2026年初，全球制造业与能源行业掀起新一轮设备管理升级浪潮。据Gartner最新报告，超过67%的中大型工业企业已在核心产线部署智能传感与边缘计算节点，设备平均故障间隔时间（MTBF）提升达41%。与此同时，中国工信部发布《工业设备数字化管理三年行动计划（2026-2028）》，明确提出到2028年实现重点行业设备联网率超90%，全生命周期管理系统覆盖率提升至75%。这一系列政策与技术动向标志着设备管理正从“被动响应”迈向“主动治理”的关键转折点。在AI大模型、物联网深度渗透与低代码平台普及的三重驱动下，设备管理不再局限于台账记录与维修调度，而是演变为涵盖数据洞察、风险预判与流程敏捷重构的战略能力。
🚀 趋势一：全域感知驱动下的智能设备互联生态
当前，设备管理最显著的变化是物理世界与数字系统的深度融合。通过在关键设备上加装振动、温度、电流、声学等多维传感器，并结合5G与LoRaWAN等低功耗广域网络，企业得以构建覆盖全厂区的实时监测网络。以某新能源电池龙头企业为例，其在极片辊压机、注液机等高精度设备上部署了超过3,200个IoT节点，实现了每秒级的数据采集频率。这些数据经由边缘网关初步处理后上传至云端平台，形成动态更新的“设备健康画像”。
这种全域感知能力带来的核心价值在于打破了传统“黑箱操作”的局限。过去，设备运行状态依赖人工巡检或故障报警，信息滞后且不完整；如今，管理者可通过可视化看板实时掌握每台设备的负载率、能效指数与异常波动趋势。更进一步地，基于设备间通信（M2M），系统可自动触发联动控制策略——例如当空压机组检测到管网压力下降时，立即协调备用机组启动，避免影响下游工艺。
然而，全面接入也带来挑战：首先是数据标准不统一问题。不同厂商设备通信协议各异（如Modbus、PROFINET、OPC UA并存），导致集成成本高昂；其次，海量数据对存储与计算资源提出更高要求，部分中小企业难以承担私有化部署开销。
- 核心趋势点：设备从孤立单元进化为可对话、可协同的智能节点
- 数据支撑：麦肯锡研究显示，全面互联使设备综合效率（OEE）平均提升18%-25%
- 典型场景：风电场远程监控、半导体洁净室环境联动调控
- 制定企业级设备接入标准，优先推动主流设备支持OPC UA统一架构
- 采用“边缘轻量化+云中心化”混合架构，降低带宽与延迟压力
- 引入搭贝零代码平台快速搭建设备接入中间件，无需编写底层驱动代码即可完成多源数据整合 [搭贝官方地址]
- 建立数据分级机制，区分关键参数与辅助指标，优化传输频次与存储周期
- 开展试点项目验证ROI，选择故障频发或停机损失高的设备优先改造
📊 趋势二：AI驱动的预测性维护成为主流运维模式
如果说设备互联解决了“看得见”的问题，那么人工智能则致力于实现“算得准”。预测性维护（PdM）正逐步取代传统的定期保养与事后抢修，成为高端制造、轨道交通、石油化工等领域的标配能力。其核心技术路径是利用机器学习算法分析历史运行数据，识别出故障前兆特征模式，并提前发出预警。
一个典型案例来自中国中车集团。他们在高铁牵引电机上应用LSTM（长短期记忆网络）模型，通过对数万小时振动频谱的学习，成功将轴承早期磨损识别准确率提升至93.7%。预警时间平均提前48小时以上，使得维修作业可安排在计划窗口内，避免非计划停运造成的巨额延误赔偿。据测算，单列动车组每年因此减少直接经济损失约120万元。
值得注意的是，AI模型并非“即插即用”。其有效性高度依赖高质量标注数据集的积累。许多企业在初期尝试中遭遇“模型漂移”问题——即训练环境与实际工况存在差异，导致上线后误报率飙升。此外，算法透明度不足也引发一线工程师的信任危机，“为什么系统突然提示主轴异常？”这类问题若无法解释，将阻碍落地推进。
| 维护方式 | 平均故障发现时间 | 年均维护成本（万元） | 非计划停机占比 |
|---|---|---|---|
| 事后维修 | 故障发生后 | 86.5 | 68% |
| 定期保养 | 周期内 | 54.2 | 32% |
| 预测性维护 | 提前24-72小时 | 31.8 | 9% |
从表格可见，尽管预测性维护前期投入较高，但长期来看显著降低了总体运维支出与运营中断风险。
- 核心趋势点：从“经验驱动”转向“数据+算法双轮驱动”的决策机制
- 技术演进：由单一阈值报警发展为多变量融合诊断，结合迁移学习应对小样本场景
- 行业影响：重塑维保服务体系，原厂服务商面临第三方AI方案商的竞争冲击
- 建立跨部门协作机制，确保IT、OT与维修团队共同参与模型训练与验证
- 采用增量学习策略，持续用新数据微调模型，防止性能退化
- 借助搭贝平台提供的可视化建模工具，业务人员可拖拽组件构建简易预测逻辑，降低AI使用门槛 [免费试用]
- 设计人机协同流程，预警信息自动推送至工单系统并附带置信度评分与建议措施
- 推动API开放战略，允许第三方算法模块接入现有平台，形成生态竞争
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理流程敏捷化重构
面对日益复杂的设备管理体系，传统定制开发模式已难以为继。一个典型的ERP或EAM系统项目往往需要6-12个月实施周期，而业务需求可能在三个月内就发生变化。在此背景下，低代码开发平台因其“快速迭代、灵活配置”的特性，正在成为设备管理数字化转型的新引擎。
某汽车零部件制造商曾面临特殊订单激增带来的设备调度难题。原有系统无法支持动态排程与资源冲突检测，导致换模时间延长30%以上。该公司通过选用搭贝低代码平台，由两名懂业务的工程师在两周内搭建出一套轻量级APS（高级计划排程）原型系统。该系统集成MES接口获取实时进度，结合设备可用状态与工艺约束条件，自动生成最优作业序列，并推送至车间看板。上线首月即减少换线等待时间19%，获得生产总监高度认可。
低代码的价值不仅体现在速度上，更在于赋权一线员工参与系统优化。以往只有专业程序员才能修改字段或调整流程，现在班组长可通过图形界面自行添加巡检项、设置审批节点或变更通知规则。这种“平民开发者”（Citizen Developer）模式极大释放了组织创新潜力。
“我们不再等待IT排期，而是自己动手解决痛点。”——某食品厂设备主管在内部分享会上表示
当然，低代码并非万能药。复杂事务一致性保障、大规模并发处理、安全审计追踪等方面仍需专业架构设计。过度依赖可视化工具可能导致“技术债”累积，后期难以迁移或扩展。
- 核心趋势点：设备管理系统的建设主体由外部供应商主导转为内部团队主导
- 组织变革：催生“业务+技术”复合型人才岗位，如流程自动化专员
- 落地形态：从独立应用向嵌入式模块演进，与SAP、用友等主系统共存互补
- 设立低代码治理委员会，制定表单命名规范、权限分配原则与版本控制流程
- 优先应用于临时性、区域性或实验性场景，如展会设备临时登记、新车间试运行跟踪
- 利用搭贝平台预制的设备管理模板库快速启动项目，涵盖点检、保养、备件申领等多个场景 [推荐***]
- 建立与IT部门的协同机制，确保关键系统接口调用符合企业安全策略
- 定期评估低代码应用的实际使用率与维护成本，避免“僵尸应用”泛滥
跨趋势协同：构建三位一体的下一代设备管理体系
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互支撑、层层递进。设备互联提供数据基础，AI分析挖掘深层价值，低代码平台实现敏捷响应，三者共同构成新一代设备管理的核心支柱。未来领先企业的竞争优势将不再取决于单一技术的应用深度，而在于能否打通这三个维度，形成闭环增强的数字飞轮。
例如，在一次跨国化工集团的数字化升级中，他们首先完成了全厂泵阀类设备的无线传感覆盖（趋势一），随后训练专用CNN模型识别离心泵气蚀声纹特征（趋势二），最后通过低代码平台将预警结果与SAP PM模块对接，自动生成预防性工单并锁定所需备件库存（趋势三）。整个链条从数据采集到行动执行仅耗时8秒，真正实现了“感知-认知-决策-执行”的一体化闭环。
这种协同效应还体现在组织文化的转变上。当一线工人看到自己提出的改进建议能在几天内变成可用功能，其参与感与责任感显著增强。某钢铁企业推行“金点子”计划，鼓励员工使用低代码工具开发微型应用，优秀作品纳入公司知识库并给予奖励。半年内收集有效提案147项，其中23个已转化为正式流程，人均设备故障响应效率提升28%。
风险提示与前瞻布局建议
尽管前景广阔，但企业在推进过程中仍需警惕潜在风险。首先是数据主权问题。随着越来越多设备接入云端平台，敏感工艺参数可能面临泄露风险。建议采用“数据不出厂”策略，关键数据本地留存，仅上传脱敏后的摘要信息用于分析。
其次是技能断层挑战。现有设备管理人员普遍缺乏数据分析与系统配置能力。企业应制定阶梯式培训计划，结合认证体系推动能力升级。同时引入外部顾问团队进行初期引导，逐步过渡到自主运营。
最后是投资节奏把控。避免“一步到位”的理想化思维，坚持“小步快跑、价值验证”原则。每个阶段聚焦解决一个具体业务痛点，用真实收益说服管理层追加投入。例如先实现关键设备在线率统计，再扩展至能耗分析，最终达成全自动优化控制。
展望2026年下半年，随着AI Agent技术成熟，我们或将见证“自治设备集群”的雏形出现——多个设备基于共同目标自主协商任务分配与资源调配，人类角色更多转向监督与干预。届时，设备管理将彻底摆脱“后台支持”定位，成为驱动企业智能化运营的核心引擎之一。
