2026年初，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理升级潮。据Gartner最新报告，超过68%的中大型工业企业已在推进智能设备管理系统部署，较2023年提升近40个百分点。以西门子、通用电气为代表的工业巨头加速布局预测性维护平台，而中国本土企业如三一重工、宁德时代也通过自研+低代码协同模式，实现设备停机率下降35%以上。与此同时，国家工信部于2025年底发布的《智能制造发展指南（2025-2030）》明确提出，到2027年关键工序数控化率需达到75%，推动设备全生命周期管理成为企业数字化转型的核心抓手。在这一背景下，传统依赖人工巡检与纸质台账的管理模式正快速退出历史舞台。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
随着边缘计算与机器学习算法的成熟，基于AI的预测性维护已成为设备管理领域最显著的技术跃迁。不同于传统的定期保养或故障后维修，预测性维护通过实时采集设备振动、温度、电流等多维数据，结合历史运行曲线构建健康度模型，提前识别潜在故障点。例如，某石化企业在引入AI分析系统后，成功将压缩机非计划停机时间从年均18小时压缩至不足3小时，直接减少经济损失超千万元。
国际咨询机构McKinsey数据显示，采用AI预测性维护的企业平均可降低维护成本20%-30%，延长设备寿命25%以上。其核心逻辑在于变“被动响应”为“主动干预”。典型应用场景包括电机轴承磨损预警、泵阀密封老化评估、变压器局部放电监测等高价值资产场景。尤其在风电、轨道交通等远程分散型设备网络中，AI模型可通过联邦学习方式跨站点共享知识，进一步提升诊断准确率。
然而，AI落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，许多企业缺乏完整的故障样本库；二是算法泛化能力不足，同一模型难以适应不同工况环境；三是IT与OT系统割裂导致数据孤岛严重。某汽车制造厂曾尝试部署第三方AI平台，但因无法接入PLC底层协议而被迫中止项目。
- 建立标准化的数据采集规范，统一传感器类型、采样频率和传输协议，优先覆盖关键设备节点；
- 联合设备厂商共建故障案例库，利用仿真工具生成合成数据弥补真实样本缺口；
- 选择支持开放式API集成的低代码平台，快速打通MES、SCADA与AI引擎之间的数据链路；
- 实施分阶段试点策略，先在单一产线验证效果再规模化推广；
- 引入搭贝低代码平台构建可视化运维看板，实现报警信息自动推送至移动端工单系统。
值得关注的是，部分领先企业已开始探索“数字孪生+AI”融合架构。通过构建高保真虚拟设备模型，在上线前进行故障注入测试，大幅缩短算法训练周期。某半导体晶圆厂利用该方法将新设备上线调试时间由两周缩短至72小时内。
📊 趋势二：设备全生命周期管理平台化演进
设备全生命周期管理（E-Lifecycle Management）正从碎片化系统向一体化平台迁移。过去十年间，多数企业采用ERP管采购、EAM做维修、MES控生产的方式，造成信息断层与责任模糊。如今，新一代平台要求贯穿“选型—采购—安装—运行—改造—报废”六大阶段，形成闭环管理链条。
根据IDC调研，2025年全球E-Lifecycle平台市场规模已达142亿美元，预计2026年将突破180亿，复合增长率达21.3%。其驱动力主要来自两方面：一是碳中和目标下对设备能效与报废回收的合规要求趋严；二是供应链不确定性加剧促使企业更加关注资产利用率。
以工程机械行业为例，卡特彼勒推出的“Cat Connect”平台不仅记录每台挖掘机的作业时长与油耗，还能评估二手残值并推荐最佳置换时机。国内徐工集团则通过自建平台实现整机溯源，客户扫码即可查看全部维修履历与配件更换记录，显著提升交易透明度。
平台化带来的核心价值体现在三个方面：首先是决策效率提升，管理层可基于统一数据视图优化资本支出；其次是合规风险可控，自动追踪环保法规更新并提醒淘汰高耗能设备；最后是服务收入增长，制造商通过数据分析推出按使用量收费的新商业模式。
- 设备采购阶段：集成供应商绩效评分，结合TCO（总拥有成本）模型辅助选型；
- 安装调试阶段：生成电子化移交文档包，确保技术参数完整归档；
- 运行维护阶段：关联备件库存与维修记录，动态调整保养计划；
- 技术改造阶段：模拟升级方案对产能的影响，规避兼容性问题；
- 报废处置阶段：对接再生资源市场，实现残值最大化回收。
落地过程中，企业普遍遭遇组织壁垒。设备管理部门往往缺乏跨部门协调权限，难以推动财务、采购、生产等职能协同。建议设立专职“资产运营官”角色，统筹全生命周期指标考核。同时，可借助搭贝平台免费试用入口搭建原型系统，用实际演示争取高层支持。
此外，平台安全性不容忽视。某电力公司曾因未加密设备身份标识，导致黑客伪造传感器数据引发误判。因此，必须在设计初期嵌入零信任架构，实施设备指纹认证与数据签名机制。
平台功能对比表（主流E-Lifecycle解决方案）
| 功能模块 | 传统EAM系统 | 新一代平台 | 差异说明 |
|---|---|---|---|
| 数据整合能力 | 有限接口，需定制开发 | 预置IoT网关适配器 | 支持Modbus、OPC UA等工业协议即插即用 |
| 移动应用支持 | 基础工单查看 | AR远程协助+语音输入 | 现场人员可通过眼镜接收专家指导 |
| 分析深度 | 静态报表展示 | 根因分析+影响预测 | 自动识别连锁故障风险 |
| 扩展灵活性 | 封闭式架构 | 低代码自定义流程 | 业务人员可自主添加审批流 |
表格显示，新一代平台在连接性、智能化与可配置性方面具有明显优势。特别是低代码能力，使非技术人员也能参与系统优化，极大加快迭代速度。
🔮 趋势三：去中心化设备协作网络兴起
受区块链与分布式账本技术启发，去中心化设备协作网络正在重构产业链协作模式。传统设备管理聚焦企业内部资产，而未来趋势是打通上下游边界，实现跨组织设备资源共享与状态互信。
典型案例出现在共享制造领域。广东佛山某模具产业集群建立了区域级设备协同平台，中小企业可通过APP预约使用邻近工厂的五轴加工中心。系统不仅显示设备可用时段，还提供实时加工进度与质量反馈。更关键的是，所有交易记录上链存证，避免因计时争议产生纠纷。
这种模式的本质是将设备视为可编程的生产单元，通过标准化接口对外暴露服务能力。德国“工业元宇宙联盟”提出的PASSID（Product Agent-based Smart Service ID）标准，正致力于为每台设备分配唯一数字身份，支持自动发现、安全认证与价值结算。
对中国企业而言，该趋势带来双重机遇：一方面可降低重资产投入压力，特别适合初创型制造企业；另一方面有助于盘活存量产能，提高社会整体资源配置效率。据测算，若全国机床利用率从当前平均37%提升至55%，相当于新增约40万台有效供给。
- 梳理可共享设备清单，优先开放利用率低于50%的高端装备；
- 部署轻量化边缘代理程序，实现运行数据脱敏后上传；
- 制定服务定价规则，包含基础使用费、能耗附加与损耗补偿；
- 接入区域性工业互联网平台，扩大资源匹配范围；
- 利用搭贝推荐解决方案快速构建多租户权限体系，保障各企业数据隔离。
安全与信任机制是去中心化网络成败关键。目前主流做法是采用“私有链+许可访问”混合架构，在保证效率的同时控制参与范围。同时，引入第三方公证节点对异常操作进行审计。
值得注意的是，该模式对设备标准化程度要求较高。接口不统一、通信协议各异仍是主要障碍。建议行业协会牵头制定共性技术规范，推动设备即插即用（Plug-and-Produce）落地。
搭贝低代码平台在趋势落地中的实践价值
面对上述三大趋势，企业常陷入“自研周期长、采购成本高、集成难度大”的困境。此时，像搭贝这样的低代码平台展现出独特优势。它并非替代专业系统，而是作为“连接器”与“加速器”，帮助企业在现有IT基础上快速构建定制化应用。
例如，在某食品饮料企业的案例中，原计划耗资300万、历时半年建设的设备健康管理系统，最终通过搭贝平台在8周内完成原型开发，投入不足60万元。其核心做法是：复用已有SCADA数据源，利用拖拽组件搭建AI报警面板，并通过Webhook对接企业微信实现工单流转。更重要的是，设备科工程师经过三天培训即可独立维护系统，真正实现“业务主导、IT赋能”。
搭贝平台的价值还体现在敏捷响应变化。当企业需要新增一种设备型号或调整巡检路线时，无需等待供应商排期，现场人员可即时修改流程模板。这种灵活性在应对突发产能调配或工艺变更时尤为关键。
“我们不再依赖外部团队来更新系统。现在每个月都能自主上线一个新功能模块。”——某家电企业设备主管访谈实录
当然，低代码并非万能。对于核心控制逻辑或高频交易场景，仍需专业开发保障稳定性。理想路径是以低代码处理前端交互、流程编排与数据聚合层，底层关键服务保持原生编码。
未来展望：向自治型设备生态演进
展望2027-2030年，设备管理将进一步迈向自治化。届时，设备不仅能自我诊断，还可主动协商任务分配、申请维护服务甚至参与竞价交易。这背后需要更强的语义理解能力与博弈算法支撑。
MIT媒体实验室已在实验“Self-Aware Machines”项目，赋予机器人自主设定维修优先级的能力。当电量低于阈值且无紧急任务时，设备会自动驶向充电桩；检测到精度漂移则发起校准请求，并评估是否影响交货期。
虽然完全自治尚需时日，但企业应从现在开始布局：建立设备数字身份体系、完善数据治理框架、培养复合型运维人才。唯有如此，才能在下一轮工业革命中占据主动。
