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，截至2025年底，全球超过67%的大型工业企业已部署基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数（2025）》指出，设备综合效率（OEE）平均提升至81.3%，其中关键贡献来自智能化运维系统的普及。更引人注目的是，边缘计算与AI模型在设备故障预测中的准确率突破92%，标志着传统被动维修正加速向主动干预转型。这一系列动态背后，是设备管理从‘管资产’到‘管数据流’的本质转变，也预示着行业即将进入以智能决策为核心的全新阶段。
🚀 趋势一：全域设备智能互联，构建实时感知网络
- 工业物联网（IIoT）终端部署密度持续攀升，单厂设备接入量普遍突破万级节点
- 5G+TSN（时间敏感网络）技术融合，实现毫秒级响应与高可靠性通信
- 边缘网关标准化进程加快，主流厂商逐步支持OPC UA over TSN协议栈
当前，设备管理的核心挑战已从‘有没有系统’转向‘能不能实时响应’。以某新能源电池龙头企业为例，其2025年投产的新一代产线中，每条生产线配备超过1,200个传感器节点，涵盖温度、振动、电流、压力等多维参数。这些数据通过分布式边缘计算节点进行初步清洗与聚合，再上传至中央平台，实现了对电芯焊接质量的毫秒级过程控制。该企业设备停机时间同比下降63%，产品不良率下降至0.18%以下。
然而，并非所有企业都能承担高昂的定制开发成本。此时，低代码平台成为打破技术壁垒的关键入口。例如，搭贝零代码平台[https://www.dapayun.com] 提供可视化设备建模工具，用户可通过拖拽方式定义设备类型、属性与通信协议，快速生成适配Modbus、MQTT、HTTP等多种接口的数据接入模板。某装备制造企业在3周内完成全厂区217台数控机床的联网改造，节省开发人力约45人日，项目上线周期缩短70%以上。
此外，设备身份统一管理也成为趋势重点。ISO/IEC 20924标准推动下，数字孪生标识（DTI）开始在高端装备领域试点应用。每个设备拥有唯一ID，并关联其生命周期档案，包括设计图纸、维修记录、备件清单与能耗曲线。这种‘一物一码’模式极大提升了跨系统协同效率，也为后续AI分析提供了高质量数据基础。
- 优先评估现有设备通信协议兼容性，制定分阶段接入计划
- 选择支持边缘计算能力的网关设备，降低云端传输负载
- 引入低代码平台实现快速原型验证与敏捷迭代
- 建立设备元数据标准，确保信息一致性与可追溯性
- 开展员工数字化技能培训，提升一线操作人员参与度
📊 趋势二：AI驱动的预测性维护全面落地
- 基于深度学习的异常检测模型在旋转机械故障识别中准确率达91.7%
- 数字孪生仿真结合历史数据，实现剩余使用寿命（RUL）预测误差小于15%
- 自监督学习技术减少对标注数据依赖，训练成本下降超50%
过去五年，预测性维护（PdM）经历了从概念验证到规模化应用的跨越。麦肯锡研究显示，采用AI-PdM的企业平均减少非计划停机38%-52%，维修成本下降20%-35%。特别是在风电、轨道交通与石化等高风险行业，提前发现潜在故障的价值尤为显著。如国家电网某省级分公司，在输变电主变压器上部署声纹+红外双模监测系统，成功预警两起绕组松动事故，避免直接经济损失逾千万元。
关键技术突破体现在算法泛化能力增强。传统机器学习方法需针对每类设备单独建模，而新型图神经网络（GNN）可捕捉设备群之间的拓扑关系与耦合效应。例如，在一个包含86台离心泵的化工园区中，系统不仅能识别单台泵的轴承磨损趋势，还能判断管网压力波动对其它设备的影响路径，从而提出全局优化建议。
但AI落地仍面临三大瓶颈：一是高质量标注数据稀缺；二是模型解释性不足导致工程师信任度低；三是与MES、ERP等业务系统集成困难。对此，搭贝平台推出AI模块市场[https://www.dapayun.com/ai]，内置预训练模型库，覆盖常见设备类型与故障模式，用户只需上传少量本地数据即可完成微调。同时提供模型可解释性报告，直观展示关键特征贡献度，帮助技术人员理解判断逻辑。
某汽车零部件工厂利用该功能，在两周内完成冲压模具寿命预测模型部署。系统根据滑块行程、油温、噪音频谱等参数，预测模具刃口磨损程度，自动触发保养工单。上线后首季度即减少模具更换次数19次，节约备件支出约86万元。
| 设备类型 | 传统定期维护周期 | AI预测后实际需求周期 | 节省比例 |
|---|---|---|---|
| 空压机 | 每6个月 | 平均7.8个月 | 30% |
| 数控车床主轴 | 每3个月 | 平均4.2个月 | 40% |
| 传送带电机 | 每4个月 | 平均6.5个月 | 38% |
- 从高价值、高故障率设备入手，优先实施AI试点
- 建立跨部门协作机制，确保数据科学家与现场工程师有效沟通
- 采用模块化AI服务，避免重复开发与资源浪费
- 强化模型持续训练机制，适应设备老化与工况变化
- 将预测结果嵌入现有工单系统，形成闭环管理流程
🔮 趋势三：低代码赋能组织级设备管理创新
- 78%的企业表示缺乏足够IT资源支持定制化系统开发
- 低代码平台使业务部门自主构建应用的比例提升至61%
- 平均应用交付周期由传统的3-6个月缩短至2-4周
随着设备管理复杂度上升，传统ERP或EAM系统的灵活性不足问题日益凸显。许多企业发现，标准化软件难以满足特定工艺流程或管理逻辑的需求。例如，一家半导体封装厂需要根据晶圆批次动态调整测试设备校准策略，而原有系统无法支持此类规则引擎配置。在此背景下，低代码平台正成为连接业务需求与技术实现的桥梁。
搭贝零代码平台通过可视化表单、流程引擎与规则编排器，让非技术人员也能构建专业级管理系统。某食品饮料集团的设备管理部门使用该平台，在一周内搭建了“特种容器清洗追踪系统”，记录每次CIP（就地清洗）的时间、温度、化学品浓度与责任人，并与批次生产数据联动。系统上线后，因清洁不彻底导致的产品召回事件归零，年度合规审计得分提高27分。
“我们不再等待IT排期，而是自己动手解决问题。”——华东区设备总监李某，受访于《智能制造评论》2026年1月刊
更深层次的影响在于组织能力重构。低代码降低了技术门槛，促使更多基层员工参与到流程优化中。某造纸企业发起“一线提案改善计划”，鼓励车间班长使用搭贝平台创建小型管理工具。半年内共收到有效提案137项，其中43个转化为正式系统功能，涉及润滑点巡检提醒、备件库存预警、能效对标看板等多个场景。
为加速 adoption，建议企业设立“低代码创新基金”与认证培训体系。目前搭贝已开放免费试用通道[https://www.dapayun.com/trial]，并提供行业模板包下载，涵盖设备台账、点检计划、维修工单、备件管理等高频场景，助力企业快速启动数字化转型。
- 建立低代码治理框架，明确权限划分与数据安全规范
- 设立内部社区或知识库，促进最佳实践共享
- 结合KPI激励机制，激发基层创新活力
- 定期评审自建应用，筛选优质案例进行标准化推广
- 与供应商共建生态，拓展专用组件库（如PLC对接插件）
延伸洞察：绿色运维与碳足迹追踪兴起
除上述三大核心趋势外，设备管理正与可持续发展目标深度融合。欧盟CBAM（碳边境调节机制）全面实施后，出口型企业面临越来越严格的碳排放披露要求。设备作为主要能耗单元，其运行效率直接影响组织碳账户。因此，新一代管理系统开始集成能源监控模块，实时采集电、气、水、蒸汽等介质消耗，并按GB/T 32151-2025标准折算成CO₂当量。
某跨国家电制造商在其全球12个生产基地部署统一设备管理平台，实现万台级以上设备的能耗画像。系统自动识别“能耗异常设备TOP10”，推送优化建议，如调整空压机加载率、优化冷却塔风机启停策略等。2025年度整体单位产值碳排放同比下降14.3%，相当于减少18万吨CO₂排放，获得SGS颁发的“绿色工厂卓越奖”。
未来展望：向自治型设备管理系统演进
展望2027-2028年，设备管理将进一步迈向自治化。随着大模型与强化学习技术进步，系统将不仅能预测故障，还能自主制定最优维护策略并执行。例如，在一个虚拟电厂调度场景中，储能设备管理系统可根据电价信号、电网负荷与自身健康状态，自动决策充放电时机与功率水平，在保障安全前提下最大化经济收益。
与此同时，区块链技术有望解决多主体间的数据信任问题。在设备租赁、二手交易与保险理赔等场景中，不可篡改的运维记录将成为重要信用凭证。已有保险公司试点推出“基于真实运行数据的差异化保费”产品，设备保养良好者可享受最高达30%的费率优惠。
