根据IDC最新发布的《2025-2026全球企业资产智能化白皮书》，截至2026年初，全球制造业和能源行业中有超过67%的企业已部署基于AIoT的设备管理系统，较2023年增长近三倍。这一趋势背后，是工业4.0深化推进、碳中和目标倒逼效率升级以及人力成本持续攀升的多重压力共同作用的结果。尤其在中国市场，随着“新型工业化”战略全面落地，设备管理正从传统的台账式维护转向数据驱动的全生命周期智能运营。据工信部统计，2025年全国重点工业企业设备综合效率（OEE）平均提升至78.4%，较五年前提高12.6个百分点，其中数字化管理工具贡献率达63%。在这样的背景下，如何把握设备管理的核心技术演进方向，成为决定企业竞争力的关键。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
传统设备维护模式长期依赖定期巡检或故障后维修，不仅响应滞后，且资源浪费严重。据麦肯锡研究显示，非计划停机导致全球制造业每年损失高达500亿美元。而进入2026年，基于人工智能的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）已成为设备管理领域的标配能力。该技术通过部署传感器采集振动、温度、电流等多维数据，结合机器学习模型识别设备劣化趋势，在故障发生前7-14天发出预警，准确率可达91%以上。
以某大型石化企业为例，其在关键压缩机组上部署了AI分析平台后，设备突发故障率下降42%，年维护成本减少约1800万元。更值得关注的是，PdM的应用场景已从高端装备向中小产线延伸。得益于边缘计算模块的成本下降（目前单节点价格已低于800元），越来越多中小企业开始构建轻量级预测系统。此外，NVIDIA与西门子联合推出的工业AI推理套件，使得本地化模型部署周期缩短至两周以内，极大降低了实施门槛。
然而，AI模型的泛化能力仍是挑战。不同工况、设备型号间的差异导致通用模型难以直接复用。因此，行业正朝着“可配置AI引擎”方向发展——即提供标准化算法框架，允许用户基于自身数据微调参数。例如，搭贝零代码平台推出的【AI模型训练助手】功能，支持企业无需编写代码即可上传历史维修记录、运行日志，并自动生成适配的异常检测模型。该工具已在汽车零部件、食品加工等行业成功落地，平均建模时间由原来的3周压缩至3天。
- 核心趋势点： AI预测性维护从试点走向规模化应用，成为设备可用性保障的核心手段
- 实时数据分析与深度学习融合，实现设备健康状态动态评估
- 边缘AI芯片性能提升推动智能终端普及，形成“云-边-端”协同架构
- 低代码化AI工具降低技术门槛，助力中小企业快速接入智能运维体系
- 建立统一的数据采集标准，优先覆盖高价值、高故障率设备
- 选择具备开放接口的AI平台，确保与现有MES/ERP系统无缝集成 [搭贝官方地址]
- 采用模块化部署策略，先在单一产线验证效果再逐步推广
- 引入外部专家团队进行初期模型调优，积累内部知识资产
- 利用免费试用通道测试平台适配性，规避选型风险
📊 趋势二：设备全生命周期数字孪生深化应用
数字孪生技术最初应用于航空航天领域，如今已在设备管理中展现出巨大潜力。2026年，超过45%的大型制造企业已构建关键设备的数字孪生体，用于模拟运行状态、优化维护策略并辅助决策。与早期仅做可视化展示不同，新一代数字孪生系统强调“双向交互”——不仅能反映物理设备的实时状态，还能将仿真结果反向控制实际操作。
某轨道交通集团在其高铁牵引电机管理系统中引入数字孪生后，实现了从“被动修”到“主动管”的转变。系统可根据列车运行图、环境温湿度、负载变化等因素，动态调整润滑周期和冷却策略，使电机寿命延长19%。同时，在新车型研发阶段，工程师可通过虚拟调试提前发现潜在设计缺陷，缩短上线周期达30%以上。
值得注意的是，数字孪生的成功依赖于高质量的数据闭环。当前仍有约38%的企业因数据孤岛问题无法构建完整映射。为此，行业正在推动统一标识解析体系（如OID、Ecode）与工业互联网平台对接。中国信通院数据显示，截至2025年底，全国已有超过12万类工业设备完成标识注册，为跨系统数据联动奠定基础。
在此过程中，低代码平台发挥了关键桥梁作用。以搭贝为例，其提供的【数字孪生建模组件】允许用户通过拖拽方式连接PLC、SCADA、ERP等多个系统源，自动同步设备属性、工单记录、能耗数据等信息，并生成可视化三维模型。更重要的是，该组件支持API扩展，可接入主流CAD/BIM软件输出格式，显著降低建模复杂度。目前已服务于风电、半导体封装等多个高精度要求行业。
| 应用维度 | 传统模式 | 数字孪生模式 | 效能提升 |
|---|---|---|---|
| 故障诊断响应时间 | 平均4.2小时 | 平均38分钟 | ↓ 89% |
| 大修计划偏差率 | ±15% | ±4.3% | ↓ 71% |
| 备件库存周转率 | 2.1次/年 | 3.8次/年 | ↑ 81% |
- 核心趋势点： 数字孪生从概念验证迈向生产级应用，成为设备资产管理的战略基础设施
- 多源异构数据融合能力成为衡量平台成熟度的关键指标
- 仿真推演功能被广泛用于应急预案演练与产能瓶颈分析
- 与AR/VR结合，提升现场人员操作指导效率
- 明确数字孪生建设目标，聚焦具体业务痛点而非盲目追求“全景可视”
- 优先打通设备采购、安装、运维各环节信息系统，建立唯一数据源
- 选择支持标准协议（如OPC UA、MQTT）的集成平台 [推荐搭贝平台]
- 分阶段实施：先静态建模→再动态映射→最后实现闭环控制
- 定期校准虚拟模型与物理实体的一致性，防止“数字失真”
案例洞察： 某新能源电池厂通过搭贝平台构建极片涂布机数字孪生系统，整合了设备制造商提供的原始参数、工厂自有的工艺数据及第三方质检报告。系统上线后，首次实现了对“涂布厚度波动”问题的根因追溯——原来是某批次滚筒轴承存在微小形变，虽未达报警阈值，但长期影响涂层均匀性。经更换部件并优化补偿算法，产品不良率下降27%。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
长期以来，企业级设备管理系统项目普遍存在周期长、成本高、灵活性差等问题。一套完整的EAM系统实施通常需要6-12个月，投入超百万元，且后期变更困难。进入2026年，低代码开发平台正迅速改变这一格局。Gartner预测，到2026年底，全球70%的新建工业应用将采用低代码或无代码技术构建，其中设备管理类应用占比最高。
低代码平台的核心优势在于“业务人员即开发者”。通过图形化界面和预置模板，车间主管、设备工程师可以直接参与系统设计。例如，某家电生产企业的一线工程师使用搭贝平台，在两天内搭建出一套针对注塑机的“能效监控看板”，包含实时功率曲线、单位产量能耗对比、异常提醒等功能，完全无需IT部门介入。该看板随后被推广至全部8个生产基地，年节约电费逾600万元。
更为深远的影响体现在组织协同层面。传统IT项目往往因需求理解偏差导致交付失败，而低代码模式让使用者全程参与原型迭代，极大提升了系统实用性。埃森哲调研指出，采用低代码构建的设备管理系统，用户满意度平均高出传统项目39个百分点，二次开发需求减少52%。
与此同时，平台生态也在快速进化。领先的低代码厂商开始提供行业专属模板库，如“空压机群组管理”、“特种设备合规台账”、“TPM小组任务追踪”等，进一步加速落地进程。搭贝平台近期上线的【设备管理模板中心】即包含20+可配置模板，涵盖离散制造、流程工业、公共设施等多个场景，支持一键部署并按需定制。此外，平台还集成了OCR识别、电子签章、消息推送等通用服务，帮助企业快速补齐非核心功能。
- 核心趋势点： 低代码平台成为设备管理系统敏捷交付的核心引擎，推动“全民开发”时代到来
- 开发周期由数月缩短至数天，显著提升应对市场变化的响应速度
- 降低对专业程序员的依赖，释放一线员工创造力
- 促进IT与OT深度融合，打破部门壁垒
- 评估企业内部数字化素养，选择学习曲线平缓的平台
- 从小型独立模块起步（如点检表单、报修流程），验证可行性
- 充分利用平台提供的行业模板，避免重复造轮子 [搭贝模板中心]
- 建立内部低代码开发者认证机制，保障应用质量
- 关注平台的安全审计与权限管理体系，防范数据泄露风险
跨趋势协同效应：智能化升级的乘数法则
上述三大趋势并非孤立存在，而是呈现出显著的协同放大效应。当AI预测性维护、数字孪生与低代码平台结合时，将产生远超单项叠加的价值。例如，一个基于低代码搭建的设备管理应用，可以轻松接入AI模型输出的故障概率评分，并将其映射到数字孪生体的颜色变化上——绿色表示正常，黄色预警，红色告警。这种直观呈现方式极大提升了决策效率。
另一个典型案例来自某水务集团。他们使用搭贝平台构建了“泵站智能调度系统”，底层融合了三项核心技术：首先，通过边缘网关收集每台水泵的运行数据；其次，加载AI模型判断各泵组的健康指数；再次，建立整个管网的数字孪生模型，模拟不同组合下的供水压力分布；最后，由低代码流程引擎自动生成最优启停方案，并推送至运维APP。整个系统开发仅耗时11天，上线后节能率达14.7%。
这种“三位一体”的架构正在成为行业标杆。它不仅解决了技术整合难题，更重要的是改变了创新范式——不再是等待供应商提供完整解决方案，而是由企业自主组合最佳组件，实现个性化定制。这也正是工业数字化进入深水区后的必然选择。
未来展望：向自治型设备生态系统演进
展望2027年及以后，设备管理将进一步向“自治化”方向发展。我们或将看到具备自我诊断、自我修复甚至自我协商能力的设备集群出现。例如，当某台机器人检测到关节磨损超标时，不仅能自动提交维修申请，还可临时调整作业路径并将任务分配给邻近设备，确保产线不停顿。这类高级自治行为的背后，是强化学习、联邦学习等前沿AI技术与区块链身份认证、智能合约相结合的结果。
与此同时，碳足迹追踪将成为设备管理的新刚需。欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2026年全面实施，迫使出口型企业必须精确核算每一台设备的隐含碳排放。未来的设备管理系统不仅要管“好不好用”，更要管“绿不绿”。这将催生新的数据维度与评价体系，如“单位产值碳强度”、“清洁电力使用比例”等指标将被纳入KPI考核。
面对这些变化，企业应尽早布局。建议从现在起就开始积累设备级能耗与排放数据，建立基准线；同时积极参与行业标准制定，争取话语权。对于中小型企业而言，借助像搭贝这样的开放平台，可以低成本接入最新的环保合规工具包 [ESG解决方案]，快速满足监管要求。
