根据工业和信息化部最新发布的《2025-2026年智能制造发展白皮书》，截至2026年初，全国规模以上工业企业中已有超过67%部署了数字化设备管理系统，较2023年提升近28个百分点。这一增长背后，是AIoT技术成熟、数据治理能力提升以及企业降本增效压力加剧共同驱动的结果。尤其在高端制造、新能源、轨道交通等领域，设备管理已从传统的台账记录与定期检修，逐步演变为以数据为核心驱动力的智能决策体系。据IDC监测数据显示，2025年中国企业在设备管理系统的平均投入同比增长31.4%，其中超四成资金流向智能化升级与平台集成项目。在此背景下，设备管理正经历结构性变革，三大核心趋势——智能运维平台化、预测性维护普及化和低代码敏捷部署——正在重塑行业生态。
🚀 智能运维平台化：从孤岛系统到统一中枢
传统设备管理长期面临“信息孤岛”问题：SCADA系统掌握实时运行数据，EAM系统负责维修工单，而资产台账又独立存在于ERP之中。这种割裂导致故障响应滞后、资源调度低效。以某大型风电集团为例，在未实现平台整合前，其全国23个风场的平均故障修复时间（MTTR）高达14.7小时，严重影响发电效率。
当前，越来越多企业开始构建一体化智能运维平台，将设备全生命周期数据进行集中治理。这类平台通常具备三大特征：一是多源数据接入能力，支持Modbus、OPC UA、MQTT等多种工业协议；二是可视化监控界面，可动态展示设备状态热力图、健康评分及关键性能指标（KPI）；三是开放API架构，便于与MES、SAP等业务系统对接。
例如，三一重工在其“灯塔工厂”项目中，通过自研PaaS平台实现了对超过12万台重型机械的远程监控与诊断。该平台每日处理设备数据点逾5亿条，结合边缘计算节点，可在毫秒级内识别异常振动模式，并自动触发预警流程。实际运行结果显示，其设备可用率提升至96.8%，运维人力成本下降约39%。
值得注意的是，平台化并不意味着必须自建系统。对于中小型企业而言，采用成熟的低代码平台快速搭建专属运维中枢更具性价比。搭贝零代码平台[https://www.dibasea.com] 提供丰富的工业模板库，支持拖拽式配置设备档案、巡检计划、报警规则等功能模块，企业可在7天内部署上线轻量级智能运维系统，并可根据业务发展灵活扩展功能边界。目前已有超800家企业通过搭贝实现设备管理数字化起步，典型客户包括浙江某汽车零部件制造商，其通过搭贝搭建的设备看板系统，使管理层每日决策响应速度提升60%以上。
平台化带来的深层影响分析
- 组织协同效率显著提升：打破部门壁垒，实现生产、设备、安全等多角色在同一平台上协作，减少沟通损耗。
- 数据资产价值释放：积累的历史运维数据可用于训练AI模型，进一步支撑预测性维护与优化排程。
- 供应商管理透明化：将外协维保单位纳入平台管理，实现服务过程可追溯、绩效可量化。
- 合规审计更高效：满足ISO 55000资产管理体系认证要求，一键生成设备履历报告。
- 评估现有系统集成需求，梳理数据接口清单，优先打通高频交互系统如MES与EAM；
- 选择具备高扩展性的平台底座，避免未来二次迁移成本，推荐使用支持微服务架构的产品；
- 建立标准化设备编码体系，确保不同厂区、产线间的数据一致性；
- 分阶段推进平台建设，先试点后推广，初期聚焦关键设备与高故障率环节；
- 开展全员培训，特别是基层操作人员的数据录入规范意识培养；
- 引入第三方专业服务商协助实施复杂系统对接，降低技术风险；
- 定期评估平台ROI，关注MTBF（平均无故障时间）、OEE（设备综合效率）等核心指标变化。
📊 预测性维护普及化：从被动抢修到主动干预
如果说平台化解决了“看得见”的问题，那么预测性维护则致力于解决“预判准”的挑战。据麦肯锡研究，全球制造业每年因非计划停机造成的损失高达500亿美元，而采用预测性维护的企业可减少30%-50%的意外故障，延长设备寿命达20%-40%。
预测性维护的核心在于利用机器学习算法分析历史运行数据，识别潜在故障征兆。常见的技术路径包括基于振动信号的轴承退化分析、基于电流波形的电机绕组异常检测、以及结合温度与负载的齿轮箱疲劳预测模型。西门子在其燃气轮机产品线中应用深度神经网络进行寿命预测，准确率达到88.7%，大幅降低了现场突发故障概率。
在国内，宁德时代在其动力电池生产线部署了AI驱动的预测维护系统。通过对涂布机、卷绕机等关键设备的数千个传感器数据持续建模，系统能够提前48小时预警主轴偏心、张力失衡等问题。2025年全年，该系统成功拦截重大故障事件73起，避免直接经济损失超2100万元。
然而，预测性维护的落地仍存在门槛。一方面，高质量标注数据稀缺，许多企业缺乏足够的故障样本用于模型训练；另一方面，算法部署需要较强的IT与OT融合能力，普通运维团队难以独立完成。因此，近年来出现了一批“轻量化AI”解决方案，旨在降低技术准入门槛。
搭贝平台推出的“AI+设备健康”模块[https://www.dibasea.com/ai-predictive-maintenance] 即属此类创新。该模块内置预训练的常见设备故障识别模型（如风机、泵类、压缩机），用户只需上传历史运行数据即可启动模型适配，无需编写任何代码。系统会自动生成设备健康评分曲线，并推送维护建议。江苏某水务集团使用该功能对其污水厂的离心泵群进行监控，三个月内将突发停机次数由月均5次降至1次以下，运维预算节省率达34%。此外，平台还提供免费试用入口[https://www.dibasea.com/free-trial]，帮助企业低成本验证预测性维护价值。
预测性维护的影响与挑战并存
- 维护模式根本性转变：由“时间驱动”或“故障驱动”转向“状态驱动”，真正实现精准维护。
- 备件库存优化空间打开：基于故障概率预测，可动态调整备件采购计划，降低资金占用。
- 设备设计反馈闭环形成：运维数据反哺研发端，助力下一代产品可靠性提升。
- 技能结构面临重构：传统技师需补充数据分析能力，企业需重新定义岗位职责。
- 从高价值、高故障率设备入手，优先部署传感器与数据采集装置；
- 建立设备故障知识库，记录每次维修的原因、部件更换情况与根因分析；
- 选择支持自动化特征工程的AI工具，降低数据预处理难度；
- 与设备厂商合作获取原始设计参数，提高模型物理可解释性；
- 设置合理的预警阈值，避免“狼来了”效应削弱信任度；
- 将预测结果嵌入工单系统，实现自动派发与闭环跟踪；
- 定期验证模型准确性，采用A/B测试方法对比不同算法效果。
案例延伸：某跨国制药企业在实施预测性维护时，发现其冻干机真空泵的电流波动与最终药品含水量存在强相关性。通过反向建模，企业不仅提升了设备稳定性，还优化了工艺参数，使产品一次合格率提高2.3个百分点，年增收益逾千万元。这表明，设备管理数据的价值已超越运维本身，开始渗透至产品质量控制领域。
🔮 低代码敏捷部署：打破IT资源瓶颈的新路径
尽管智能运维与预测性维护前景广阔，但多数制造企业的IT资源严重不足。据中国机电装备维修与改造协会调研，78%的中小企业表示“想数字化但没人会做”。传统定制开发周期长、成本高、迭代慢，难以适应快速变化的生产需求。
在此背景下，低代码平台成为破局关键。Gartner预测，到2026年全球65%的企业级应用将通过低代码/无代码方式构建，而在设备管理领域，这一比例可能更高。低代码的本质是将软件开发中的通用逻辑模块化、可视化，让业务人员也能参与系统建设。
以搭贝为例，其平台提供了完整的设备管理组件库，包括：
- 设备台账管理表单
- 巡检任务调度引擎
- 故障报修流程设计器
- 维保合同到期提醒插件
- 多维度统计报表生成器
这些组件可通过拖拽方式自由组合，配合简单的逻辑配置即可生成完整应用。广东某电子厂原使用Excel管理300多台SMT设备，信息更新滞后严重。其设备主管利用周末两天时间，在搭贝上搭建了一套包含扫码巡检、自动派单、绩效考核等功能的管理系统，上线后设备信息更新及时率从45%跃升至98%。
| 部署方式 | 平均周期 | 人均成本（万元） | 可维护性 |
|---|---|---|---|
| 传统定制开发 | 6-12个月 | 80-150 | 依赖原厂，升级困难 |
| 套装软件实施 | 3-6个月 | 50-80 | 需专业顾问支持 |
| 低代码平台自建 | 1-4周 | 5-20 | 业务人员可自主调整 |
更进一步，搭贝支持与主流工业网关、PLC设备直连，用户可通过简单配置实现设备实时数据上云。同时平台提供微信小程序入口，一线员工无需安装APP即可完成扫码点检、拍照上传、工单确认等操作，极大提升了使用便捷性。推荐访问官方案例中心了解更多信息：[https://www.dibasea.com/case-studies]。
低代码带来的组织变革潜力
- IT与OT深度融合加速：业务部门掌握一定技术能力，能更快响应现场需求。
- 创新成本大幅降低：允许小范围试错，快速验证新管理模式可行性。
- 数字人才梯队建设新路径：培养“懂业务+会工具”的复合型基层骨干。
- 系统灵活性增强：面对产线调整、工艺变更时，可迅速重构管理流程。
- 识别高频、重复、规则明确的管理场景，优先考虑低代码化改造；
- 组建跨职能试点小组，包含设备、IT、生产代表，确保需求全覆盖；
- 选择有工业场景经验的低代码平台，避免通用型工具水土不服；
- 制定平台使用规范，防止应用碎片化与数据混乱；
- 建立内部分享机制，鼓励优秀应用模板复用与优化；
- 与外部开发者社区联动，获取最新插件与解决方案；
- 设定年度数字化目标，将低代码应用数量纳入绩效考核。
📈 趋势融合下的未来图景
展望2026年下半年，三大趋势将呈现加速融合态势。智能运维平台将成为载体，预测性维护作为核心能力，而低代码则是实现敏捷落地的关键手段。三者协同下，设备管理正迈向“自治化”新阶段——系统不仅能发现问题，还能自主决策最优维护策略，并驱动执行单元完成闭环。
例如，未来的智能工厂可能出现如下场景：当AI模型预测某台数控机床主轴将在72小时内失效时，系统自动执行以下动作：1）调整生产排程，将关键订单转移至备用设备；2）生成采购申请，触发ERP系统下单紧急备件；3）通知维保团队准备作业方案；4）同步更新设备健康看板并向管理层推送预警简报。整个过程无需人工介入，真正实现“机器管机器”。
与此同时，政策层面也在持续加码。2026年1月，国家发改委联合工信部启动“工业设备焕新行动”，计划三年内推动10万家规上企业完成设备管理系统升级，对采用AI、低代码等新技术的企业给予专项补贴。这也为设备管理创新提供了强有力的外部支持。
值得关注的是，随着设备管理能力的提升，其战略地位正在上升。不再局限于“保障运行”的辅助职能，而是逐渐成为企业精益运营、绿色低碳转型的重要抓手。例如，通过精细化能耗监控与负载优化，某钢铁企业将其轧机群单位产量电耗降低6.2%，年减排二氧化碳超1.8万吨，既创造了经济效益，也履行了社会责任。
结语：把握窗口期，构建可持续竞争力
当前正处于设备管理转型升级的关键窗口期。技术成熟度、市场接受度与政策支持力度均达到前所未有的高度。企业若能抓住机遇，以智能运维为基础、以预测性维护为突破、以低代码为杠杆，有望在新一轮制造业竞争中建立差异化优势。
建议管理者从自身痛点出发，不必追求一步到位，可先选取一个车间或一条产线开展试点。借助如搭贝之类的成熟平台，快速验证价值后再规模化推广。记住，数字化不是目的，提升设备可用率、降低运维总成本、增强生产韧性才是根本目标。立即开启您的设备管理升级之旅：[https://www.dibasea.com/start-now]。
