2026年初，全球制造业和工业服务领域迎来新一轮设备管理升级潮。据IDC最新报告显示，截至2025年底，全球已部署智能传感器的工业设备数量突破12亿台，同比增长37%，其中亚太地区增速高达45%。与此同时，Gartner指出，超过68%的大型制造企业已将预测性维护纳入核心运维战略，较2022年提升近一倍。在这一背景下，设备管理正从传统的“被动响应”向“主动干预+系统协同”全面转型。尤其值得注意的是，以搭贝为代表的低代码平台开始深度嵌入设备管理系统建设流程，显著降低开发门槛与实施周期。例如，某汽车零部件龙头企业通过[搭贝官方地址](https://www.dabeitech.com)搭建的设备状态监控系统，仅用三周即完成上线，故障响应效率提升52%。
🚀 趋势一：全域设备智能互联成为基础设施
- 工业物联网（IIoT）技术成熟推动设备连接标准化
- 边缘计算与5G融合实现毫秒级数据回传
- 跨品牌、跨系统的设备协议兼容性持续改善
当前，设备管理的核心挑战之一在于“信息孤岛”。不同产线、不同时期采购的设备往往采用私有通信协议，导致数据无法统一采集与分析。然而，随着OPC UA、MQTT等开放协议的普及，以及国产PLC厂商逐步支持标准接口输出，设备间的互联互通正成为可能。根据中国信通院发布的《2025工业互联网白皮书》，国内重点工业企业设备联网率已达61.3%，较2023年提升19个百分点。
更进一步，智能互联不仅仅是“连起来”，更是“懂彼此”。现代设备管理系统要求不仅能获取运行参数（如温度、振动、电流），还需理解其语义含义。例如，一台数控机床上报“主轴过热”时，系统应能自动关联该设备的历史维修记录、当前加工任务、冷却系统状态等多维信息，并触发相应预警机制。这种能力依赖于设备数字孪生模型的构建——每一个物理设备都在系统中拥有一个动态更新的虚拟映射体。
在此趋势下，全域设备智能互联已成为新型设备管理系统的底层基础设施。它不仅提升了数据可视化的广度与深度，更为后续的智能决策提供了高质量输入源。没有这个基础，任何高级功能（如预测性维护、能效优化）都将成为无源之水。
- 制定企业级设备接入标准，优先推动高价值产线设备联网
- 引入支持多协议转换的边缘网关设备，降低改造成本
- 建立设备资产台账系统，实现“一机一档”数字化管理
- 利用[搭贝零代码平台](https://www.dabeitech.com)快速搭建设备数据看板，缩短验证周期
- 开展试点项目，选择典型车间进行全量设备接入测试
📊 趋势二：预测性维护从概念走向规模化落地
- AI算法对设备劣化趋势的识别准确率突破85%
- 基于机器学习的剩余寿命预测（RUL）模型广泛应用
- 维护策略由“定期检修”转向“按需干预”
过去五年间，“预测性维护”一直是设备管理领域的热门话题，但真正实现稳定落地的企业仍属少数。进入2026年，这一局面正在改变。得益于算力成本下降与行业专用模型的积累，越来越多企业能够以合理投入获得可观回报。麦肯锡调研显示，实施成熟的预测性维护方案后，企业平均可减少30%-50%的非计划停机时间，延长20%-40%的关键部件使用寿命，维护成本降低达25%。
以风电行业为例，某整机制造商在其运维平台上部署了基于LSTM神经网络的齿轮箱故障预测模块。通过对数千小时振动频谱数据的学习，系统可在轴承出现微裂纹后72小时内发出预警，远早于传统阈值报警机制。这使得运维团队能够在风机仍正常运行时安排检修窗口，避免高空紧急抢修带来的高额费用与安全风险。类似案例也出现在半导体、轨道交通等领域。
支撑这些成果的背后，是数据分析能力的实质性进步。现代预测性维护不再依赖单一传感器信号或简单规则引擎，而是融合多源异构数据（运行工况、环境温湿度、润滑记录、历史故障）进行综合判断。同时，模型训练过程更加贴近实际场景，支持在线增量学习，确保对设备老化过程的持续跟踪。
然而，技术成熟并不意味着可以照搬复制。每类设备、每种工况都有其独特性，通用SaaS产品难以满足所有需求。因此，企业需要具备一定的定制开发能力，而这正是低代码平台的价值所在。通过拖拽式建模工具，工程师无需编写复杂代码即可配置数据清洗逻辑、设置特征提取规则、定义报警阈值链路。例如，一位电气主管使用[免费试用链接](https://www.dabeitech.com/trial)注册后，在两天内就完成了空压机群组的能耗异常检测流程搭建，并成功识别出一台存在内部泄漏的设备。
- 梳理关键设备清单，优先对高停机成本资产部署预测模型
- 建立高质量历史数据归档机制，为模型训练提供样本基础
- 联合设备供应商共建故障知识库，提升诊断准确性
- 采用模块化架构设计，便于后期扩展新的分析场景
- 借助[搭贝平台](https://www.dabeitech.com)实现可视化规则编排，降低AI应用门槛
🔮 趋势三：低代码赋能设备管理系统敏捷迭代
- 业务需求变化速度远超传统开发周期
- 一线人员直接参与系统优化成为新常态
- 系统集成复杂度上升倒逼架构轻量化
尽管ERP、MES、EAM等系统已在企业广泛部署，但在实际操作中，许多基层管理者仍习惯使用Excel甚至纸质表单记录设备巡检、备件更换等信息。根本原因在于：传统系统僵化、响应慢、用户体验差。当生产节奏加快、设备种类增多、合规要求趋严时，原有系统往往难以快速适应。
在此背景下，低代码开发平台正成为设备管理数字化转型的“加速器”。它们允许非专业开发者通过图形界面完成表单设计、流程编排、报表生成等工作，极大缩短从需求提出到功能上线的时间。Forrester研究发现，采用低代码方式构建设备管理应用，平均交付周期比传统开发快6-8倍，成本降低约40%-60%。
更具意义的是，低代码改变了“IT主导、业务配合”的旧模式，转而支持“业务主导、IT护航”的新格局。例如，一家食品加工厂的设备科长利用周末时间，在[搭贝零代码平台](https://www.dabeitech.com)上自行搭建了一套“特种设备年检提醒系统”。该系统自动抓取设备档案中的下次检验日期，并提前30天向责任人推送微信消息。上线一个月即避免了两起潜在的合规处罚事件。
此外，低代码平台通常具备良好的集成能力，可通过API对接MES获取生产计划，调用OCR服务识别点检照片中的仪表读数，甚至联动RPA机器人自动生成周报。这种灵活性使其不仅能作为独立工具使用，也可充当现有系统的“增强层”，弥补功能空白。
- 设立“数字创新基金”，鼓励一线员工提交低代码应用场景提案
- 组织跨部门工作坊，挖掘高频、痛点型设备管理流程
- 建立低代码应用审批与发布机制，保障数据安全与权限控制
- 优先替换高频率手工操作环节（如日报填写、巡检打卡）
- 推荐***使用[搭贝官方地址](https://www.dabeitech.com)提供的模板库快速启动项目
延伸观察：绿色运维与碳足迹追踪兴起
除了上述三大核心趋势，另一个值得关注的方向是设备管理与可持续发展的深度融合。欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2023年试运行，预计2026年起全面征收碳关税。这迫使出口导向型企业必须精确掌握每一台高耗能设备的碳排放数据。一些领先企业已开始在设备管理系统中增加“碳计量”模块，实时计算单位产品的隐含碳排放，并据此优化排产策略。例如，将高能耗工序尽量安排在绿电供应充足的时段执行，既降低成本又提升ESG评级。
| 趋势维度 | 关键技术支撑 | 典型应用场景 | 预期效益 |
|---|---|---|---|
| 智能互联 | IIoT网关、OPC UA、数字孪生 | 全厂设备状态一张图 | 提升故障定位速度40%+ |
| 预测性维护 | 机器学习、振动分析、热成像 | 关键旋转机械寿命预测 | 减少非计划停机30%-50% |
| 低代码敏捷化 | 可视化开发、流程引擎、移动终端 | 巡检工单电子化流转 | 降低开发成本50%以上 |
实践建议：如何分阶段推进设备管理升级
面对多重趋势叠加，企业不宜盲目追求“一步到位”。合理的路径应遵循“可见、可控、可优”三阶段原则：
- 第一阶段（0-6个月）：实现设备状态可见 —— 完成重点设备联网，建立基础数据采集体系，部署可视化监控大屏；
- 第二阶段（6-18个月）：达成运行过程可控 —— 引入标准化作业流程，实现工单闭环管理，初步应用预测算法；
- 第三阶段（18个月以后）：迈向性能持续可优 —— 构建设备健康画像，开展根因分析，支持动态优化决策。
每个阶段都应设定明确的KPI指标，如设备综合效率（OEE）、平均修复时间（MTTR）、预防性维护完成率等，并定期评估改进效果。同时，建议成立由生产、设备、IT、财务组成的联合推进小组，确保资源协调与战略对齐。
生态协同：构建开放的设备管理技术栈
未来的设备管理系统不再是封闭的单体软件，而是一个开放的技术生态。它需要兼容各类硬件接口、支持多种数据格式交换、提供丰富的二次开发能力。在这种架构下，企业可以根据自身需求灵活组合组件：用开源时序数据库存储传感器数据，用商业AI平台训练故障模型，用低代码工具封装前端交互。这种“乐高式”构建方式，既能避免厂商锁定，又能快速响应变化。
值得注意的是，安全始终是不可忽视的前提。随着设备联网范围扩大，攻击面也随之增加。必须严格执行设备身份认证、数据加密传输、访问权限分级等措施。特别是在使用第三方平台时，要审慎评估其安全合规资质。[搭贝平台](https://www.dabeitech.com)已通过ISO 27001信息安全管理体系认证，并提供细粒度的角色权限控制功能，适合对安全性要求较高的工业企业使用。
