根据工业和信息化部最新发布的《智能制造发展指数报告（2025）》，截至2025年底，我国规模以上工业企业关键设备联网率已达到63.7%，较2020年提升近40个百分点。与此同时，设备平均故障停机时间下降28%，维修成本降低19%。这一系列数据背后，是物联网、人工智能与低代码技术在设备管理领域的深度渗透。特别是在2026年初，随着国家‘智改数转’三年行动计划进入攻坚阶段，越来越多企业开始从传统的被动式维修转向全生命周期的智能设备管理模式。例如，三一重工通过部署AI驱动的设备健康评估系统，实现了对全球超12万台工程机械的实时监控，设备可用率提升至95%以上。这些实践表明，设备管理正经历从‘管资产’到‘管价值’的根本性转变。
🚀 趋势一：基于AIoT的预测性维护成为主流
传统设备维护多依赖定期检修或故障后修复，存在过度维护或突发停机的风险。而随着传感器成本下降和边缘计算能力增强，AIoT（人工智能+物联网）正在重构设备维护逻辑。据IDC预测，到2026年，中国制造业中采用预测性维护的企业比例将突破55%，较2023年增长近两倍。
- 实时状态感知：通过加速度计、温度传感器、振动分析仪等采集设备运行参数，结合5G网络实现毫秒级回传；
- 故障模式识别：利用机器学习算法训练历史故障数据模型，识别异常模式，提前预警潜在失效点；
- 动态维护决策：系统自动生成维护优先级清单，并与ERP/MES系统联动，优化备件调度与人力安排。
以某大型石化企业为例，其引入AI预测模型后，在压缩机组上成功预测了三次轴承早期磨损事件，避免直接经济损失超过1200万元。该模型基于LSTM神经网络构建，输入包括油温、振动频谱、负载波动等17维特征变量，准确率达91.3%。
- 部署标准化的数据采集终端，统一协议接口（如MQTT、OPC UA），确保数据可集成；
- 建立设备数字孪生体，映射物理设备的全生命周期行为；
- 选择支持模型迭代训练的平台工具，持续优化预测精度；
- 将预警机制嵌入现有工单系统，形成闭环管理流程；
- 推荐使用搭贝官方地址提供的低代码AI集成模块，快速搭建可视化预警看板。
📊 趋势二：设备全生命周期管理平台化升级
现代设备管理不再局限于“修好就行”，而是贯穿采购、安装、运行、改造、报废的全过程价值追踪。麦肯锡研究显示，实施全生命周期管理（E-LCM）的企业，设备综合效率（OEE）平均提升22%，资本回报率提高1.8个百分点。尤其在新能源、半导体等高投入行业，设备折旧周期缩短至3-5年，更需要精细化管理来释放残值潜力。
- 采购阶段成本建模：结合能效等级、维护频率、供应商服务响应等因素进行TCO（总拥有成本）评估；
- 运行期绩效追踪：通过MTBF（平均无故障时间）、MTTR（平均修复时间）等KPI量化设备表现；
- 退役阶段再利用规划：识别可翻新部件或二手交易市场机会，降低资产沉没风险。
例如，宁德时代在其动力电池生产线中推行E-LCM体系，每台涂布机都配有唯一的数字身份卡，记录历次保养、更换件、能耗曲线等信息。当设备接近设计寿命时，系统自动触发评估流程，决定是否升级控制系统或拆解回收核心组件。此举使单条产线年度运营成本下降约7%。
为支撑此类复杂管理逻辑，企业亟需一个灵活可扩展的平台架构。传统ERP系统往往难以应对高频数据更新和非结构化信息处理。此时，低代码平台展现出独特优势——无需依赖IT部门即可由设备工程师自主搭建表单、审批流和报表系统。
- 梳理设备管理关键节点，绘制端到端流程图；
- 定义各阶段需采集的数据字段及责任人；
- 利用免费试用通道体验搭贝零代码平台的资产台账模板；
- 配置自动化提醒规则，如“保养到期前7天通知负责人”；
- 对接财务系统实现折旧自动计算，提升审计合规性。
| 管理阶段 | 核心指标 | 典型工具 |
|---|---|---|
| 采购选型 | TCO、能效比 | 成本模拟器 |
| 安装调试 | 首次运行成功率 | 验收检查表 |
| 稳定运行 | OEE、MTBF | SCADA集成仪表盘 |
| 维护保养 | MTTR、预防性维护完成率 | 工单管理系统 |
| 技术改造 | 投资回收期 | ROI计算器 |
| 报废处置 | 残值率、环保合规得分 | 资产评估模块 |
🔮 趋势三：低代码平台赋能一线人员自主开发应用
尽管许多企业已部署MES或EAM系统，但实际使用中常面临“功能僵化、响应滞后”的问题。一线设备管理员往往最了解现场需求，却缺乏开发权限和技术能力。Gartner指出，到2026年，超过70%的企业级应用将由业务用户而非专业程序员创建，其中设备管理类应用增速居前三位。
- 快速响应业务变化：当新增一类特种设备时，可在半天内完成登记表单、巡检路线、备件目录的配置；
- 降低IT资源依赖：减少跨部门沟通成本，避免排期延误；
- 促进知识沉淀：将老师傅的经验转化为标准化操作流程，嵌入系统逻辑中。
某汽车零部件工厂曾因空调系统频繁跳闸影响生产环境。设备主管通过搭贝平台自行开发了一个“环境监控报警联动”小程序：当温湿度超出设定范围，系统不仅发送微信通知，还会自动调取最近三次维修记录供参考，并建议可能的故障原因。整个过程未动一行代码，仅用拖拽方式完成逻辑编排，上线后同类问题处理时效提升60%。
场景名称：移动巡检打卡系统
构建时间：2小时
核心功能：GPS定位签到、拍照上传、异常上报、自动生成周报
使用人群：厂区12名设备巡检员
成果：纸质记录归档时间由3天缩短至即时同步，漏检率归零
- 识别高频重复性管理工作，优先数字化；
- 组织内部“低代码创新工作坊”，激发基层创造力；
- 设置应用发布审核机制，保障数据安全与一致性；
- 接入企业微信或钉钉，提升移动端使用便利性；
- 访问推荐***获取行业最佳实践案例包。
跨趋势协同：三大变革的融合效应
单一趋势的应用虽有价值，但真正的竞争力来自系统的整合能力。例如，某光伏组件制造商将预测性维护模型输出的“剩余使用寿命”数据，作为全生命周期管理系统中的关键输入项，动态调整设备折旧策略；同时，又将该逻辑封装成低代码组件，供其他生产基地复用。这种“AI驱动+平台承载+自主迭代”的三位一体模式，正成为领先企业的标配。
另一个典型案例来自轨道交通领域。一家地铁运营公司通过低代码平台整合了车载传感器数据、维修历史和乘客反馈，开发出“列车健康度评分卡”。该评分卡每日自动生成，并推送至调度中心，辅助制定检修计划。更重要的是，评分算法可根据新数据不断优化，形成了持续进化的智能管理体系。
数据安全与系统集成挑战不容忽视
随着设备连接数激增，数据泄露风险同步上升。据工信部通报，2025年第四季度共监测到工业控制系统相关网络安全事件437起，其中28%涉及设备管理平台。此外，异构系统间的集成难题依然突出——老旧PLC设备不支持现代通信协议，导致数据孤岛现象普遍存在。
为此，建议企业在推进智能化转型时同步加强以下措施：
- 实施分级权限管理，敏感操作需多重认证；
- 采用边缘计算前置过滤，减少云端传输敏感数据；
- 部署API网关，统一对外服务接口，提升互操作性；
- 定期开展红蓝对抗演练，检验应急响应能力。
人才结构转型迫在眉睫
新技术落地最终取决于人的能力匹配。当前设备管理团队普遍面临“懂设备不懂数据、会操作不会分析”的困境。清华大学工业工程系调研发现，仅有31%的设备主管能熟练使用基础数据分析工具，而具备Python或SQL技能的比例不足8%。
未来三年，企业应重点培养“复合型设备工程师”——既掌握机械电气原理，又能驾驭数字工具。培训内容不应仅限于软件操作，更要涵盖数据思维、异常归因方法论等软技能。一些先进企业已设立“数字工匠”岗位序列，将其纳入晋升通道，有效提升了技术人才的留存率。
