根据工业和信息化部最新发布的《2025-2026年智能制造发展白皮书》，截至2026年初，全国规模以上工业企业中实现关键设备联网率已突破78%，较2023年提升近32个百分点。与此同时，设备平均停机时间下降41%，运维成本降低29%。这一系列数据背后，是设备管理正从传统台账式、周期性维保向智能化、实时化、平台化深度演进。尤其在新能源汽车、半导体制造、高端装备等高精尖产业领域，设备管理不再局限于资产登记与故障响应，而是成为企业数字化转型的核心支点。伴随AI大模型、边缘计算、低代码开发等技术的成熟，设备管理行业正在迎来结构性变革。
🚀 趋势一：全域设备智能互联，构建数字孪生底座
当前，工业物联网（IIoT）技术已进入规模化部署阶段。据IDC 2026年Q1报告显示，全球连接至工业网络的设备数量已达48亿台，其中中国占比超过31%。这一增长不仅体现在数量上，更体现在连接质量与数据维度的丰富性上。现代设备管理系统已不再满足于简单的状态采集（如启停、温度、电压），而是通过多模态传感器融合，实现振动频谱、声纹特征、能耗曲线等深层参数的实时回传。
这种全域互联催生了“设备数字孪生”体系的快速落地。以某头部光伏组件制造商为例，其引入基于IIoT平台的数字孪生系统后，将每条产线上的137台核心设备构建成虚拟映射体，结合历史运行数据与环境变量，实现了生产过程的全链路仿真推演。当某台层压机出现轻微偏振信号时，系统可在20秒内完成异常定位，并推送至运维终端，避免一次潜在的整线停机事故。
支撑这一趋势的核心能力在于统一的数据接入标准与边缘计算节点的下沉部署。OPC UA over TSN（时间敏感网络）协议的普及，使得跨品牌、跨协议的设备数据得以在同一平台汇聚。而边缘侧部署的轻量化AI推理模块，则实现了毫秒级响应，大幅降低对中心云资源的依赖。
- 核心趋势点：设备从孤立运行转向全域感知、实时交互的有机网络
- 数据驱动决策：设备运行数据成为优化工艺、排产调度的重要输入源
- 边缘智能崛起：本地化处理能力保障关键场景下的响应速度与安全性
为应对该趋势带来的系统集成挑战，越来越多企业选择采用低代码平台作为连接中枢。例如，[搭贝官方地址] 提供的工业低代码平台，支持通过可视化拖拽方式快速配置设备接入协议、定义数据清洗规则，并自动生成API接口供MES、ERP系统调用。某家电龙头企业利用该平台，在两周内完成了对旗下三个生产基地共2100余台设备的数据整合，节省开发工时超800人日。
- 建立设备通信标准清单，优先推进OPC UA、Modbus TCP等开放协议改造
- 部署边缘网关集群，实现关键产线数据本地化预处理与缓存
- 构建统一设备主数据模型，确保资产编码、位置、责任人信息一致性
- 引入低代码平台进行快速原型验证，缩短系统上线周期至月级
- 开展跨部门协作培训，提升IT/OT人员协同效率
📊 趁势二：AI驱动预测性维护，重塑运维服务模式
传统的预防性维护（PM）依赖固定周期检修，存在“过度维护”或“维护滞后”的双重风险。而基于人工智能的预测性维护（PdM）正逐步取代传统模式。麦肯锡研究指出，采用AI-PdM的企业可使设备非计划停机减少35%-50%，维护成本下降20%-30%。这一转变的背后，是机器学习算法在设备退化建模中的成功应用。
目前主流方法包括LSTM时序预测、随机森林分类、以及近年来兴起的Transformer架构。以某轨道交通运营商为例，其对牵引电机轴承的故障预测模型采用了多变量时间序列分析，输入包括温度、振动加速度、电流谐波等12维特征，训练集覆盖过去三年的维修记录与传感器日志。模型上线后，提前7-14天预警准确率达到89.6%，显著优于原有基于阈值报警的方式。
值得注意的是，AI模型的成功落地高度依赖高质量标注数据。现实中，设备故障样本稀少且标签不完整，构成主要瓶颈。为此，部分领先企业开始采用半监督学习与迁移学习策略。例如，一家跨国工程机械厂商将其在挖掘机液压泵上的故障模型，通过特征空间对齐技术迁移到装载机同类部件，仅需补充10%的新样本即可达到可用精度。
此外，AI模型的可解释性也成为关注焦点。运维工程师更倾向于理解“为何判断即将失效”，而非接受黑箱输出。因此，SHAP值分析、注意力权重可视化等功能正被集成至PdM平台中，增强用户信任度。
- 核心趋势点：从“事后维修”和“定期保养”迈向“精准预判”
- 算法多样化：针对不同设备类型选择适配的AI模型架构
- 数据闭环：建立“监测-预警-处置-反馈”完整数据流
落地层面，企业面临的一大难题是如何快速搭建并迭代AI模型。传统开发路径需组建专业数据科学团队，周期长、成本高。此时，集成AI能力的低代码平台展现出独特优势。[免费试用] 提供的AI模块内置多种预训练模型模板，用户可通过表单上传历史数据，自动完成特征工程与模型训练，并生成RESTful API供调用。某食品饮料企业使用该功能，在无专职算法工程师的情况下，两周内上线了灌装机皮带磨损预测模型，误报率低于5%。
- 梳理高价值设备清单，优先对停机损失大、维修频率高的设备实施PdM
- 建立设备故障知识库，收集典型故障案例与处理方案
- 采集至少6个月连续运行数据，涵盖正常与异常工况
- 利用低代码平台内置AI工具进行快速建模验证
- 设置模型监控机制，定期评估准确率与漂移情况
| 设备类型 | 平均MTBF（小时） | 传统PM成本（万元/年） | AI-PdM节约潜力 |
|---|---|---|---|
| 数控机床主轴 | 8,200 | 42 | 28% |
| 空压机组 | 6,500 | 18 | 33% |
| 注塑机液压系统 | 5,800 | 35 | 25% |
🔮 趋势三：低代码赋能业务自主，加速系统敏捷迭代
设备管理系统的建设长期受困于“需求多变”与“开发缓慢”的矛盾。IT部门排期紧张，定制开发动辄数月，难以匹配产线调整、组织变革的速度。Gartner调研显示，超过67%的制造业企业在过去一年中因系统无法及时响应业务变化而遭遇运营中断。在此背景下，低代码开发平台成为破局关键。
所谓“低代码”，并非完全无需编码，而是通过图形化界面、模块化组件与逻辑编排引擎，让具备一定技术背景的业务人员也能参与应用构建。据Forrester测算，低代码可将应用交付周期缩短60%-80%，同时降低后期维护成本约45%。
在设备管理场景中，典型应用包括：设备巡检移动端、备件库存看板、OEE实时监控仪表盘、维修工单流转系统等。这些应用往往需求明确、流程清晰，非常适合低代码实现。例如，某汽车零部件工厂原使用纸质巡检表，每月漏检率高达12%。通过[推荐***] 平台，车间主管自行设计了一套包含GPS定位、拍照上传、超时提醒功能的电子巡检系统，三天内上线试运行，一个月后漏检率降至0.8%。
更重要的是，低代码平台促进了“IT+OT”深度融合。以往，OT侧提出需求，IT侧评估排期，沟通成本极高。而现在，双方可在同一平台上协作：OT人员负责定义业务逻辑与表单结构，IT人员则专注于安全认证、数据权限与系统集成。这种分工模式极大提升了响应效率。
值得关注的是，新一代低代码平台已开始融合RPA（机器人流程自动化）、BPM（业务流程管理）与AI能力，形成“智能业务平台”。例如，当设备触发预警时，系统可自动启动RPA流程，抓取相关日志、生成初步诊断报告，并推送至指定工程师邮箱，全程无需人工干预。
- 核心趋势点：从“IT主导开发”转向“业务自主构建”
- 敏捷响应：应用迭代周期由“月级”压缩至“天级”
- 平民开发者崛起：一线管理人员成为数字化创新主力
为充分发挥低代码价值，企业需建立相应的治理机制。包括制定应用发布规范、设立低代码管理员角色、开展定期代码审查等，防止“影子IT”泛滥。同时，应优先选择支持私有化部署、符合等保三级要求的平台产品，保障数据安全。
- 识别高频变更、流程明确的设备管理场景，列为低代码试点
- 选拔具备基础逻辑思维的业务骨干参与平台培训
- 建立低代码应用审批与发布流程，纳入IT治理体系
- 推动典型成功案例内部宣传，形成示范效应
- 与供应商共建模板库，沉淀可复用的组件资产
能源与碳排放追踪：新兴管理维度崛起
随着“双碳”目标深入推进，设备管理正延伸至能源效率与碳足迹核算领域。生态环境部已于2025年底启动重点行业碳排放在线监测试点，要求年耗能万吨标煤以上企业实现主要用能设备实时计量。这促使企业将能耗监控纳入设备管理体系。
现代设备管理系统已能对接智能电表、水表、气表等计量装置，按分钟级粒度采集能耗数据。结合生产订单信息，可精确计算单位产品的综合能耗。某锂电池材料生产企业通过此类系统发现，同一型号反应釜在不同班次间的能耗差异达18%，经排查系操作参数未标准化所致，优化后年节约电费超300万元。
进一步地，系统可依据国家发布的碳排放因子库，自动换算出CO₂当量，并生成合规报告。部分先进平台还支持碳预算设定与超标预警，助力企业达成ESG目标。
移动化与AR辅助：现场作业方式革新
移动终端已成为设备管理不可或缺的工具。现场工程师通过手机或平板即可查看设备档案、接收工单、记录维修过程。据统计，采用移动化系统的维修任务平均完成时间缩短27%。
更进一步，增强现实（AR）技术开始应用于复杂设备维修指导。通过佩戴AR眼镜，技术人员可看到叠加在真实设备上的三维拆解动画、扭矩参数提示、安全警示标识等信息。西门子已在燃气轮机维护中推广该技术，新手技师在指导下完成标准操作的概率提升至91%。
此类应用通常依托低代码平台快速构建前端界面，并与后台ERP、CMMS系统集成。[搭贝官方地址] 支持原生移动应用打包与离线数据同步，确保弱网环境下仍可正常使用。
供应链协同：设备生命周期管理外延
设备管理正从企业内部走向产业链协同。制造商、服务商、客户之间通过共享平台交换设备运行数据、备件库存、维修记录等信息。这种模式在风电、医疗影像设备等领域尤为明显。
例如，某MRI设备厂商通过搭建基于低代码的协同平台，允许医院上传设备使用日志，厂商远程诊断潜在问题并提前调配工程师与配件，平均响应时间由72小时缩短至24小时内。这种“服务即产品”的新模式，正在重构行业竞争格局。
