2026年初，全球制造业和能源行业掀起新一轮设备管理升级浪潮。据IDC最新报告，2025年全球企业用于设备智能化管理的投入同比增长23.7%，其中亚太地区增速高达31.2%。以三一重工、国家电网为代表的龙头企业已全面部署基于AIoT的设备健康管理系统，实现关键设备停机时间平均下降42%。与此同时，中小制造企业面临数字化转型成本高、系统集成难等现实瓶颈。在此背景下，如何借助新兴技术实现设备全生命周期的高效管控，成为行业核心议题。
🚀 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检修或事后维修模式，导致“过度保养”与“突发故障”并存。而随着边缘计算与机器学习算法的成熟，预测性维护（Predictive Maintenance）正从概念走向规模化落地。通过在设备端部署振动、温度、电流等多维传感器，结合LSTM神经网络对历史运行数据建模，系统可提前7-14天预警潜在故障点。
以某大型石化企业为例，其引入AI分析平台后，在压缩机组上实现了轴承磨损的早期识别，避免了一次可能造成千万元损失的非计划停机。麦肯锡研究显示，实施预测性维护的企业平均降低维护成本20%-35%，设备可用率提升10%-20%。该趋势的核心驱动力来自两个方面：一是工业传感器成本十年间下降超80%；二是云边协同架构使实时分析成为可能。
然而，落地过程中仍存在三大挑战：数据孤岛阻碍模型训练、专业算法人才稀缺、老旧设备改造难度大。对此，提出以下有序建议：
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署，验证ROI后再推广；
- 采用模块化数据采集网关，兼容Modbus、OPC UA等多种协议，打通PLC、SCADA系统；
- 选择具备预置AI模型库的低代码平台，如搭贝零代码平台，快速构建可视化诊断界面，无需深度编码即可接入TensorFlow Lite模型进行本地推理；
- 建立跨部门协作机制，将设备工程师经验转化为特征工程参数，提升模型准确性；
- 制定数据治理标准，统一时间戳、单位、采样频率，确保训练数据质量。
📊 趋势二：设备全生命周期数字化管理平台普及加速
现代企业设备种类繁多、分布广泛，传统Excel台账难以支撑精细化管理需求。设备全生命周期管理（E-Lifecycle Management）平台应运而生，覆盖从采购选型、安装调试、运行监控、维修记录到报废处置的完整链条。这类平台不仅整合CMMS（计算机化维护管理系统）、ERP、MES系统数据，更通过数字孪生技术实现虚拟映射。
例如，南方电网在其变电站设备管理中应用了三维可视化平台，运维人员可通过VR眼镜查看变压器内部结构及实时温升情况。平台自动关联每次巡检记录、备件更换清单，并生成设备健康评分曲线。数据显示，该方案使缺陷发现效率提升60%，年度维护工单处理量减少35%。
此类系统的价值不仅体现在运维端，更延伸至财务与战略决策层。通过对折旧周期、维修频次、能耗表现的数据挖掘，管理层可科学评估设备更新时机，优化资本支出结构。波士顿咨询调研指出，部署E-Lifecycle平台的企业设备残值利用率平均提高18%。
- 支持多层级组织架构，适配集团-工厂-车间三级管理模式；
- 内置ISO 55000资产管理体系框架模板，助力合规建设；
- 提供API接口市场，可对接用友、金蝶、SAP等主流ERP系统；
- 集成电子签名与工单审批流，满足GMP、ASME等严苛认证要求；
- 支持移动端离线操作，保障野外作业场景下的数据同步。
对于资源有限的中小企业，推荐采用SaaS化轻量级平台。例如，通过搭贝免费试用入口可在30分钟内搭建包含设备档案、保养计划、故障报修等功能的原型系统，显著降低试错成本。
🔮 趋势三：低代码/无代码平台重塑设备管理系统开发模式
长期以来，定制化设备管理系统开发周期长、成本高、迭代慢。一个典型项目往往需要6-12个月交付，且严重依赖外部IT团队。而低代码开发平台的兴起正在打破这一困局。据Gartner预测，到2026年底，全球70%的新企业应用将使用低代码技术构建，其中设备管理类应用占比达24%。
低代码平台通过拖拽式表单设计、可视化流程引擎和预制组件库，使一线工程师也能参与系统建设。某汽车零部件厂的设备主管利用周末时间，在搭贝平台上自主开发了一套“TPM全员生产维护”系统，包含OEE统计看板、微小缺陷上报、改善提案评审等功能模块，上线后三个月内收集有效改进建议137条，设备综合效率提升9.3个百分点。
这种“公民开发者（Citizen Developer）”模式极大释放了基层创新活力。更重要的是，当产线工艺变更或新增设备类型时，业务人员可即时调整字段、修改审批流，无需等待IT排期。某食品企业在春节停产期间，仅用两天就完成了新灌装线的电子巡检路线配置。
| 开发方式 | 平均交付周期 | 人均成本（万元） | 变更响应速度 | 用户满意度 |
|---|---|---|---|---|
| 传统定制开发 | 8-14月 | 80-150 | 2-6周 | 68% |
| 低代码平台 | 2-6周 | 15-30 | 实时 | 91% |
值得注意的是，低代码并非万能解药。复杂算法集成、高并发访问、深度系统集成等场景仍需专业开发支持。因此，理想的路径是构建“双模IT”架构——核心主数据由中心化系统管理，边缘业务应用由业务部门自建自治。
- 成立低代码卓越中心（CoE），制定组件命名规范、权限分配策略、安全审计规则；
- 优先将标准化程度高的场景纳入低代码范围，如点检表单、备件申领、培训考核等；
- 利用平台提供的Webhook机制，实现与现有MES、WMS系统的双向数据同步；
- 设置灰度发布机制，新版本先向小范围用户开放测试；
- 定期回收无效应用，防止“影子IT”泛滥。
扩展视角：设备管理与其他体系的融合演进
未来设备管理将不再孤立存在，而是深度融入ESG、智能制造、供应链韧性等战略框架。例如，在碳中和目标下，设备能耗数据将成为企业碳足迹核算的基础单元。某光伏组件制造商已将其所有生产设备接入碳排放监测系统，每瓦时电力消耗对应生成区块链存证，用于产品绿色认证。
同时，设备管理知识正逐步产品化。头部厂商开始将多年积累的维护经验封装为SaaS服务对外输出。施耐德电气推出的EcoStruxure Asset Advisor，即为中小客户提供远程专家诊断服务，按设备台数订阅付费。
值得关注的是，国内新兴平台如搭贝推荐合作伙伴计划，正联合行业协会打造“设备管理应用商店”，汇集点检模板、故障树、保养规程等可复用资产，推动行业知识共享。
风险提示与应对策略
尽管前景广阔，但设备管理数字化转型仍面临多重风险。首先是网络安全威胁加剧。2025年工信部通报的工业控制系统安全事件中，近四成涉及设备管理终端被植入勒索病毒。其次是数据主权争议，跨国企业在中国境内采集的设备运行数据是否可跨境传输，需严格遵循《数据安全法》要求。
建议企业采取以下防护措施：部署工业防火墙隔离OT与IT网络；对敏感数据实施本地化存储；建立第三方供应商准入评估机制；定期开展红蓝对抗演练。此外，应警惕“为数字化而数字化”的误区，始终以解决实际痛点为导向，避免盲目追求技术先进性。
