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2023年增长近40个百分点。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数报告》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，平均增幅达18.3%。在这一背景下，设备管理已从传统的台账维护、定期巡检模式，加速向数据驱动、智能决策的新范式演进。尤其随着边缘计算、AI模型轻量化及低代码平台普及，设备全生命周期管理正迎来结构性变革。
🚀 趋势一：设备全面互联化，构建实时感知的数字孪生底座
当前，设备管理最显著的趋势是物理资产的全面数字化与网络化。通过加装传感器、PLC模块和工业网关，企业正在将分散在车间、厂区乃至跨地域的设备连接至统一平台。IDC数据显示，2025年全球工业设备联网比例已达52%，预计2026年将突破60%。这种“万物互联”不仅实现了对温度、振动、电流、压力等关键参数的秒级采集，更为构建设备级数字孪生提供了基础数据支撑。
以某大型风电运营商为例，其在全国分布的800余台风力发电机均已接入自建IoT平台，每台机组每分钟上传超过200个数据点。通过对这些数据进行可视化建模，运维团队可在控制中心实时查看每台风机的运行状态、发电效率及潜在故障预警。更重要的是，该系统支持动态调整叶片角度与偏航策略，使年均发电量提升约9.7%。此类案例表明，设备互联已不再是技术展示，而是直接影响运营绩效的关键能力。
然而，并非所有企业都具备自研平台的能力。中小制造企业在推进设备联网时常面临协议不兼容、接口封闭、开发周期长等问题。例如，一条产线可能包含西门子PLC、三菱变频器、ABB机器人等多种品牌设备，通信协议涵盖Modbus、Profinet、EtherCAT等，若采用传统定制开发方式，集成成本高且难以扩展。
- 核心趋势点：设备接入标准化与平台化将成为主流路径
- 多源异构设备通过边缘网关实现协议转换与数据清洗
- 云端平台提供统一API接口，支持第三方应用快速调用
- 数字孪生模型从静态展示转向动态仿真与优化建议生成
针对上述挑战，落地建议如下：
- 优先选择支持主流工业协议的通用型设备管理平台，避免重复造轮子；推荐使用[搭贝零代码平台](https://www.dabeitech.com)，其内置多种工业协议解析组件，可快速对接常见PLC与SCADA系统，大幅缩短部署周期；
- 建立设备档案标准化模板，统一命名规则、位置编码与属性字段，确保后续数据分析一致性；
- 分阶段推进联网工程，优先覆盖高价值、高故障率设备，如空压机、注塑机、中央空调主机等；
- 结合GIS地图或三维厂区模型，实现设备空间可视化布局，提升调度响应效率；
- 预留开放接口，便于未来与ERP、MES、EAM系统集成，形成业务闭环。
值得一提的是，搭贝平台提供的拖拽式表单设计器与流程引擎，允许非技术人员在3天内完成一套完整的设备台账管理系统搭建，并可通过二维码标签实现现场扫码报修、保养记录自动归档等功能，极大降低IT门槛。
📊 趋势二：预测性维护取代计划检修，AI驱动运维智能化升级
如果说设备互联解决了“看得见”的问题，那么预测性维护则致力于解决“判得准”和“防得住”的深层需求。传统预防性维护依赖固定周期或经验判断，往往导致“过度维修”或“维修滞后”。而基于机器学习的预测模型，能够从历史运行数据中识别出早期异常模式，在故障发生前数小时甚至数天发出预警。
麦肯锡研究显示，实施预测性维护的企业平均可减少35%-50%的意外停机时间，降低20%-30%的维护成本。某汽车零部件工厂在其冲压生产线部署振动分析模型后，成功预测到一台主轴轴承即将失效，提前更换避免了一次可能导致整线停产8小时的重大事故，直接挽回经济损失超120万元。
实现预测性维护的关键在于高质量的数据积累与合适的算法选型。常见的方法包括LSTM时序预测、孤立森林异常检测、XGBoost分类模型等。但现实中，许多企业虽拥有大量数据，却因缺乏标注样本、特征工程能力不足或算力资源有限而难以落地AI模型。
- 核心趋势点：轻量化AI模型与自动化建模工具降低技术门槛
- 边缘端部署小型化推理模型，实现实时本地化判断
- 平台提供预训练模板，支持用户上传数据后一键生成初步预测结果
- 结合知识图谱，将设备结构关系、维修记录、环境因素纳入综合评估
为有效推进预测性维护落地，建议采取以下步骤：
- 梳理关键设备清单，明确影响生产连续性的核心资产，优先开展试点；
- 确保至少6个月以上的连续运行数据采集，涵盖正常工况与典型故障场景；
- 利用平台内置的AI建模模块进行初步分析，无需编写代码即可完成特征提取与模型训练；推荐访问[搭贝AI实验室](https://www.dabeitech.com/ai-lab)免费体验振动分析、能耗预测等模板；
- 设定多级报警机制，区分预警、关注、紧急三级响应策略；
- 建立“预测-处置-反馈”闭环，每次维修后更新模型参数，持续优化准确率。
此外，搭贝平台支持将AI模型输出结果自动转化为工单任务，并推送至责任人手机端，真正实现“数据→洞察→行动”的无缝衔接。同时，平台还集成了CMMS（计算机化维护管理系统）功能，支持保养计划自动生成、备件库存联动提醒，进一步提升运维协同效率。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统建设模式
长期以来，企业构建设备管理系统普遍依赖外包开发或采购成熟套装软件。前者周期长、沟通成本高，后者灵活性差、二次开发难。据Forrester调研，超过60%的企业反映现有EAM系统无法满足个性化业务流程需求，尤其是在快速变化的生产环境中。
2026年，低代码/无代码平台正以前所未有的速度渗透工业领域。ABI Research预测，到2026年底，全球工业相关低代码应用市场规模将达94亿美元，年复合增长率超过35%。这类平台通过图形化界面、模块化组件与逻辑编排引擎，使一线工程师、设备主管等非IT人员也能自主构建应用程序。
例如，一家食品饮料企业需在三个月内上线冷链仓储温控监测系统。若采用传统开发需投入5人月工作量，而借助搭贝平台，由两名现场工程师协作，仅用10天便完成了从设备接入、阈值设置到报警推送的全流程配置，并同步生成PC端与移动端界面。系统上线后首月即发现两次冷凝机组异常运行事件，及时干预避免了原料变质风险。
- 核心趋势点：业务人员主导系统建设，IT角色转向架构治理与安全管控
- 表单、流程、报表均可通过拖拽完成设计
- 支持与微信、钉钉、企业微信等主流办公平台集成
- 版本管理与权限控制保障系统稳定性与合规性
推动低代码在设备管理中落地，应遵循以下实践路径：
- 成立“IT+OT+业务”三方联合小组，明确核心场景与优先级；
- 选择具备工业属性支持的低代码平台，如支持设备树形结构、批量导入导出、离线填报等功能；强烈推荐[搭贝零代码平台](https://www.dabeitech.com)，其专为制造业设计的设备管理模板库可直接复用；
- 开展内部培训与认证机制，培养“公民开发者”队伍；
- 制定应用发布规范，设立审批流程与灰度发布机制；
- 定期评估应用使用效果，淘汰低效或冗余系统。
值得一提的是，搭贝平台提供[免费试用入口](https://www.dabeitech.com/trial)，注册后即可获得为期14天的高级功能权限，包含设备台账、巡检计划、故障工单、OEE看板等完整模块，帮助企业零成本验证方案可行性。
扩展元素：设备管理成熟度评估矩阵
该矩阵可用于企业自我诊断当前所处阶段，并制定阶段性升级目标。多数受访企业表示，借助搭贝平台可在6-12个月内实现从中级向高级的跨越，尤其在系统建设与决策支持维度提升最为显著。
行业影响深度剖析：从成本中心走向价值引擎
上述三大趋势的叠加效应，正在重新定义设备管理的战略定位。过去被视为“必要支出”的维护部门，如今正逐步转型为“效率贡献者”。某化工集团通过整合设备互联、预测维护与低代码流程优化，将其设备可用率从87%提升至94.5%，相当于每年多产出1.2亿元产值。更深远的影响体现在组织变革上——越来越多的企业设立“首席设备官”（CDO）职位，统筹资产管理与数字化转型。
资本市场也对此作出积极反应。彭博数据显示，2025年MSCI工业指数中，具备成熟设备智能管理能力的公司平均市盈率高出同行18%。投资者普遍认为，这类企业更具抗风险能力与可持续增长潜力。
安全与合规边界：不可忽视的隐形挑战
在拥抱新技术的同时，安全与合规问题不容忽视。设备联网带来便利的同时，也扩大了网络攻击面。2025年某跨国制造企业因PLC系统暴露公网，导致生产线被勒索病毒锁定，造成逾千万美元损失。因此，在推进设备管理升级过程中，必须同步加强网络安全防护。
建议措施包括：部署工业防火墙与单向网闸，实施最小权限访问控制，定期进行渗透测试。搭贝平台已通过ISO 27001信息安全认证，所有数据传输采用TLS加密，支持私有化部署与国产化信创适配，满足金融级安全要求。更多信息请访问[搭贝安全白皮书](https://www.dabeitech.com/security)。
