根据Gartner在2025年底发布的《全球企业资产运维趋势报告》，全球制造业与能源行业对设备管理系统的智能化投入年增长率达23.7%，预计到2026年底，超过68%的中大型企业将完成从传统台账式管理向数据驱动型设备管理体系的转型。这一转变不仅体现在传感器覆盖率的提升上——IDC数据显示，2026年工业现场平均每千台设备部署的IoT节点数量已突破14个，同比增长41%——更深层的变化在于决策逻辑的重构：设备不再只是被监控的对象，而是成为企业运营优化的核心数据源之一。尤其在新能源、半导体和高端装备制造领域，设备可用率每提升1个百分点，年均收益可增加千万级人民币。正是在这样的背景下，设备管理正经历一场由技术融合推动的系统性变革。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
过去五年，基于规则的预防性维护（Preventive Maintenance）仍是主流，但其“定时检修”模式存在明显弊端：一方面容易造成过度维护，导致备件浪费和停机成本上升；另一方面又难以应对突发故障，实际故障规避率不足50%。而随着边缘计算能力增强与机器学习模型轻量化发展，预测性维护（Predictive Maintenance）正在成为新一代设备管理的核心范式。
以某头部光伏组件制造商为例，该公司在其2025年Q3上线了基于LSTM神经网络的设备健康度评估系统，接入产线关键设备振动、温度、电流等12类实时参数，结合历史维修记录训练出故障预警模型。运行半年后数据显示，设备非计划停机时间下降47.3%，年节约维护成本达1,860万元。更重要的是，该系统能提前3-7天发出高置信度预警，使维修安排更加灵活高效。
支撑这一趋势的技术基础主要包括三方面：一是多源数据融合能力提升，SCADA、MES、EAM系统间的数据壁垒逐步打通；二是AI算法模块化程度提高，如TensorFlow Lite for Microcontrollers已在ARM Cortex-M系列芯片上实现部署；三是行业知识图谱的应用，使得模型不仅能识别异常模式，还能关联工艺参数变化对设备寿命的影响路径。
然而，企业在落地过程中仍面临挑战。首先是数据质量问题，许多老旧设备缺乏标准化接口，采集数据噪声大、缺失严重；其次是模型可解释性不足，一线工程师难以信任“黑箱”输出结果；最后是组织流程未同步调整，即使系统报警，也常因职责不清或响应机制滞后而错失干预窗口。
- 建立统一的数据治理标准，优先对关键设备实施数据清洗与标签化处理，确保训练集质量；
- 采用“白盒+黑盒”混合建模策略，在深度学习基础上叠加物理模型约束，提升可信度；
- 重构维修响应流程，设立专职的“预测性维护协调员”岗位，打通IT与OT之间的执行断点；
- 借助低代码平台快速搭建可视化预警看板与工单联动系统，降低开发门槛与迭代周期。例如，[搭贝官方地址](https://www.dabeitech.com) 提供的工业物联网模板支持一键对接主流PLC与数据库，可在两周内完成原型验证；
- 鼓励一线人员参与模型反馈闭环，通过[免费试用]通道申请体验版工具包，收集现场校正意见持续优化算法表现。
📊 趋势二：设备全生命周期数字化管理加速渗透
传统设备管理往往聚焦于“使用阶段”，忽视了从采购选型、安装调试到报废处置的完整链条。但在碳中和目标约束下，设备的能耗表现、维修频次、材料可回收性等指标日益受到关注。欧盟自2026年起正式实施《绿色产品法规》（Eco-design for Sustainable Products Regulation, ESPR），要求高耗能工业设备必须提供完整的碳足迹声明，涵盖制造、运输、运行及退役各环节。这迫使企业不得不构建覆盖设备全生命周期的数字档案。
全生命周期管理（Life Cycle Management, LCM）的本质是从“管设备”转向“管价值”。它不仅追踪设备何时坏了、花了多少钱修，更要回答：这台设备在整个服役期内为企业创造了多少产出？单位产出的综合成本是多少？是否值得继续持有还是应提前置换？
某跨国制药集团在2025年启动了“Asset360”项目，为旗下所有核心生产设备建立唯一数字身份（Digital Twin ID），集成ERP中的采购信息、EAM中的维护日志、能源管理系统中的功耗数据以及第三方检测机构的合规报告。通过内置分析引擎，系统可自动生成设备经济性评估报告，辅助管理层做出更新决策。试点结果显示，三年内淘汰了17台名义可用但实际效率低于基准线60%的“僵尸设备”，释放厂房空间逾2,300平方米，年节能超450万度电。
为实现LCM有效落地，企业需突破三大瓶颈：一是系统孤岛问题，财务、运维、采购部门数据互不相通；二是缺乏统一评价体系，不同设备类型难以横向比较；三是历史数据缺失，尤其是早期设备无电子化记录。
- 制定企业级设备编码规范，实现跨系统唯一标识，建议参考ISO 55000资产管理标准；
- 构建多维绩效指标体系，包括OEE（整体设备效率）、TCO（总拥有成本）、CFP（碳足迹强度）等关键KPI；
- 利用OCR与RPA技术补录纸质档案，结合区块链存证确保数据不可篡改；
- 通过[推荐***]提供的低代码表单引擎，快速搭建跨部门协作流程，如设备报废审批流、供应商绩效评估表等；
- 定期生成LCM健康度雷达图，纳入管理层月度经营会议议程，推动数据驱动决策文化形成。
| 管理维度 | 传统模式 | 全生命周期模式 |
|---|---|---|
| 数据来源 | 单一系统（如EAM） | ERP+EAM+EMS+SCM+IoT |
| 决策依据 | 经验判断、故障频率 | TCO、OEE、CFP综合评分 |
| 更新周期 | 固定年限更换 | 动态评估触发置换 |
| 责任主体 | 设备科 | 跨职能委员会（财务+生产+ESG） |
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
尽管越来越多企业意识到数字化升级的重要性，但传统定制开发模式暴露出响应慢、成本高、依赖厂商等问题。据ARC Advisory Group统计，2025年仍有近58%的企业反映其EAM系统功能更新平均需等待6个月以上，严重滞后于业务需求变化。与此同时，一线运维团队却拥有大量改进想法，却苦于无法快速验证。
在此背景下，低代码开发平台正成为设备管理创新的重要加速器。它允许具备一定技术素养的业务人员（如设备主管、IE工程师）通过拖拽式界面自主构建应用，大幅缩短从需求提出到上线的时间周期。麦肯锡案例研究表明，采用低代码方式构建巡检管理系统，开发效率较传统模式提升5-8倍，且后期维护成本降低约60%。
某汽车零部件工厂在2025年Q4由设备部自主开发了一套“移动点检助手”小程序，使用[搭贝官方地址](https://www.dabeitech.com) 的可视化表单设计器定义检查项，绑定设备二维码，并设置超时未检自动提醒机制。整个过程无需IT部门介入，仅用11个工作日即完成部署，覆盖全厂327台重点设备。上线三个月后，点检完成率从76%提升至98.5%，漏检导致的质量事故归零。
低代码的价值不仅在于“快”，更在于“活”。当生产工艺调整、新增设备类型或监管要求变更时，原有系统可通过配置快速适配，避免重复投资。此外，它还促进了组织内部的知识沉淀——一线经验得以转化为可复用的数字流程。
- 设备状态可视化看板：集成实时数据流，动态展示运行/停机/报警比例；
- 智能工单路由：根据故障类型、技能等级、地理位置自动分配维修任务；
- 备件库存预警：结合历史消耗与采购周期，设定安全阈值并触发补货申请；
- 能效对标分析：按车间、班次、机型进行单位产出能耗排名，识别优化空间；
- 培训知识库：将常见故障处理方案结构化存储，扫码即可查看图文指引。
当然，低代码并非万能。对于涉及复杂算法运算、高并发交易或强一致性的核心模块（如财务结算、主数据同步），仍需专业开发保障稳定性。因此理想路径是“核心稳、边缘活”——底层系统保持稳定，前端应用通过低代码灵活扩展。
- 设立“公民开发者”认证机制，对业务人员进行基础编程逻辑与数据安全培训；
- 建立低代码应用审核发布流程，防止随意搭建造成系统混乱；
- 优先在非核心场景试点，如临时报表、专项检查、活动报名等；
- 选择支持API开放与私有化部署的平台，确保与现有系统无缝集成；
- 通过[免费试用]入口体验典型模板，评估平台易用性与生态兼容性后再做采购决策。
延伸洞察：边缘智能与AR辅助维修的融合前景
除了上述三大核心趋势，一些新兴技术组合正在酝酿新的突破点。例如，边缘AI盒子与AR眼镜的结合，已开始在航空发动机维修、海上钻井平台等高风险场景中试点应用。技术人员佩戴AR设备进入现场后，系统自动识别设备型号，调取三维拆解图，并通过边缘侧模型实时分析传感器数据，提示潜在风险点。西门子在德国安贝格工厂的测试表明，此类系统可使复杂维修作业首次修复率提升32%，平均耗时减少27%。
另一个值得关注的方向是设备即服务（Equipment-as-a-Service, EaaS）。在该模式下，设备制造商不再一次性出售硬件，而是按使用效果收费。这就要求其具备强大的远程监控与健康管理能力，同时也倒逼设备设计之初就考虑可测性、可维护性与互联互通性。施耐德电气已在其部分中压配电产品线推行EaaS方案，客户按年度支付服务费，包含设备运行保障、软件升级与性能优化，实现了从“卖产品”到“卖能力”的商业模式转型。
组织变革：设备管理人才能力模型的重塑
技术变革的背后是人的转型。现代设备管理人员不仅要懂机械原理与电气控制，还需掌握数据分析、系统集成与项目管理技能。清华大学工业工程系2025年调研显示，领先企业对设备主管的能力要求中，“数据解读能力”占比已达41%，仅次于“故障诊断经验”；而“低代码开发基础”首次进入前五，占比达23%。
为此，企业应重新设计职业发展通道，设立“数字设备工程师”、“智能运维分析师”等新岗位，并配套相应的激励机制。同时，加强跨部门轮岗，让设备团队了解生产排程、质量管理与供应链运作逻辑，从而更好地协同优化整体运营绩效。
