根据Gartner在2025年底发布的《全球企业资产与设备管理趋势报告》，超过78%的制造业、能源及公共设施企业已启动设备管理系统的智能化升级，其中34%已完成从传统工单驱动向数据驱动模式的转型。这一转变的背后，是物联网传感器成本下降52%（自2020年以来）、AI预测模型准确率提升至91%以上，以及低代码平台普及率年均增长47%等多重因素共同推动的结果。截至2026年初，国内已有超12万家工业企业接入智能设备管理系统，较2023年翻了一番。尤其在新能源汽车、光伏制造和轨道交通领域，设备可用率每提升1个百分点，年均收益增加可达千万元级别，这使得设备管理不再仅是运维部门的技术课题，而成为企业战略级竞争力的核心组成部分。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面替代被动维修
长期以来，设备维护主要依赖定期保养或故障后抢修，这种模式不仅响应滞后，且资源浪费严重。据中国机电装备维修与改造协会统计，传统预防性维护中约有40%属于“过度维护”，造成人力与备件成本虚高。而随着机器学习算法在振动分析、温度异常检测和电流波形识别中的成熟应用，基于AI的预测性维护正快速取代传统方式。
以某头部锂电池生产企业为例，其引入AI模型对涂布机主轴电机进行实时状态监测后，系统可在轴承磨损达到临界值前72小时发出预警，准确率达93.6%。该企业因此将非计划停机时间缩短61%，年度维护成本下降28%，并避免了因突发故障导致的整线停产风险。更进一步，AI模型还能自动推荐最优维修方案——例如判断是否需要更换轴承、润滑周期调整建议等，实现从“发现问题”到“决策支持”的闭环。
影响层面看，这一趋势正在重塑企业的组织架构与流程逻辑。设备管理部门的角色由“救火队员”转向“健康管理者”，需具备数据分析能力；IT与OT融合加深，要求建立统一的数据湖架构支撑高频采集数据存储与处理；同时，供应商合作模式也发生变化，越来越多厂商开始提供“按运行小时收费”的服务合约（Power-by-the-Hour），倒逼其自身提升设备可靠性。
- 部署边缘计算网关，实现关键设备秒级数据采集，确保AI模型输入质量；
- 选择支持开放API接口的AI分析平台，便于集成第三方算法或自研模型；
- 建立设备数字孪生档案，包含历史维修记录、部件寿命曲线、环境参数等多维信息；
- 通过搭贝低代码平台快速构建可视化预警面板与移动端推送机制，降低开发门槛；
- 开展跨部门联合演练，确保生产、运维、采购在预警触发后能高效协同响应。
📊 趋势二：边缘-云协同架构成为设备管理基础设施标配
随着工厂内联网设备数量激增，单一中心化云计算架构已难以满足实时性、带宽与安全性的综合需求。IDC数据显示，2025年中国工业边缘计算市场规模同比增长58.3%，预计2026年将突破800亿元。在此背景下，边缘-云协同架构正成为新一代设备管理系统的底层支撑。
该架构的核心在于“本地处理+云端统筹”：边缘节点负责高频率数据清洗、初步诊断与紧急控制指令下发，如当冲压机床出现异常震动时，边缘控制器可在毫秒级切断电源；而云端则承担长期趋势分析、跨厂区对比优化与全局资源调度任务。某重型机械集团在其五座智能制造基地部署此类架构后，设备告警响应速度提升至平均120毫秒，数据传输量减少76%（仅上传特征值而非原始流），显著降低了网络压力与云存储成本。
此外，该架构还支持动态弹性扩展。例如在旺季产能爬坡期间，可通过临时启用备用边缘节点增强局部算力，而不必整体扩容云端资源。安全性方面，敏感工艺参数保留在本地，仅共享脱敏后的性能指标用于集团级对标分析，符合《工业数据分类分级指南》要求。
为加速落地，企业可参考以下路径：
- 评估现有PLC、SCADA系统兼容性，优先为高价值、高风险设备加装边缘智能网关；
- 设计分层数据策略：定义哪些数据必须本地留存、哪些可上传云端、哪些需双向同步；
- 采用容器化技术（如Docker+Kubernetes）实现边缘应用的远程部署与版本管理；
- 利用搭贝免费试用通道搭建原型系统，验证边缘侧表单提交与云端数据库联动效果；
- 制定边缘设备远程运维规范，包括固件升级、日志回传与故障自愈机制。
典型案例：风电场群智能调度中的边缘协同实践
某国有能源集团管理着分布在西北地区的17个风电场，总计超过2300台风力发电机组。由于地理位置分散、通信条件不稳定，传统集中监控方式常出现数据延迟甚至丢失。该集团采用边缘-云协同方案，在每个风场部署边缘服务器，运行本地风机健康评估模型，并仅将每日摘要报告与重大异常事件上传至集团云平台。
| 指标 | 传统模式 | 边缘协同模式 |
|---|---|---|
| 平均告警响应时间 | 4.2小时 | 8分钟 |
| 月度数据丢包率 | 12.7% | 0.3% |
| 年度通信成本 | 580万元 | 190万元 |
该项目还通过推荐集成方案实现了边缘端工单生成与总部ERP系统的自动对接，极大提升了运维效率。
🔮 趋势三：低代码平台赋能业务人员自主构建设备管理应用
尽管技术不断进步，但许多企业在推进数字化过程中仍面临“最后一公里”难题：IT部门排期长、开发成本高、业务需求变更频繁导致项目延期甚至失败。德勤调研显示，近五年内约31%的MES或EAM项目因无法匹配实际作业流程而被弃用。为此，低代码开发平台正成为破解这一困局的关键工具。
这类平台允许非程序员通过拖拽组件、配置规则的方式快速搭建应用程序。例如，一位车间主管可以在半天内创建一个“特种设备巡检打卡系统”，包含扫码签到、拍照上传、逾期提醒等功能，并直接发布到班组成员手机上。某家电制造企业在推广此类工具后，一线团队累计自主开发了67个微型应用，涵盖点检路线优化、备件申领审批、故障知识库等多个场景，平均每个应用节省IT投入约8.5万元。
更重要的是，低代码平台促进了“共创式创新”。设备操作员最了解现场痛点，他们参与开发的应用往往更具实用性。例如，一名资深电工开发的“电气柜温湿度超标追溯表”，能自动关联空调运行记录与环境传感器数据，帮助定位根本原因，该应用后来被纳入公司标准模板库。
为了最大化发挥低代码价值，建议采取以下步骤：
- 设立“公民开发者”认证机制，对业务人员进行基础培训与权限分级；
- 建立企业级组件库，预置常用表单模板、审批流引擎与设备编码规则；
- 打通低代码平台与主数据系统（如SAP PM模块）的接口，确保数据一致性；
- 优先在试点产线验证搭贝官方平台的能力边界，重点关注其与OPC UA、Modbus协议的兼容性；
- 设置沙箱环境，允许自由试验但不直接影响生产系统。
延伸思考：设备管理未来三年可能演进方向
展望2026至2028年，设备管理将进一步向“自治化”迈进。我们观察到三个潜在发展方向：一是数字员工（Digital Worker）介入日常运维，例如RPA机器人自动抓取设备日志、填写保养记录并触发采购流程；二是区块链技术用于构建可信维修履历，尤其适用于二手设备交易与保险定价；三是AR远程协助普及化，专家可通过智能眼镜“看见”现场设备状态并实时标注指导。
与此同时，碳足迹追踪正成为新刚需。欧盟CBAM（碳边境调节机制）实施在即，出口型企业需精确计量每台设备的能耗与排放。未来的设备管理系统不仅要保障运行效率，还需输出符合国际标准的绿色报告。某出口型压缩机制造商已在其新产品中嵌入碳核算模块，可按订单维度统计生产过程中的间接排放，为客户ESG审计提供数据支撑。
如何选择适合企业的技术组合路径？
面对多元技术选项，企业应避免“一刀切”式投入。建议采用“三阶推进法”：
- 夯实基础层：完成关键设备联网率≥80%，建立统一设备台账与编码体系；
- 激活智能层：在重点产线试点AI预测模型与边缘计算，验证ROI后再推广；
- 释放创新层：开放低代码权限给基层骨干，形成持续改进的文化氛围。
值得注意的是，所有先进技术的成功落地都离不开组织变革。某跨国化工企业在推行新系统时，专门成立了“卓越运维中心”（Center of Excellence），整合IT、工程、生产三方力量，统一规划技术路线与资源分配，使项目成功率提升至89%。
🔧 实施建议：构建可持续演进的设备管理体系
真正的设备管理升级不是一次性项目，而是持续迭代的过程。企业需建立一套评估与反馈机制，定期审视系统成效。推荐使用“四维评价模型”：
| 维度 | 衡量指标 | 目标值参考 |
|---|---|---|
| 运行效率 | OEE（设备综合效率） | ≥85% |
| 维护成本 | 单位产量维护支出 | 年降5%-10% |
| 响应能力 | 平均故障修复时间（MTTR） | ≤2小时 |
| 数据质量 | 设备数据完整率 | ≥98% |
同时，鼓励员工参与改进建议征集活动，设立专项奖励基金。某汽车零部件企业实施该项举措后，两年内收到有效提案427条，其中38项被转化为标准化功能模块，极大增强了系统的适应性与生命力。
综上所述，2026年的设备管理已进入深度融合技术、流程与人的新阶段。那些能够率先拥抱AI预测、边缘协同与低代码民主化的组织，将在运营韧性、成本控制与创新能力上建立起难以复制的竞争优势。而像搭贝科技这样的低代码平台提供商，正在成为这场变革中不可或缺的赋能者，帮助企业在不依赖庞大IT团队的情况下，敏捷响应不断变化的业务需求。
