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最新报告显示，截至2025年底，全球已有超过67%的大型工业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《智能制造发展指数报告（2025）》指出，设备综合效率（OEE）提升成为企业数字化转型的核心KPI之一，平均提升幅度达18.7%。在这一背景下，传统以人工巡检和定期保养为主的设备管理模式正加速退出历史舞台。取而代之的是融合AI算法、边缘计算与低代码平台的新型智能管理体系。尤其是在高精尖制造、轨道交通、新能源电站等重资产领域，设备管理已从“成本中心”转变为“价值引擎”，驱动企业实现从被动响应到主动优化的根本转变。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
过去五年中，设备故障导致的非计划停机每年给全球工业部门造成约500亿美元损失（麦肯锡，2025）。传统的预防性维护依赖固定周期检修，存在过度维护或维护不足的双重风险。而随着机器学习模型在时序数据分析中的成熟应用，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在成为主流。
以风电行业为例，金风科技在其新一代风机中集成振动传感器与温度监测模块，并通过云端AI模型对运行数据进行实时分析。该系统可在轴承出现微小异常后的48小时内发出预警，准确率达92.3%，使单台机组年均故障时间下降41%。类似案例也出现在半导体晶圆厂——ASML利用深度学习识别光刻机内部气流扰动模式，在真空泵失效前两周即启动干预流程，避免单次潜在损失超300万元人民币。
支撑这一趋势的技术底座包括：多源异构数据融合能力、轻量化边缘推理模型以及闭环反馈机制。值得注意的是，AI并非万能钥匙。某汽车零部件厂商曾尝试直接套用通用LSTM网络预测冲压模具寿命，结果因未考虑材料批次差异而导致误报率高达37%。这表明，成功的PdM必须结合领域知识建模。
落地建议如下：
- 建立设备数字孪生档案，整合设计参数、维修记录与实时工况；
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署，验证ROI；
- 选择支持自定义算法接入的低代码平台，如搭贝低代码平台，快速搭建可视化诊断界面；
- 构建跨部门协作流程，确保预警信息能触发实际维修动作；
- 每季度评估模型性能并迭代训练集，防止概念漂移。
特别推荐使用搭贝平台免费试用版本，在不投入硬件改造的前提下，先通过模拟数据验证业务逻辑可行性。
📊 行业影响深度解析
预测性维护的规模化落地正在重塑产业链分工。一方面，原厂服务商（OEM）正从“卖产品”转向“卖服务”。西门子推出的MindSphere Predictive Analytics Suite已按订阅制收费，客户按设备节点数支付月费，显著降低初期投入门槛。另一方面，第三方专业服务机构兴起，如德国TÜV Rheinland推出“PdM即服务”解决方案，为企业提供从传感器部署到模型调优的一站式外包。
更深远的影响体现在组织变革层面。某跨国化工集团在实施PdM项目后发现，其维修团队工作重心由“抢修应急”转为“策略优化”，工程师需掌握基础数据解读能力。为此，该公司联合推荐***培训中心开发了内部认证课程，涵盖统计过程控制、根本原因分析等内容，推动技能结构升级。
🔮 趋势二：低代码平台重构设备管理系统开发模式
长期以来，企业级EAM（企业资产管理）系统实施周期长、成本高、灵活性差的问题广受诟病。SAP PM模块典型部署周期为9-18个月，定制开发费用常超千万级。而在敏捷制造需求日益增强的今天，这种“重型架构”难以适应产线频繁调整的现实。
低代码开发平台的崛起提供了破局路径。根据Forrester 2025Q4调研，采用低代码构建设备管理应用的企业平均交付速度提升6.8倍，IT人力投入减少54%。其核心优势在于将常见功能组件化，如工单流转引擎、备件库存看板、KPI仪表盘等，用户通过拖拽即可完成配置。
以国内某家电龙头企业为例，其海外工厂面临各国法规差异带来的合规挑战。传统方式需总部IT团队逐个开发适配版本，耗时且易出错。转而采用搭贝低代码平台后，本地运营人员自行搭建符合当地安全标准的点检表单，并与中央数据库同步关键指标，上线时间由原来的两个月缩短至一周。
值得关注的是，领先平台已突破“表单+流程”的初级形态，进入“智能增强”阶段。自然语言生成报表、OCR自动识别维修日志、语音指令创建工单等功能逐步集成，大幅降低一线员工使用门槛。
落地建议如下：
- 明确业务痛点优先级，避免陷入“技术炫技”陷阱；
- 选择具备设备管理专用模板的平台，减少重复造轮子；
- 设置权限分级机制，保障核心数据安全；
- 建立版本控制系统，支持灰度发布与快速回滚；
- 鼓励车间主管参与原型设计，确保贴合实际作业场景。
对于预算有限的中小企业，强烈建议从搭贝平台免费试用入口开始探索，体验零代码搭建基础巡检系统的全流程。
📈 典型应用场景对比
| 场景 | 传统开发方式 | 低代码方式 | 效率提升比 |
|---|---|---|---|
| 设备台账迁移 | 需编写ETL脚本，平均耗时3周 | 导入Excel模板，1小时内完成 | 150:1 |
| 突发故障报警规则配置 | 需提交变更请求，等待排期开发 | 管理员自助设置阈值与通知对象 | 即时生效 |
| 移动端点检App更新 | 重新打包发布，审核周期5-7天 | 后台更新表单，秒级同步 | 720:1 |
数据来源：2025年中国信通院《工业低代码平台应用白皮书》
🌐 趋势三：全域互联推动设备生态协同管理
随着工业互联网标识解析体系在全国范围铺开，设备管理正突破企业边界，迈向供应链级协同治理。截至2025年底，我国已建成210个二级节点，覆盖机械、电子、建材等多个行业，累计赋码量突破400亿个。
这意味着一台数控机床不仅记录自身运行状态，还能追溯其所用主轴轴承的生产批次、润滑油脂的质检报告，甚至关联上游供应商的产能负荷情况。当某批次轴承被发现存在热处理缺陷时，系统可自动锁定所有受影响设备，并推送预防性更换建议，实现“从源头到终端”的全链路风控。
这种生态化管理在新能源汽车动力电池领域表现尤为突出。宁德时代通过UWB定位+区块链存证技术，实现电芯从涂布到封装的全程轨迹追踪。一旦车辆端发生异常，可精确反向定位至具体工位、操作员及环境参数，将传统数周的调查周期压缩至4小时内。
支撑该趋势的关键要素包括：统一数据标准（如ISO 14224）、跨组织身份认证机制以及隐私保护计算框架。某港口集团在推行岸桥起重机共享调度平台时，就采用了联邦学习方案，在不暴露各船公司作业计划的前提下，优化整体装卸效率。
落地建议如下：
- 积极参与行业联盟制定的数据交换协议；
- 在关键设备上加装支持OPC UA over TSN的通信模块；
- 评估使用具备API网关能力的集成平台，如搭贝集成中心；
- 建立外部合作伙伴准入清单与数据访问审计制度；
- 试点开展“设备健康度评分”对外输出服务，创造新增长点。
推荐关注推荐***产业联盟发布的《设备互联互操作指南》，获取最新接口规范与安全实践。
💡 前沿探索：数字主权与激励机制设计
未来三年，设备生态管理将面临两大深层次挑战：一是数据归属权界定模糊，二是参与方缺乏持续贡献动力。对此，部分先锋企业开始尝试引入Web3理念。例如，博世正在测试基于DID（去中心化身份）的设备护照系统，每台设备拥有唯一NFT凭证，其维修历史由多方签名确认，不可篡改。
同时，一些工业园区探索构建“设备健康积分”体系：企业共享真实运行数据可获得积分，用于兑换优先维修服务或融资优惠。这类机制若能与绿色金融挂钩，有望形成正向循环。可以预见，未来的设备管理不仅是技术问题，更是制度创新的试验场。
