代码平台配置的联动规则，系统立即执行以下动作：向责任人发送企业微信提醒；检查该机型最近三次维修记录；查询仓库同类油品库存；若低于安全阈值则触发采购申请；同时推送标准作业指导书至移动端。整个过程无需人工干预，响应速度从小时级压缩至分钟级。
此类复合型应用的开发难度在传统模式下极高，涉及多个系统的深度集成。而低代码平台提供统一的数据中枢与流程引擎，使得跨系统自动化成为可能。某钢铁企业借助搭贝平台，在一个月内完成了“高炉风机预测维护联动系统”的搭建，涵盖数据接入、预警判定、工单派发、效果反馈全链条，项目投资回收期不足八个月。
风险提示：警惕“伪智能化”陷阱
在拥抱新技术的同时，也需警惕“伪智能化”现象。一些企业盲目追求AI概念，却忽视基础管理夯实。例如，某造纸厂斥资百万引入“智能点检系统”，但因点检路线设计不合理、标准描述模糊，导致数据质量低下，最终模型输出结果无法信任。另一案例是某制药企业部署了先进的振动监测仪，但由于未建立故障树分析机制，报警频发却不知如何处置，反而加重运维负担。
因此，任何技术升级都应遵循“先理流程、再固数据、最后赋智能”的路径。设备管理的本质仍是管理，技术只是放大器。只有当基础制度健全、执行标准清晰、责任边界明确时，智能化才能真正释放价值。低代码平台在此过程中可发挥“试验田”作用——允许小范围试错、快速修正，避免一次性大规模投入带来的沉没成本风险。
