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、能源及交通行业中有超过67%的企业已完成设备数据采集系统的部署，较2023年提升近40个百分点。这一数字背后，是工业物联网（IIoT）终端渗透率的快速攀升——平均每家企业接入的智能传感器数量已达1,842个，同比增长58%。与此同时，设备停机成本持续高企，据麦肯锡统计，典型制造企业因非计划性停机导致的年均损失高达营收的3.4%。在此背景下，传统以‘事后维修+定期保养’为核心的设备管理模式正加速瓦解，取而代之的是以数据驱动、模型赋能和敏捷响应为特征的新一代设备管理体系。
🚀 趋势一：从被动响应到主动预判——预测性维护成为核心竞争力
过去十年中，多数企业的设备维护仍停留在预防性阶段，即依据时间或运行周期安排检修任务。然而，这种模式存在显著弊端：一方面，过度维护造成人力与备件资源浪费；另一方面，关键故障点可能在两次保养间隔间突发失效。随着边缘计算能力下沉与AI算法成熟，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在成为行业主流。通过实时采集振动、温度、电流等多维参数，并结合机器学习模型识别异常模式，系统可在设备劣化初期发出预警。
- 某大型风电运营商在引入基于LSTM神经网络的轴承健康评估模型后，将齿轮箱故障预测准确率提升至91.7%，平均提前预警时间达14天；
- 在半导体晶圆厂中，利用声学传感与深度自编码器检测真空泵微泄漏，使非计划停机次数同比下降63%；
- 三一重工在其泵车远程监控平台中集成PHM（Prognostics and Health Management）系统，实现万台设备在线健康评分，运维响应效率提高45%。
这些案例表明，PdM不仅降低维修成本，更重构了服务交付方式。例如，施耐德电气推出的EcoStruxure Asset Advisor已支持按设备健康状态订阅运维服务，客户可动态调整保障等级。该模式下，服务商收益稳定性增强，用户则获得更高性价比。
- 优先在高价值、高故障风险设备上部署传感器与分析模块，如旋转机械、高压配电单元等；
- 建立统一的数据治理框架，确保来自SCADA、MES、CMMS系统的数据能够对齐并用于建模；
- 选择具备开放API接口的AI平台，便于后期对接第三方算法或迁移至私有化训练环境；
- 推动运维团队技能转型，培养既懂工艺又掌握基础数据分析能力的复合型人才；
- 借助搭贝低代码平台快速搭建可视化预警看板，实现从告警生成到工单派发的闭环管理。
📊 趋势二：全域资产可视化的构建——设备全生命周期数字化底座成型
设备管理的本质是对资产价值流的控制。然而，在许多集团型企业中，设备信息长期分散于ERP、EAM、采购台账等多个孤岛系统之中，导致‘账实不符’‘状态失真’等问题频发。2026年，领先企业正致力于打造覆盖‘设计-采购-安装-使用-退役’全过程的设备数字孪生体，作为统一的数据中枢。该模型不仅包含静态属性（如型号、供应商、质保期），还融合动态运行数据、维修记录与能耗表现，形成可追溯、可推演的虚拟映射。
以国家电网某省级分公司为例，其输变电设备管理系统整合了BIM模型、GIS定位与巡检APP数据，实现了超过12万套主设备的空间化管理。运维人员可通过平板端直接调取任一台变压器的历史缺陷记录、最近一次油色谱分析结果及周边环境温湿度变化曲线。此举使得故障定位时间由平均47分钟缩短至12分钟。另一典型案例来自比亚迪商用车队，其车联网平台每日处理超2TB的车载终端上传数据，结合驾驶行为、路况信息与电池衰减模型，动态优化保养策略。
| 维度 | 传统管理模式 | 数字化底座模式 |
|---|---|---|
| 数据来源 | 纸质台账 + Excel表格 | IoT终端 + EAM + MES集成 |
| 更新频率 | 季度/年度盘点 | 分钟级实时同步 |
| 可用性 | 局部可见，滞后性强 | 全局可视，支持多角色访问 |
| 决策支撑 | 依赖经验判断 | 基于KPI仪表盘与趋势预测 |
要实现全域可视化，首要任务是打破系统壁垒。这要求企业在架构设计之初就确立主数据标准，明确设备编码规则、分类体系与责任归属。同时，需引入轻量级集成中间件，避免大规模替换现有IT系统带来的高昂成本。
- 启动‘设备主数据治理’专项，清洗历史数据并建立唯一标识符（如IMEI或RFID标签）；
- 采用微服务架构逐步解耦原有EAM系统功能，按需迁移至云原生平台；
- 部署低代码开发工具，快速构建跨系统数据拉通应用，例如点击申请搭贝平台30天免费试用，体验零编码连接PLC与数据库的能力；
- 设定阶段性目标，先完成关键产线设备上线，再扩展至全厂区；
- 建立数据质量监控机制，定期校验传感器准确性与传输完整性。
🔮 趋势三：组织敏捷化转型——一线员工赋能与流程自动化协同进化
技术变革若缺乏组织适配，往往难以落地生根。当前，越来越多企业意识到，设备管理升级不仅是IT项目的实施，更是组织能力的重塑。特别是在智能制造推进过程中，车间主任、班组长乃至操作工的角色正在发生变化——他们不再只是指令执行者，而是现场数据的第一采集者与初步决策参与者。因此，提升一线员工的数字化参与度成为成败关键。
某家电龙头企业曾面临这样的困境：尽管投入巨资建设中央监控中心，但现场异常仍需层层上报，平均响应延迟超过90分钟。后来该公司转变思路，为每条产线配备移动终端，并通过搭贝零代码平台让产线主管自行开发简易报修小程序。工人发现异响后拍照上传，系统自动关联设备编号并推送至对应维修组，全程耗时不足5分钟。类似实践在化工、制药等行业也广泛出现，如利用语音识别录入巡检日志，减少纸笔记录负担。
“真正的智能不是把人排除在外，而是让人处在更高效的位置。”——某跨国装备制造企业CIO在2025年汉诺威工博会演讲中强调。
与此同时，RPA（机器人流程自动化）开始渗透进设备管理后台流程。例如，自动比对备件库存与采购合同条款，触发补货提醒；或在设备达到折旧年限时，生成退役建议书并流转至财务审批环节。这类‘数字员工’虽不替代人类，却极大释放了管理人员的时间精力，使其聚焦于策略优化而非事务处理。
- 开展‘数字工匠’培训计划，教授基础数据录入、表单设计与流程配置技能；
- 设立内部创新激励机制，鼓励基层员工提出流程改进建议并用低代码工具原型验证；
- 将RPA纳入IT战略规划，优先应用于重复性高、规则明确的任务场景；
- 通过搭贝平台集成企业微信或钉钉，实现移动端工单签收、进度反馈与知识库查询一体化；
- 建立跨部门协作小组，由IT、生产与设备管理部门共同评审流程优化提案。
延伸思考：低代码如何成为趋势落地的‘加速器’？
上述三大趋势看似独立，实则相互依存。预测性维护依赖高质量数据输入，全域可视化提供数据基础，而组织敏捷化决定系统最终使用效果。在这其中，低代码开发平台扮演着关键桥梁角色。它降低了技术门槛，使业务人员能直接参与应用构建，缩短从需求提出到上线的周期。
以某食品饮料集团为例，其设备管理部门原本需等待IT排期半年才能开发一套新的点检打卡系统。转而采用搭贝零代码平台后，两名熟悉业务逻辑的工程师仅用两周便完成了表单设计、权限设置与报表生成，且后续可根据季节性生产节奏自主调整字段。更重要的是，当总部推行新标准时，可一键复制模板至全国23个工厂，实现快速标准化推广。
值得注意的是，低代码并非万能。复杂算法建模、大规模并发处理等仍需专业开发支持。但它确实在‘最后一公里’问题上展现出独特价值——将先进的管理理念转化为可操作的工具，真正触达终端用户。
未来展望：走向自治式设备生态
展望2026年下半年及以后，设备管理将进一步向‘自治化’演进。我们或将看到具备自主决策能力的设备集群：空调机组根据室内外温差与电价波动自动调节运行模式；AGV小车在检测到电池健康下降时主动预约更换服务；甚至整个车间的设备群可通过联邦学习共享故障特征，联合优化维护策略而不泄露原始数据。
这一愿景的实现，离不开政策推动与产业协同。工信部近期发布的《工业互联网创新发展行动计划（2025-2027年）》明确提出，到2027年建成不少于50个国家级重点行业设备联网公共服务平台。同时，OPC UA over TSN、IEEE 1451等新型通信标准加速普及，为跨厂商设备互联互通扫清障碍。
对于企业而言，当下正是布局的关键窗口期。与其等待完美方案出现，不如从小场景切入，积累数据资产与组织经验。正如一位资深设备总监所言：“最好的设备管理系统，不是最贵的那个，而是最先被用起来的那个。”
