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，超过67%的中大型企业已在核心产线部署AI驱动的设备监控系统，设备非计划停机时间平均缩短41%。与此同时，中国工信部发布《工业设备数字化转型三年行动计划（2025-2027）》，明确提出到2027年重点行业关键设备联网率需达85%以上。在政策与技术双轮驱动下，设备管理正从“被动响应”向“主动治理”演进，传统依赖人工巡检与纸质台账的模式加速退出历史舞台。以三一重工、宁德时代为代表的领军企业已实现万台级设备实时状态感知与远程调度，标志着行业进入全域协同管理新阶段。
🚀 趋势一：AI+IoT融合推动预测性维护规模化落地
过去五年，传感器成本下降超60%，边缘计算芯片算力提升8倍，为设备状态实时感知提供了硬件基础。当前，基于AI的故障预测模型已成为高端制造、轨道交通、风电等领域的标配能力。西门子在德国安贝格工厂部署的Predictive Maintenance System（PdMS），通过振动、温度、电流多模态数据训练LSTM神经网络，提前7-14天预警主轴轴承失效，准确率达92.3%。国内某地铁集团引入类似方案后，牵引电机维修频次减少38%，年度维保支出降低2700万元。
该趋势的核心价值在于将“事后修复”转化为“事前干预”。传统预防性维护依赖固定周期更换零部件，存在过度维护或维护不足双重风险；而AI模型能动态识别设备退化轨迹，实现真正意义上的按需维护。例如，在注塑机集群管理中，算法可结合生产节拍、模具负载、环境温湿度等因素，动态调整润滑周期与检查优先级，使OEE（设备综合效率）提升6-9个百分点。
然而，大规模落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其是罕见故障样本；二是模型泛化能力弱，跨设备类型迁移需重新训练；三是IT/OT系统割裂导致数据孤岛。某汽车焊装车间曾因PLC协议不统一，致使30%的机器人关节数据无法接入分析平台。
- 建立标准化数据采集规范，统一Modbus、Profinet、OPC UA等工业协议解析规则，确保底层数据一致性；
- 采用迁移学习框架，在通用预训练模型基础上进行小样本微调，降低对历史故障数据的依赖；
- 构建企业级设备知识图谱，关联设备型号、维修记录、备件清单、操作手册等静态信息与运行数据，增强模型可解释性；
- 选择支持私有化部署的AI平台，满足高安全等级场景的数据合规要求；
- 推荐使用搭贝低代码平台快速搭建设备数据接入与可视化看板，其内置20+工业协议驱动模块，可缩短系统集成周期60%以上。
📊 趋势二：资产全生命周期管理平台成为组织标配
随着EAM（企业资产管理）系统从单纯台账管理进化为战略决策工具，全生命周期视角正重塑设备管理逻辑。施耐德电气推出的EcoStruxure Asset Advisor，覆盖设备选型评估、安装调试、运行监控、退役处置全流程，帮助用户优化CAPEX与OPEX配比。实测数据显示，采用该模式的企业在五年周期内设备总拥有成本（TCO）下降18%-24%。
典型应用场景包括：在采购阶段嵌入能效评级与碳足迹追踪功能，优先选择符合ISO 50001标准的节能机型；在运行期联动MES系统获取实际产能数据，动态计算单台设备利润率；在报废环节对接二手市场平台，实现残值最大化回收。某光伏电站运营商通过此类平台，将逆变器更换决策从“故障即换”优化为“经济寿命终结再换”，延长平均服役年限2.3年，累计节约资本支出1.2亿元。
该趋势催生了新的组织架构变革——越来越多企业设立“资产效能总监”岗位，统筹技术、财务、供应链多方目标。同时，平台需具备强大的集成能力，打破ERP、SCM、HSE系统的壁垒。调研发现，成功实施企业普遍具备三个特征：高层直接推动、跨部门协作机制明确、KPI体系重构。
| 管理阶段 | 关键指标 | 优化方向 |
|---|---|---|
| 选型采购 | 初始投资、预期寿命、能耗等级 | 引入TCO模拟器辅助决策 |
| 安装调试 | 上线周期、首次故障时间 | 建立供应商履约评价体系 |
| 运行维护 | MTBF、MTTR、维修成本占比 | 推行可靠性为中心的维护策略（RCM） |
| 更新改造 | 技术过时风险、改造ROI | 设置技术雷达定期扫描新兴替代方案 |
- 梳理现有设备分类体系，按价值、关键度、技术复杂度建立差异化管理策略；
- 打通财务折旧系统与实物管理系统，实现账卡物一致；
- 引入数字孪生技术，构建虚拟映射用于退役模拟与改造推演；
- 利用搭贝平台流程引擎配置审批流，如大修申请、资产转移、报废处置等，提升跨部门协同效率；
- 设定阶段性目标，首年聚焦数据治理，次年推进分析应用，第三年实现闭环优化。
🔮 趋势三：低代码平台赋能一线人员自主构建管理应用
面对技能型人才短缺与业务需求快速迭代的矛盾，低代码开发模式正在改变设备管理应用的构建方式。传统定制开发项目平均周期为4-6个月，而基于拖拽式界面的低代码工具可将简单应用上线时间压缩至一周内。博世苏州工厂的一线工程师团队，在未借助IT部门的情况下，自行开发了“点检任务自动派发”小程序，集成GPS定位、拍照上传、异常分级等功能，点检执行率由68%提升至97%。
这种“公民开发者”（Citizen Developer）现象的背后，是厂商对易用性的极致追求。现代低代码平台普遍提供：可视化表单设计器、逻辑编排画布、API连接器、移动端适配组件。更重要的是，它们允许嵌入Python脚本或JavaScript代码片段，满足高级分析需求。例如，在构建“备件库存预警”应用时，用户可在图形化界面中调用已封装的时间序列预测模型，无需编写底层算法。
安全性曾是主要顾虑，但主流平台现已支持RBAC权限控制、操作日志审计、数据脱敏等企业级特性。某化工集团规定所有自建应用必须通过安全网关接入，并强制启用双因素认证，有效平衡了敏捷性与合规性。
案例： 某食品饮料企业利用搭贝零代码平台在两周内完成“冷链设备健康度评分系统”建设。系统整合冷库温度波动、压缩机启停频次、除霜周期等12项参数，每日生成TOP10高风险设备清单，推送至区域经理手机端。上线三个月后，冷链相关客诉下降54%，避免潜在损失超800万元。
- 开展低代码素养培训，培养既懂业务又具备基础逻辑思维的复合型人才；
- 制定应用开发规范，明确命名规则、数据结构、UI风格等标准；
- 建立应用集市机制，优秀模板可在集团内部复用，避免重复造轮子；
- 设置IT治理委员会，负责审批高风险操作（如数据库直连）、监控系统负载；
- 优先在点检管理、故障报修、备件申领等高频场景试点，积累成功经验后逐步推广。
扩展思考：未来三年值得关注的技术融合方向
除了上述三大核心趋势，以下技术组合可能带来颠覆性影响：首先是AR远程协助与知识沉淀。当现场 technician 遇到疑难故障时，可通过AR眼镜将第一视角画面共享给专家，后者可在实景中标注操作步骤。更进一步，系统会自动记录整个排故过程，转化为结构化知识条目存入企业知识库。施耐德已在其Service Hub中集成此功能，平均问题解决时间缩短44%。
其次是区块链赋能设备履历可信共享。在二手设备交易或融资租赁场景中，买卖双方常因历史维修记录真实性产生纠纷。基于区块链的不可篡改特性，可构建分布式设备档案，每一次保养、改造、校准都被加密上链。宝马集团正测试该方案用于动力总成再制造认证，初步验证显示信任成本降低31%。
最后是绿色低碳指标深度耦合。欧盟CBAM（碳边境调节机制）倒逼出口型企业加强设备碳排放核算。下一代管理系统将内置碳计量引擎，依据IEA提供的排放因子库，实时计算每台设备的Scope 1与Scope 2排放量，并生成符合GHG Protocol标准的报告。这不仅关乎合规，更直接影响产品碳足迹竞争力。
组织能力重构建议
技术变革必须匹配组织进化。我们观察到领先企业正采取三项关键举措：一是成立“智能运维创新实验室”，由CTO直管，专职探索新技术原型验证；二是重构绩效考核体系，将“预防性维护执行率”等过程指标替换为“可用率贡献值”“单位产出维修成本”等结果导向指标；三是建立“设备管理卓越中心”（CoE），集中最佳实践并对外输出咨询能力。
人才结构也在演变：传统设备工程师需补充数据分析技能，新增“数据标签员”“AI训练师”等岗位。某央企电力公司实行“双通道晋升”，技术专家可享受与管理层同等薪酬待遇，激发一线创新活力。
