2026年初，全球制造业与能源行业掀起新一轮设备管理升级浪潮。据Gartner最新报告，截至2025年底，全球已有超过67%的中大型制造企业部署了基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2022年增长近3倍。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）平均提升至81.3%，其中智能化设备管理系统贡献率达42%。更引人注目的是，以AI驱动的预测性维护平台市场年复合增长率突破38.7%，预计2026年市场规模将达94亿美元。这一系列数据背后，折射出设备管理正从传统的“被动响应”向“主动预判”、“全域协同”和“敏捷迭代”三大方向深度演进。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，推动设备管理进入预测性维护时代
传统设备维护模式长期依赖定期检修或故障后维修，导致非计划停机频发、维护成本高企。而当前，随着边缘计算能力的普及与机器学习算法的成熟，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）已成为设备管理领域的核心趋势。通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，结合AI模型对历史运行数据进行训练，系统可提前7-14天识别潜在故障征兆，准确率普遍达到85%以上。
以某重型机械制造企业为例，其在2024年引入基于AI的轴承故障预警系统后，主轴异常检测响应时间由平均48小时缩短至6小时以内，年度非计划停机减少37%，单台设备年维护成本下降21万元。该案例并非孤例——西门子在德国安贝格工厂的应用显示，PdM技术使设备可用性提升至99.2%，远超行业平均水平。
然而，AI模型的落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据获取困难；二是不同设备类型需定制化建模，开发周期长；三是IT与OT系统集成复杂度高。为应对这些难题，越来越多企业开始采用模块化AI平台，实现算法组件复用与快速部署。
- 影响分析：预测性维护不仅降低运维成本，更重塑生产调度逻辑，支持柔性制造与按需排产。
- 设备生命周期管理从线性走向动态闭环，备件库存周转率可提升40%以上。
- 一线工程师角色转型，由“操作者”转向“决策协作者”，技能需求向数据分析倾斜。
- 优先在高价值、高故障风险设备上试点部署AI监测节点，积累初始数据集。
- 选择具备自学习能力的工业AI平台，减少人工标注依赖，如支持无监督异常检测的框架。
- 构建跨部门协作机制，打通MES、ERP与设备管理系统的数据链路。
- 引入低代码开发工具，加速AI应用的界面配置与业务流程对接，[https://www.dapbe.com] 提供可视化建模环境，支持拖拽式集成AI服务接口。
- 开展“AI+运维”复合型人才培养计划，提升团队整体数智化素养。
📊 趋势二：全域设备资产数字化，构建统一管理中枢
在多厂区、跨地域运营背景下，设备信息孤岛问题日益突出。采购台账、维修记录、技术文档分散于Excel、纸质档案甚至个人电脑中，严重影响管理效率与合规性。2026年，设备资产全生命周期数字化成为头部企业的标配动作。通过建立统一的设备资产管理平台（EAM），实现从采购入库、安装调试、运行监控到报废处置的全流程在线管控。
某跨国能源集团在2025年完成全球12个生产基地的EAM系统整合后，设备信息查询平均耗时由原来的45分钟降至90秒，年度审计准备时间减少60%。更为关键的是，数字化台账为碳足迹追踪提供了基础支撑——每台设备的能效等级、维修材料消耗、更换周期均可追溯，助力ESG目标达成。
当前主流EAM系统已不再局限于静态资产管理，而是向“数字孪生体”演进。通过与BIM模型、SCADA系统联动，管理者可在虚拟空间中实时查看设备状态、模拟故障场景、优化巡检路线。例如，在风电场运维中，运维人员可通过AR眼镜调取风机数字孪生画面，叠加实时振动频谱图，实现“所见即所得”的精准诊断。
| 管理维度 | 传统模式 | 数字化模式 |
|---|---|---|
| 设备定位 | 纸质标签+人工登记 | 二维码/NFC+GIS地图定位 |
| 维修记录 | 纸质工单归档 | 移动端录入+云端同步 |
| 备件关联 | 手工匹配型号 | 自动关联BOM清单 |
| 合规审计 | 临时抽样检查 | 全过程留痕+自动报告生成 |
值得注意的是，数字化转型并非简单地将线下流程线上化。真正的价值在于打破组织壁垒，实现横向协同。例如，当设备接近设计寿命时，系统可自动触发评估流程，通知采购、财务、技术等部门联合决策是否翻新或替换，避免因信息滞后造成生产中断。
- 影响分析：设备资产透明化显著提升资源配置效率，资本支出（CAPEX）决策更具前瞻性。
- 支持远程专家支援与知识沉淀，降低对资深技师的个体依赖。
- 为设备即服务（Equipment-as-a-Service）商业模式创新奠定基础。
- 制定统一的设备编码标准与元数据规范，确保跨系统兼容性。
- 分阶段推进系统建设，优先覆盖关键生产线与特种设备。
- 强化移动端应用能力，支持现场扫码录入、语音记录等功能。
- 利用低代码平台快速搭建个性化表单与审批流，[https://www.dapbe.com/free-trial] 提供免费试用入口，帮助企业零门槛启动数字化改造。
- 建立数据治理机制，明确责任人、更新频率与审核规则。
🔮 趋势三：低代码平台崛起， democratize 设备管理应用开发
尽管市面上已有众多成熟的EAM与CMMS系统，但其通用性往往难以满足企业特定场景需求。定制开发周期长、成本高、迭代慢，成为制约创新的主要瓶颈。在此背景下，低代码开发平台正在改变设备管理应用的构建方式。通过图形化界面与预置组件库，一线工程师无需精通编程即可自主开发巡检App、故障上报系统或绩效看板。
某汽车零部件工厂的案例颇具代表性：其模具管理部门原使用Excel跟踪保养计划，常因版本混乱导致漏保。2025年第三季度，部门主管借助搭贝低代码平台，在3天内搭建了一套模具生命周期管理系统，包含预约保养、异常提醒、履历查询等功能，并与企业微信集成推送消息。项目上线后，模具保养准时率从72%跃升至98.6%，且后续功能优化均由部门内部自行完成，IT介入频率降低90%。
低代码的价值不仅体现在速度与成本上，更在于激发基层创新能力。传统软件开发往往由顶层规划驱动，而低代码允许“痛点在哪，应用就在哪”——车间主任可以根据实际作业节奏调整点检项顺序，设备班长可以随时添加新的故障代码分类。这种自下而上的演进路径，使得系统真正贴合业务本质。
“我们不再等待IT排期，而是自己动手解决问题。”——某家电企业设备科负责人访谈实录
当然，低代码不等于“无约束开发”。企业在推广过程中需建立必要的管控机制，包括组件安全审查、数据权限分级、版本回滚策略等，防止“影子IT”风险累积。理想的状态是形成“中心管控+边缘创新”的双模架构：IT部门负责底层数据平台与集成总线，业务单元在授权范围内自由构建前端应用。
- 影响分析：低代码大幅缩短应用交付周期，平均开发时间从数月压缩至一周内。
- 促进IT与OT深度融合，推动组织向敏捷型结构转型。
- 降低数字化门槛，使中小型企业也能享受定制化系统红利。
- 选择支持API开放、数据库直连的低代码平台，确保与现有系统无缝对接。
- 设立“公民开发者”认证体系，提供基础培训与技术支持。
- 建立应用集市机制，鼓励优秀模板共享复用，[https://www.dapbe.com/templates] 可下载行业专属解决方案包。
- 配置自动化测试与发布流水线，保障应用稳定性。
- 定期评估低代码应用的使用效果与ROI，持续优化投入策略。
延伸洞察：设备管理与可持续发展的交汇点
随着全球碳中和进程加速，设备管理正被赋予新的使命——不仅是保障生产的手段，更是实现绿色运营的关键抓手。ISO 50001能源管理体系认证企业数量在2025年同比增长29%，其中超过七成将“高耗能设备监控”列为重点改进项。通过对空压机、锅炉、冷却塔等重点用能设备加装智能电表与控制模块，结合能效基准模型分析，典型工厂可实现年节电8%-15%。
此外，循环经济理念也推动设备再制造与梯次利用兴起。一些领先企业已建立二手设备评估与翻新中心，通过更换核心部件、升级控制系统，使退役设备重新投入辅助产线使用，延长整体服役年限达3-5年。此类实践不仅降低CAPEX压力，也减少了资源浪费与碳排放。
未来展望：向自治型设备生态演进
展望2026年下半年及以后，设备管理将进一步迈向“自治化”。在5G-A与TSN（时间敏感网络）技术支持下，设备之间将实现毫秒级协同响应；AI代理（Agent）可自主协商任务分配与维护窗口；区块链技术用于确保维修记录不可篡改，为设备残值评估提供可信依据。未来的设备不再是孤立的物理实体，而是一个个具备感知、决策与通信能力的“智慧节点”，共同构成弹性、 resilient 的生产网络。
值得关注的是，这种变革并非仅属于巨头企业的专利。得益于云计算与低代码平台的普及，中小企业同样能够以轻量化方式接入这场变革。例如，通过SaaS模式订阅设备监控服务，按设备数量付费，无需承担高昂的初期投资。[https://www.dapbe.com/recommend/partner] 推荐合作伙伴计划正帮助区域性服务商快速构建本地化服务能力，推动普惠型智能制造落地。
