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，中国工业设备数字化覆盖率已突破68%，同比增长14.3%。其中，制造业、能源和交通领域成为设备管理系统升级的核心驱动力。特别是在国家“新型工业化”战略推动下，越来越多企业开始从传统的被动维修模式转向以数据驱动为核心的全生命周期管理体系。值得关注的是，随着边缘计算、AI建模与低代码平台的深度融合，设备管理正经历一场结构性变革——不再局限于单一系统的信息化改造，而是向跨系统协同、实时决策支持与快速业务响应演进。
🚀 趋势一：全域设备智能互联成为基础设施标配
在物联网技术持续成熟的背景下，设备间的互联互通已从“可选项”转变为“必选项”。据工信部统计，2025年全国接入工业互联网平台的设备总量已达9,800万台，较2020年增长近4倍。这一趋势背后，是企业对生产透明化、故障可追溯与运营效率提升的刚性需求。
当前主流大型制造企业普遍采用“边缘网关+云平台”的架构实现设备数据采集。例如，某汽车零部件龙头企业通过部署国产化边缘控制器，将冲压、焊接、装配等环节的3,200台设备全部接入统一平台，实现了OEE（设备综合效率）提升17.6%。更进一步地，借助5G专网与时间敏感网络（TSN），部分领先企业已实现微秒级同步控制，为高精度协同作业提供保障。
然而，设备异构性仍是阻碍全面互联的主要瓶颈。不同品牌、年代、协议的设备共存于同一产线，导致数据标准不一、接口封闭。对此，OPC UA over TSN 正逐渐成为统一通信架构的技术共识。该协议不仅支持跨厂商互操作，还能实现IT/OT层的数据融合，已被西门子、施耐德、华为等多家头部企业采纳。
此外，数字孪生技术的应用也加速了物理设备与虚拟系统的映射进程。通过构建高保真度的设备模型，运维人员可在三维空间中实时查看运行状态、模拟故障场景并优化调度策略。某风电运营商利用数字孪生系统，在台风季前完成全部机组的健康评估与预防性检修计划制定，减少非计划停机达41%。
- 建立设备接入标准体系，优先推进关键产线核心设备联网；
- 引入支持多协议转换的边缘计算节点，降低集成复杂度；
- 结合5G或Wi-Fi 6构建高可靠工业无线网络，覆盖移动设备与远程站点；
- 搭建统一的数据中台，实现设备数据的清洗、归一与服务化输出；
- 探索基于OPC UA的语义建模，提升系统间理解一致性。
在此过程中，低代码平台展现出独特优势。以搭贝零代码平台为例，其内置的设备连接器支持Modbus、MQTT、HTTP等多种工业协议，用户可通过拖拽方式快速配置数据采集任务，并自动生成可视化看板。某家电制造企业在两周内完成了两条老化线的监控系统搭建，节省开发成本超30万元。推荐访问免费试用页面体验快速部署能力。
📊 趋势二：AI驱动的预测性维护重塑运维逻辑
传统定期保养与事后维修模式正被AI赋能的预测性维护（PdM）逐步替代。麦肯锡研究显示，实施PdM的企业平均可降低维护成本20%-35%，延长设备寿命15%-30%。尤其在高价值、连续运行的设备场景中，如半导体光刻机、轨道交通牵引系统、炼钢转炉等，预测性维护已成为保障产能稳定的关键手段。
振动分析、红外热成像、油液检测 等传统监测手段正与深度学习算法结合，形成多维度诊断模型。例如，某石化集团在其乙烯装置压缩机组上部署了基于LSTM神经网络的异常检测系统，通过对历史数百万条振动频谱的学习，成功提前72小时预警了一次轴承磨损故障，避免经济损失逾千万元。
更具突破性的是，迁移学习技术使得小样本训练成为可能。以往需数月甚至数年积累故障数据才能建模的问题得以缓解。现在，企业可以借助行业预训练模型进行微调，大幅缩短AI落地周期。某水泥厂仅用三个月时间就为其立磨机建立了有效的退化趋势预测模型，准确率达89.4%。
与此同时，AI还推动了“自适应维护策略”的诞生。系统可根据设备实际健康状况动态调整巡检频率、备件储备与维修资源分配。某电力公司通过AI引擎自动优化全省变电站的检修排程，使人力利用率提升28%，同时关键设备可用率保持在99.97%以上。
| 维护模式 | 平均故障间隔 | 维护成本占比 | 停机损失 |
|---|---|---|---|
| 定期维护 | 8,000 小时 | 18% | 中等 |
| 事后维修 | 3,200 小时 | 26% | 高 |
| 预测性维护 | 12,500 小时 | 11% | 低 |
尽管前景广阔，AI模型的“黑箱”特性仍引发一线工程师的信任危机。为此，可解释性AI（XAI）正被引入设备诊断领域。通过SHAP值、注意力机制等方式揭示模型判断依据，增强人机协作信心。某航空维修机构已要求所有AI辅助决策系统必须提供故障归因热力图，以便技术人员复核。
- 梳理关键设备清单，识别高影响、高风险资产优先试点；
- 整合SCADA、MES、EAM等系统数据，构建完整设备履历；
- 选择具备自动化特征工程与模型评估功能的AI平台；
- 建立“AI建议+人工确认”的双轨制审批流程，确保安全可控；
- 定期回溯模型表现，设置漂移检测与再训练机制。
搭贝平台提供的AI模块集成了多种预置算法模板，支持用户上传历史工单与传感器数据进行一键训练。结合其可视化规则引擎，可轻松设定报警阈值与处置流程。了解更多请访问：AI解决方案。
🔮 趋势三：低代码重构设备管理系统敏捷交付能力
面对日益复杂的设备管理需求，传统定制开发模式暴露出周期长、成本高、迭代慢等问题。Gartner指出，2025年超过70%的企业将采用低代码/无代码平台来应对IT资源短缺挑战。在设备管理领域，这一趋势尤为明显——从点检表单到资产台账，从维修工单到能耗分析，越来越多业务应用正由业务部门自主构建。
业务人员即开发者 的新模式正在兴起。某食品饮料企业的一名设备主管利用周末时间，在搭贝平台上搭建了一套移动巡检系统，包含NFC打卡、拍照上传、异常上报等功能，上线后巡检合规率从63%提升至97%。整个过程无需编写任何代码，且与原有ERP系统无缝对接。
低代码的价值不仅体现在前端表单，更在于后端流程自动化。通过图形化流程设计器，企业可快速实现“故障报修→任务派发→备件领用→维修记录→效果验证”的闭环管理。某港口集团使用低代码平台将平均故障响应时间从4.2小时压缩至1.8小时，显著提升了装卸效率。
更重要的是，低代码平台促进了IT与OT的深度融合。过去，IT团队难以及时响应现场变化；如今，一线管理者可自行调整字段、修改流程、新增报表，真正实现“随需而变”。某电子代工厂在新产品导入期间，仅用半天时间就完成了新产线设备档案模板的配置与发布，支撑了紧急量产任务。
案例聚焦：华东某新能源电池制造商面临设备种类繁多、维护标准不一的难题。他们基于搭贝平台构建了“智能设备管理中心”，集成设备台账、预防性维护、备件库存、维修知识库四大模块。通过API对接PLC与MES系统，实现实时状态监控与自动触发保养提醒。项目总开发周期不足六周，投入人力仅为传统项目的1/5。目前该系统已覆盖全厂区1,800余台设备，MTTR（平均修复时间）下降39%，年度维护支出减少210万元。
当然，低代码并非万能。对于涉及复杂控制逻辑、高频交易或强实时性的场景，仍需专业开发介入。因此，理想的路径是“低代码为主、专业开发为辅”的混合模式。平台应提供开放的API接口、版本管理与权限控制系统，确保灵活性与安全性兼得。
- 明确低代码适用边界，优先用于表单类、流程类、报表类应用；
- 建立低代码治理机制，包括命名规范、审批流程与审计日志；
- 开展全员培训，培养“公民开发者”队伍；
- 选择支持私有化部署与等保合规的平台，保障数据安全；
- 规划与现有系统的集成路线，避免形成新的信息孤岛。
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延伸观察：绿色运维与碳足迹追踪兴起
随着“双碳”目标深入推进，设备管理正承担起节能减排的新使命。ISO 50001能源管理体系认证企业数量在2025年突破2.3万家，较上年增长22%。越来越多企业开始关注设备能效等级、空载损耗与启停策略优化。
新兴的“绿色运维”理念强调在保障设备性能的前提下最小化能源消耗。例如，某数据中心通过AI调优冷水机组运行参数，年节电达410万度；某纺织厂利用变频改造与负载匹配分析，使空压机群组能耗下降18.7%。
与此同时，设备级碳足迹核算成为新热点。通过采集用电、用气、油品消耗等数据，结合排放因子库，可精确计算每台设备的碳排放量。这不仅满足ESG披露要求，也为后续碳交易、绿色融资提供依据。某工程机械企业已将其挖掘机产品的全生命周期碳足迹标注在官网，赢得欧洲客户青睐。
未来展望：向自治化设备管理系统演进
展望2026-2030年，设备管理将朝着“自治化”方向发展。所谓自治化，是指系统具备自我感知、自我诊断、自我优化乃至自我修复的能力。这需要AI、数字孪生、自主控制等技术的高度融合。
初步形态已在部分高端制造场景出现。例如，某晶圆厂的刻蚀设备能够根据腔室污染程度自动启动清洗程序；某智能仓储AGV车队可根据电量与任务优先级自主调度充电时机与路径。
要实现这一愿景，除了技术突破，还需重构组织流程与人才结构。未来的设备管理团队将更加注重数据分析、系统集成与人机协同能力，而非单纯的机械维修技能。高校与职业培训机构已陆续开设“智能运维工程师”课程，预计未来三年相关人才缺口将超过50万人。
