根据2026年初发布的《全球智能制造与资产运维白皮书》显示，全球设备管理市场规模预计在2026年突破4800亿美元，年复合增长率达12.7%。其中，中国市场的智能运维渗透率已从2022年的23%跃升至2025年底的41%，预示着新一轮以数据驱动、平台协同和自主决策为核心的设备管理范式正在加速成型。尤其在新能源、半导体制造和高端装备领域，传统被动式维修正被预测性维护全面替代，企业对设备可用率的要求已从90%提升至98%以上。这一转变不仅依赖硬件升级，更关键的是底层管理逻辑的重构——如何实现跨系统集成、实时响应与快速迭代，成为决定企业竞争力的核心变量。
🚀 智能化预测维护：从经验驱动转向算法主导
过去十年中，大多数企业的设备维护仍停留在“定期检修+故障抢修”的混合模式，这种模式虽能维持基本运行，但存在显著滞后性和资源浪费。据麦肯锡调研数据显示，传统方式下约30%-40%的维护工作属于过度维护，而另有15%-20%的关键隐患未能及时发现，导致非计划停机成本平均占设备总运营成本的12%-18%。
当前，随着边缘计算与AI模型的成熟，基于多源传感器融合的预测性维护（PdM）已成为设备管理最核心的趋势之一。例如，在风电行业，金风科技已在其主力机型部署振动、温度、油液分析等多维传感网络，并通过LSTM神经网络构建轴承寿命预测模型，实现提前7-14天预警重大故障，使单台机组年均非计划停机时间下降62%。类似实践也在轨道交通、石化炼化等领域快速复制。
该趋势背后的技术支撑主要包括三方面：一是高频率采集能力提升，支持毫秒级状态监测；二是机器学习模型可针对不同工况自适应训练，避免“一刀切”误判；三是云边协同架构使得本地推理与远程优化得以兼顾。值得注意的是，这类系统的落地并非简单采购即可完成，往往涉及OT与IT系统的深度打通，以及组织流程的配套调整。
为有效推进预测维护落地，建议采取以下步骤：
- 梳理关键设备清单，优先选择高价值、高故障风险资产进行试点；
- 部署标准化数据采集模块，确保时间戳同步与协议统一；
- 引入轻量化AI建模工具包，降低算法开发门槛；
- 建立跨部门协作机制，将维修策略纳入KPI考核体系；
- 逐步扩展至全厂区，形成闭环反馈的学习型运维生态。
在此过程中，低代码平台的价值日益凸显。以搭贝零代码平台为例，其内置的设备健康评分模型模板和可视化报警引擎，允许运维工程师无需编程即可搭建专属预测看板，并与MES、ERP系统无缝对接。某汽车零部件制造商通过该平台在两周内完成了冲压线主轴温升异常检测模块的部署，相较传统开发节省了近80%的时间成本，目前该模块已推广至全国6个生产基地。
📊 平台化集中管控：打破信息孤岛实现全域可视
长期以来，设备管理面临的一大痛点是“系统林立、数据割裂”。一个典型大型制造企业可能同时运行SCADA、CMMS、EAM、PLC等多种系统，各自独立存储数据，接口不一，难以形成统一视图。德勤一项调查指出，超过65%的企业在做年度设备审计时仍需人工汇总Excel表格，效率低下且易出错。
构建统一的设备管理中台，已成为头部企业提升运营透明度的战略选择。该平台不仅承担数据汇聚功能，更重要的是提供流程编排、权限控制、报表生成等综合服务能力。例如，三一重工推出的“根云平台”，实现了对全球超50万台工程机械的远程监控与调度，设备开机率、作业强度、油耗等指标均可实时下钻分析，为其后市场服务提供了精准决策依据。
平台化带来的影响深远：首先，管理层能够获得全局视角，快速识别瓶颈环节；其次，一线人员可通过移动终端即时获取操作指引与历史记录，减少沟通误差；再次，外部服务商也能按权限接入，提升协同效率。此外，平台还为后续智能化升级预留了接口空间，如未来接入数字孪生或AR辅助维修等功能。
然而，平台建设并非一蹴而就。常见挑战包括老旧设备通信协议不兼容、网络基础设施薄弱、员工数字化素养不足等。因此，推荐采用渐进式迁移路径：
- 明确业务目标，避免“为平台而平台”；
- 评估现有系统接口能力，制定分阶段整合计划；
- 优先打通高频交互场景，如点检任务派发、备件申请审批；
- 强化网络安全防护，特别是对外暴露接口的鉴权机制；
- 推动组织变革，设立专职平台运营团队。
值得关注的是，传统定制开发周期长、成本高的问题正被低代码方案破解。搭贝平台提供的设备台账管理、巡检工单流转、故障知识库三大标准模块，可在3天内部署上线，支持与主流OPC UA、Modbus、MQTT协议直连。某光伏组件厂利用其拖拽式表单设计器，仅用半天时间就重构了原有的纸质点检流程，实现扫码打卡、拍照上传、自动归档全流程数字化，点检完成率由72%提升至98.5%。
🔮 自主化运维生态：人机协同迈向自治运行
如果说预测维护和平台整合仍是“增强人类能力”的范畴，那么下一阶段的发展方向则是“减少人为干预”。在人工智能与自动化技术双重推动下，设备管理系统正朝着高度自治的方向演进。这意味着系统不仅能发现问题，还能自主决策并执行修复动作，甚至动态优化生产排程以规避潜在风险。
这一趋势已在部分领先企业初现端倪。例如，台积电在其晶圆厂部署了全自动缺陷响应系统，当检测到某一刻蚀设备参数漂移时，系统会自动暂停该工序、触发诊断脚本、调用备用腔室继续生产，并通知工程师介入复核，整个过程耗时不到3分钟，远快于人工响应速度。另据ABB报告，其在挪威某造纸厂实施的“自我修复”传动系统，可通过在线参数辨识与控制器自整定，实现常见振荡问题的自动抑制，年均维护人力投入减少40%。
实现自治运维需要四大支柱支撑：一是具备丰富语义的设备数字画像，涵盖设计参数、维修履历、环境条件等；二是强大的规则引擎与决策树，支持复杂逻辑判断；三是可靠的执行机构，如机器人、远程开关、可编程逻辑控制器；四是持续学习机制，确保系统越用越聪明。
尽管前景广阔，但全面自治仍面临伦理、安全与法律层面的多重考量。现阶段更现实的目标是构建“人在环路”的半自治体系，即系统提出建议，由人工确认后执行。为此，建议企业：
- 从单一场景切入，如自动润滑、自动校准等低风险任务；
- 建立清晰的责任追溯机制，确保每一步操作可审计；
- 加强员工技能培训，转型为“系统监督者”而非操作员；
- 与设备厂商合作，推动原厂开放更多控制接口；
- 探索AI解释性技术，提高决策透明度。
在这一进程中，灵活可配置的低代码平台扮演着“粘合剂”角色。例如，搭贝平台支持通过图形化流程设计器连接AI模型输出与PLC控制指令，实现“异常识别→工单生成→远程重启→效果验证”全链路自动化。某锂电池生产企业利用此功能实现了注液机堵针故障的自动处理，每月减少停机时间超过15小时，良品率波动幅度收窄37%。
📈 数据驱动决策：设备绩效评估体系升级
伴随数据采集能力的提升，传统的OEE（设备综合效率）指标已不足以反映真实运营水平。越来越多企业开始构建多维度的设备绩效仪表盘，纳入MTBF（平均无故障时间）、MTTR（平均修复时间）、能耗强度、碳排放当量等新型指标。这些数据不仅用于内部对标，也成为供应链准入评审的重要参考。
例如，博世苏州工厂在其供应商管理协议中明确要求关键设备OEE不低于85%，且月度波动率控制在±3%以内，否则将触发整改程序。这种严苛标准倒逼上下游共同投入数字化改造。与此同时，数据分析粒度也从“产线级”细化到“单机级”乃至“部件级”，帮助 pinpoint 根本原因。
要实现精细化评估，必须解决数据质量问题。实践中常见问题是：传感器漂移、通信丢包、时间不同步等导致数据失真。建议建立数据治理规范，包括定义主数据标准、设置数据质量阈值、实施定期校验流程。此外，应鼓励一线员工参与数据标注，提升上下文理解能力。
🔧 备件智慧供应链：库存优化与需求预测联动
设备停机损失中，约30%源于备件缺货或配送延迟。传统做法是按经验设置安全库存，造成大量资金占用。如今，借助设备运行数据与维修记录，企业可构建备件消耗预测模型，实现“按需储备、动态补货”。
例如，国家电网某省级分公司应用LGBM算法预测变压器滤网更换周期，结合区域气候与负载变化因素，将库存周转率提升了2.3倍，紧急采购频次下降76%。此类模型还可与SRM系统联动，自动发起采购申请。
| 指标 | 传统模式 | 智能预测模式 | 改善幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均库存金额 | ¥480万 | ¥290万 | ↓39.6% |
| 缺货次数/月 | 5.2次 | 1.1次 | ↓78.8% |
| 采购响应时间 | 72小时 | 24小时 | ↑66.7% |
落地建议包括：整合EAM与WMS系统数据流、建立备件通用性矩阵、引入VMI（供应商管理库存）模式、试点JIT直送机制。
🌐 远程专家支持：AR赋能现场维修
在偏远地区或特殊环境下，等待专家到场往往耗时数日。近年来，AR眼镜与远程协作软件的结合，正在改变这一局面。技术人员佩戴HoloLens等设备，可将第一视角画面实时传输给后台专家，后者可在视频中标注操作步骤、推送三维拆解图，极大提升维修准确率。
西门子已在燃气轮机维护中广泛应用该技术，平均故障解决时间缩短40%。国内徐工机械也推出了“云智联”AR服务平台，累计远程处理设备故障超1.2万次。
成功实施需注意：选择适合工业环境的穿戴设备、保障稳定低延迟网络、建立标准化远程支持流程、保护客户数据隐私。
🌱 绿色可持续运维：能效管理融入设备生命周期
随着“双碳”目标深化，设备管理不再仅关注可用性，还需考量环境影响。ISO 50001能源管理体系正被更多企业采纳，要求对重点耗能设备实施全生命周期能效监控。
例如，海尔智研院在其互联工厂中部署了能源数字孪生系统，可模拟不同生产节奏下的电力负荷曲线，指导错峰启停高耗能设备，年节电达210万千瓦时。同时，报废设备的回收率也被纳入KPI，推动绿色设计反向影响采购决策。
