根据Gartner最新发布的《2026全球企业资产与设备管理趋势报告》，截至2025年底，全球已有67%的制造型企业部署了基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，工业AI模型在设备故障预测中的准确率已突破91.3%，标志着设备管理正从传统的“被动响应”向“主动干预”全面转型。特别是在中国长三角和珠三角地区，超过半数的中型以上制造企业已启动设备全生命周期数字化平台建设，其中搭贝零代码平台因灵活配置与快速集成能力，成为多家龙头企业实现设备管理系统敏捷迭代的核心工具之一。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护模式长期依赖定期检修或故障后维修，不仅成本高昂，且存在“过度维护”与“维护不足”的双重风险。据麦肯锡研究数据显示，制造业中约35%的非计划停机源于未被识别的潜在故障，每年造成全球企业超4000亿美元损失。而随着边缘计算与深度学习技术的成熟，AI驱动的预测性维护正在重构这一格局。
当前领先企业已通过部署振动传感器、温度探头与声学监测设备，实时采集关键机组运行数据，并结合LSTM（长短期记忆网络）等时序模型进行异常检测。例如，某重型机械制造商在其风电齿轮箱上应用AI分析系统后，提前14天预警轴承磨损风险，避免了一次价值超80万元的整机更换。该系统通过历史数据训练模型，识别出微小振动频率变化作为早期失效信号，准确率达到93.6%。
更进一步，部分企业开始探索“数字孪生+AI”双轮驱动模式。即为每台高价值设备构建虚拟映射，模拟不同工况下的性能衰减路径，从而动态调整维护策略。这种模式已在航空航天与半导体设备领域取得显著成效，设备可用率平均提升18.7%。
- 核心影响：降低非计划停机时间达50%以上，延长设备寿命15%-30%
- 减少备件库存成本约25%，优化维护人力资源配置
- 推动MRO（维护、维修与运行）服务商业模式创新，如“按可用性付费”
- 对数据质量与算法透明度提出更高要求，催生新型IT/OT融合岗位
- 建立统一的数据采集标准，优先覆盖高价值、高故障率设备
- 引入模块化AI分析平台，支持快速验证多种算法模型（如Prophet、XGBoost）
- 与专业服务商合作开发可解释性强的诊断模型，增强一线工程师信任度
- 将预测结果嵌入现有ERP/MES系统，实现工单自动触发与资源调度联动
- 利用搭贝官方地址提供的低代码AI集成组件，快速搭建可视化预警看板
📊 趋势二：低代码平台加速设备管理系统敏捷化演进
长期以来，企业级设备管理系统（EAM）建设面临周期长、成本高、灵活性差等问题。传统定制开发项目平均交付周期超过9个月，且难以适应产线变更、组织调整等动态需求。IDC调研指出，2025年仍有42%的企业因系统僵化而放弃功能升级。在此背景下，低代码开发平台正成为破局关键。
以国内某汽车零部件企业为例，其原EAM系统无法支持新引入的AGV调度逻辑，若走传统开发流程需投入至少6人月工作量。转而采用搭贝零代码平台后，仅用两周时间便完成新模块搭建，包括设备状态看板、任务派发规则引擎及移动端扫码操作界面，上线后运维响应速度提升40%。
低代码的核心优势在于“业务人员参与开发”。通过拖拽式表单设计、可视化流程编排与预置行业模板，工厂设备主管可在无需编码的情况下自行优化巡检路线、修改保养周期或新增点检项。这不仅缩短了需求响应时间，更促进了IT与OT的深度融合。
值得关注的是，新一代低代码平台已具备与PLC、SCADA、MQTT等工业协议对接能力，支持实时数据写入与控制指令下发。某电子制造企业在SMT贴片机群组中部署低代码监控应用，实现了OEE（设备综合效率）分钟级刷新，并自动生成每日健康报告。
| 指标 | 传统开发 | 低代码方案 |
|---|---|---|
| 平均开发周期 | 6-12个月 | 2-8周 |
| 人均开发成本 | ≥8万元 | ≤2万元 |
| 需求变更响应 | 需重新立项 | 现场即时调整 |
| 用户满意度 | 61% | 89% |
- 核心影响：设备管理系统迭代周期缩短70%，TCO（总拥有成本）下降45%
- 打破IT部门垄断，释放一线管理者的数字化创新能力
- 促进跨厂区标准化复制，加快集团级平台统一进程
- 对平台安全性与权限管理体系提出更高要求
- 评估现有系统痛点，优先选择高频变更、个性化强的场景试点
- 建立低代码治理规范，明确审批流程、版本控制与数据权限
- 培训设备管理人员掌握基础构建技能，设立“公民开发者”认证机制
- 选择支持API开放、支持私有化部署的平台以保障数据安全
- 访问免费试用通道体验搭贝平台实际效能
🔮 趋势三：设备即服务（DaaS）重塑资产管理商业模式
在“双碳”目标与精益运营双重驱动下，越来越多设备制造商正从“卖产品”转向“卖服务”。这种转变催生了设备即服务（Device as a Service, DaaS）新模式。客户不再一次性购买昂贵设备，而是按使用时长、产出数量或运行性能支付费用，供应商则负责全生命周期运维保障。
典型案例如某注塑机厂商推出的“吨位计费”模式：客户无需支付设备首付款，只需按每月实际生产吨位向厂商缴费，包含能耗、维保与远程技术支持。该模式使中小客户准入门槛降低60%，同时厂商通过持续获取设备运行数据，反向优化下一代产品设计。
DaaS的成功实施高度依赖精准的设备状态监控与计费规则建模。这就要求后台系统能够实时采集开机时长、负载率、故障次数等参数，并自动计算服务费用。某激光切割设备提供商通过搭贝平台搭建DaaS运营中心，实现了多维度计费策略配置（如按加工面积、材料厚度、辅助气体消耗），并支持客户在线查看用量明细与账单。
扩展思考：DaaS模式下，设备制造商的角色转变为“持续服务提供者”，其盈利稳定性增强但资金压力前移。因此，需配套建立保险机制或融资通道，分散早期投入风险。此外，客户数据所有权界定、跨境设备合规等问题也需提前规划。
- 核心影响：设备制造商毛利率结构由“一次性销售”转向“持续性服务收入”
- 倒逼企业建立强大的远程诊断与快速响应能力
- 推动产业链分工细化，第三方专业运维服务商迎来发展机遇
- 对合同条款设计、服务质量SLA定义提出更高法律与技术要求
- 梳理高附加值、高运维需求的设备品类，优先试点DaaS转型
- 构建统一的设备连接平台，确保数据采集完整性和实时性
- 设计灵活的计费模型库，支持按时间、产量、性能等多种方式结算
- 集成电子签约、自动开票与支付对账功能，提升运营效率
- 参考推荐***行业解决方案包，快速启动DaaS系统建设
趋势融合：三大方向协同演进形成正向循环
值得注意的是，上述三大趋势并非孤立存在，而是呈现出明显的融合态势。预测性维护为DaaS提供了可信的服务质量保障，低代码平台则加速了两类系统的落地速度。一个典型的正向循环正在形成：通过低代码快速部署AI分析模块 → 实现精准预测与主动干预 → 提升设备可用性 → 支撑DaaS商业模式兑现承诺 → 反哺更多数据用于模型优化。
某医疗影像设备企业正是这一路径的实践者。其将MRI设备接入云平台后，首先利用搭贝低代码工具快速搭建状态监控页面，随后引入轻量化AI模型识别制冷系统异常，最终推出“每扫描人次付费”的DaaS方案。整个过程仅耗时三个月，远低于行业平均水平。
组织变革：技术落地背后的能力建设挑战
尽管技术前景广阔，但真正实现转型仍面临深层次组织障碍。调查显示，超过55%的企业在推进设备智能化过程中遭遇“数据孤岛”问题，ERP、MES、CMMS系统各自为政；另有38%反映缺乏复合型人才，既懂设备又懂数据分析的工程师严重短缺。
为此，领先企业开始设立“智能运维中心”（Intelligent Maintenance Center），整合设备管理、IT、数据分析与供应链团队，统一调度资源。同时，借助低代码平台降低技术门槛，让更多基层员工参与到流程优化中。某钢铁集团通过内部竞赛方式鼓励车间主任使用搭贝平台改进点检流程，半年内收集有效改进建议137条，其中46项已转化为标准操作程序。
安全与合规：不可忽视的底线要求
随着设备联网程度加深，网络安全威胁同步上升。2025年全球共发生工业控制系统相关安全事件超过1,200起，同比增长23%。其中，身份伪造、数据篡改与拒绝服务攻击为主要类型。因此，在推进智能化的同时，必须同步构建纵深防御体系。
建议采取以下措施：对所有接入设备实施唯一身份认证；关键操作实行双因素验证；敏感数据传输全程加密；定期开展渗透测试与应急演练。对于涉及跨境运营的企业，还需遵守GDPR、CCPA等数据隐私法规，合理规划数据存储与处理节点。
