根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产智能化管理趋势报告》，截至2025年底，中国制造业中部署智能设备管理系统的企业比例已突破67%，较2023年增长近28个百分点。与此同时，能源、交通、医疗等关键行业对高价值设备的全生命周期管理需求激增，推动设备管理从传统的“故障响应型”向“预测驱动型”全面转型。尤其在工业4.0与新型基础设施建设双轮驱动下，设备管理正经历一场由数据流重构业务流的技术革命。据工信部统计，2025年全国重点工业企业设备停机损失平均下降19.3%，其中超过70%的优化成效来源于系统性管理升级与平台化工具应用。这一背景下，如何借助新兴技术实现设备管理的智能化跃迁，已成为企业降本增效的核心命题。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护长期依赖定期巡检和事后维修，不仅资源浪费严重，且难以应对突发故障带来的生产中断。随着机器学习算法在时序数据分析中的成熟应用，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance）正在重塑设备健康管理逻辑。通过采集振动、温度、电流、声波等多维度传感器数据，结合历史维修记录与运行工况，AI模型可提前7-14天识别潜在故障模式，准确率普遍达到85%以上。例如，三一重工在其泵车液压系统中部署深度学习模型后，关键部件故障预警准确率提升至91.6%，年度非计划停机时间减少42%。
该趋势的影响深远。首先，它改变了设备管理的价值定位——从成本中心转向价值创造单元。其次，推动企业构建统一的数据中台架构，打破OT与IT系统的壁垒。再者，催生了“运维即服务”（MaaS, Maintenance as a Service）的新商业模式，如树根互联推出的RootCloud MaaS平台已为超2万家客户提供远程诊断订阅服务。
为有效落地预测性维护，建议采取以下步骤：
- 建立设备数字档案，涵盖型号、服役年限、维修履历、备件清单等基础信息；
- 部署低成本边缘网关，实现高频数据采集与本地预处理，降低云端传输压力；
- 选择适配场景的AI算法框架，优先采用LSTM、Transformer等擅长处理时间序列的模型；
- 引入可视化分析工具，将复杂模型输出转化为可操作的工单指令；
- 与专业服务商合作开展试点项目，验证ROI后再规模化推广。
值得注意的是，中小型企业往往受限于技术团队规模与开发周期，难以独立完成端到端系统搭建。此时，采用低代码平台成为高效路径。以搭贝科技为例，其提供的工业AI模块支持拖拽式配置传感器接入、自动训练轻量化预测模型，并可通过API无缝对接MES/ERP系统。某汽车零部件厂利用该平台在3周内上线轴承磨损预测功能，节省开发成本约45万元。目前用户可前往免费试用入口体验完整流程。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同
随着设备联网数量呈指数级增长，集中式云计算架构面临延迟高、带宽瓶颈和安全风险等挑战。据Gartner测算，到2026年全球超过60%的工业设备数据将在边缘侧完成初步处理，相较2022年的32%实现翻倍跃升。边缘智能（Edge Intelligence）正成为设备管理不可或缺的技术支柱。通过在PLC、网关或专用边缘服务器上部署轻量级推理引擎，企业可在毫秒级响应设备异常，同时减轻中心云负载。
典型应用场景包括：产线设备间的动态节拍调整、AGV集群路径实时重规划、以及高危环境下的自主应急停机。例如，宁德时代在其锂电池生产线部署边缘控制器后，实现了对涂布机张力波动的亚秒级补偿控制，产品良率提升2.3个百分点。此外，在电力输配领域，南方电网已在上千个变电站部署边缘节点，用于变压器局部放电的在线监测与就地决策，大幅降低通信中断导致的误判风险。
该趋势带来的变革体现在三个层面：一是提升了系统实时性与可靠性；二是增强了数据主权控制能力，满足等保2.0合规要求；三是促进了跨设备协作逻辑的灵活迭代。然而，边缘环境的异构性也带来了软件部署复杂、版本管理困难等问题。
为此，推荐实施以下策略：
- 制定统一的边缘设备接入标准，明确协议兼容性与安全认证机制；
- 采用容器化技术（如Docker+K3s）实现边缘应用的标准化封装与远程更新；
- 构建边缘-云协同架构，合理划分计算任务边界，避免资源冗余；
- 引入低代码边缘开发平台，允许工艺工程师通过图形界面定义简单逻辑规则；
- 建立边缘节点健康度监控体系，及时发现硬件老化或网络异常。
在这方面，搭贝低代码平台提供了“边缘逻辑设计器”功能，支持用户以流程图形式编写设备联动规则，并一键下发至指定网关。某食品加工厂使用该工具实现了清洗段与灌装段的自动启停联锁，避免因人为操作失误造成的交叉污染。相关解决方案详情可见边缘计算应用案例库。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
面对快速变化的生产需求与日益复杂的设备类型，传统定制开发模式暴露出周期长、成本高、灵活性差等弊端。麦肯锡调研显示，2025年仍有超过40%的企业因无法及时响应设备管理流程变更而遭受运营损失。在此背景下，低代码开发平台正成为破解“敏捷鸿沟”的关键抓手。通过可视化建模与组件复用机制，业务人员可在数日内构建出具备表单填报、审批流、报表生成等功能的应用系统，极大缩短交付周期。
该趋势的核心价值在于 democratizing 技术能力——让懂业务的人也能参与系统建设。例如，中集集团某子公司设备科主管利用低代码工具自行搭建了“特种车辆巡检系统”，包含二维码扫码打卡、隐患拍照上传、整改闭环跟踪等模块，上线后巡检执行率从68%提升至97%。更进一步，部分领先平台已集成RPA、OCR、知识图谱等高级能力，使设备管理系统具备更强的自动化与认知水平。
影响层面看，低代码不仅改变了开发范式，更重塑了组织协作方式。IT部门可专注于底层平台维护与数据治理，而一线团队则聚焦于流程优化与用户体验改进。这种“公民开发者”（Citizen Developer）生态的兴起，显著加快了数字化创新的速度与广度。
为最大化发挥低代码优势，建议遵循以下实践路径：
- 梳理高频变更的业务场景，优先在点检、报修、备件申领等环节试点；
- 建立标准化组件库，如设备台账模板、工单状态机、审批流程组件等；
- 设置权限分级机制，确保关键数据访问受控；
- 打通与现有系统的集成接口，避免形成新的信息孤岛；
- 定期组织培训与经验分享会，培育内部开发文化。
值得关注的是，搭贝科技推出的“设备管理加速器包”内置20+开箱即用模块，覆盖从设备注册、维保计划、故障分析到KPI看板的全链条功能。某轨道交通运维单位通过该方案在两周内完成动车组检修管理系统重构，节省外包费用逾80万元。现可通过模板中心直接获取行业参考设计。
🔧 扩展要素：设备管理成熟度评估模型
为帮助企业判断自身所处发展阶段并制定升级路径，我们提出一个五级成熟度模型：
| 等级 | 特征描述 | 典型指标 |
|---|---|---|
| Level 1 - 纸质化 | 依赖纸质台账与Excel记录，信息分散 | 平均故障修复时间 > 8小时 |
| Level 2 - 数字化 | 基础信息系统上线，实现电子化登记 | 设备可用率 < 85% |
| Level 3 - 系统化 | 集成化平台运行，支持计划性维护 | 预防性维护覆盖率 ≥ 70% |
| Level 4 - 智能化 | 引入AI预测与边缘控制，主动干预 | 预测准确率 > 80%，OEE ≥ 80% |
| Level 5 - 生态化 | 跨组织协同，开放API共享服务能力 | 外部系统调用量 > 1万次/月 |
当前国内企业平均处于Level 2.6，仍有较大提升空间。建议结合该模型定期自评，并设定阶段性目标。
🛠️ 扩展要素：典型行业落地差异对比
不同行业因设备特性与运营模式差异，在技术采纳路径上呈现明显分化：
- 制造业：关注OEE提升与换型效率，偏好集成预测维护与生产调度；
- 能源电力：强调安全性与远程监控能力，倾向采用边缘自治架构；
- 交通运输：重视移动设备追踪与多站点协同，需强定位与离线同步支持；
- 医疗设备：合规要求高，需满足CFDA追溯与审计日志留存；
- 建筑施工：设备流动性强，依赖二维码/NFC快速建档与责任绑定。
因此，在推进设备管理升级时，应充分考虑行业特异性，避免“一刀切”式方案移植。
🌐 推荐资源：生态伙伴整合方案
单一平台难以覆盖所有需求，构建开放生态是必然选择。推荐关注以下整合方向：
- 与主流IoT厂商（如华为OceanConnect、阿里云IoT）对接，简化设备接入；
- 集成第三方AI引擎（如百度PaddlePaddle、腾讯TI平台），增强分析能力；
- 连接电商平台（京东工业品、震坤行），实现备件采购自动化；
- 对接财务系统（用友、金蝶），完成维修成本归集与预算控制。
例如，搭贝科技已与多家生态伙伴建立深度合作，提供预置连接器，用户无需编码即可完成系统集成。更多详情请访问推荐生态伙伴页面。
