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，中国工业设备联网率已突破47%，较2023年提升近18个百分点。其中，制造业、能源和交通领域成为设备数字化升级的主战场。以三一重工为例，其通过部署智能传感与远程监控系统，设备平均故障响应时间从72小时缩短至8小时以内，运维成本下降23%。与此同时，国家工信部在2025年第四季度启动“千企智联”专项行动，推动重点行业核心设备接入工业互联网平台比例达到60%以上。这一系列政策与市场动向表明，设备管理正从传统的被动维修向数据驱动的主动治理转型，进入以智能感知、预测分析和敏捷应用为核心的全新阶段。
🚀 趋势一：设备全生命周期数据闭环构建加速
当前，领先企业在设备管理中已不再局限于记录维修工单或保养周期，而是致力于打通采购、安装、运行、维护到报废的全流程数据链。据Gartner调研显示，2025年全球已有38%的大型制造企业实现设备LCC（Life Cycle Cost）系统化追踪，相较2022年的19%翻倍增长。这种转变的背后，是物联网技术普及与边缘计算能力提升的双重驱动。
- 设备状态实时采集成为标配：现代设备普遍配备振动、温度、电流等多维传感器，结合5G网络实现毫秒级上传。例如，南方电网某变电站通过部署智能终端，实现了变压器油温、负载电流与局部放电的连续监测，异常预警准确率达91%。
- 数字孪生技术深化应用：基于高保真建模，企业可在虚拟空间模拟设备运行状态，提前识别潜在风险。中车株洲所利用数字孪生对高铁牵引电机进行寿命推演，使大修周期优化15%，备件库存降低12%。
- 数据标准体系逐步建立：OPC UA、MTConnect等协议的推广，打破了不同品牌设备间的数据孤岛。西门子与施耐德联合发布的《开放自动化白皮书》提出，未来三年将推动80%以上的新出厂设备支持统一语义模型。
该趋势带来的影响深远。首先，管理层可基于真实数据制定资本支出计划，避免过度投资或设备老化失控；其次，运维团队能精准掌握每台设备的健康画像，实现差异化服务策略；最后，供应商也能通过反馈数据改进产品设计，形成良性闭环。然而，挑战同样存在——传统ERP/MES系统难以承载高频时序数据，亟需新一代数据中台支撑。
- 建立跨部门协作机制，由IT、OT与设备管理部门共同定义关键数据字段与采集频率；
- 优先选择支持标准通信协议的新购设备，并对存量设备加装智能网关；
- 采用模块化架构搭建设备数据中心，推荐使用搭贝低代码平台快速集成SCADA、ERP与CMMS系统，实现数据自动流转；
- 设置数据质量KPI，定期审计采集完整性与准确性，确保决策依据可靠；
- 探索与设备厂商的数据共享合作模式，在保障安全前提下获取原厂诊断算法支持。
📊 趋势二：AI驱动的预测性维护规模化落地
如果说过去五年是预测性维护的技术验证期，那么2026年正迎来真正的规模化应用拐点。麦肯锡数据显示，采用AI-PdM（Predictive Maintenance）的企业平均减少非计划停机35%-50%，维护成本节约可达20%-40%。更值得关注的是，随着机器学习模型泛化能力增强，应用场景已从高端装备向通用机械扩展。
- 异常检测算法成熟度显著提升：LSTM、Transformer等时序模型在振动信号分析中表现优异。宝钢股份引入深度学习模型后，轧机轴承早期故障识别率从68%提升至93%，误报率下降至不足5%。
- 小样本学习缓解数据瓶颈：针对冷启动设备缺乏历史故障数据的问题，迁移学习技术允许将其他相似机型的知识迁移到新设备上。某风电运营商通过此方法，在新建风场投运首月即启用初步预测功能。
- 边缘智能终端普及降低部署门槛：华为Atlas 500、研华WISE-Edge等设备内置轻量化AI推理引擎，可在本地完成初步判断，仅上传关键事件，节省带宽与云端算力成本。
该趋势正在重塑企业运维组织结构。传统依赖老师傅经验的“救火式”维修逐渐被数据分析师主导的“预判式”策略取代。同时，维护作业从固定周期转向动态触发，大幅提高资源利用率。但现实中仍面临三大障碍：一是高质量标注数据稀缺，尤其是故障样本；二是模型解释性差，一线人员信任度低；三是现有工单系统无法自动接收AI建议并生成任务。
- 组建“业务+数据+算法”三角团队，确保模型训练贴合实际场景需求；
- 建立故障案例库，鼓励现场工程师上传典型故障波形与处理过程，用于模型迭代；
- 选用具备可视化建模能力的平台，如搭贝免费试用版，让非技术人员也能参与规则配置；
- 将AI输出结果与CMMS系统对接，实现“预警→评估→派工→反馈”的自动化流程；
- 开展试点项目验证ROI，优先选择高价值、高故障率设备切入，积累成功案例后再推广。
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
面对快速变化的业务需求与技术环境，传统定制开发模式暴露出周期长、成本高、灵活性差等问题。Forrester研究指出，2025年有超过60%的企业选择通过低代码/无代码平台构建或扩展其EAM（企业资产管理）系统。这类工具不仅降低了开发门槛，更让一线管理者直接参与系统优化，真正实现“业务主导、IT赋能”的新型协作范式。
- 快速响应组织变革需求：当企业推行TPM（全面生产维护）或精益管理时，往往需要调整点检路线、评分标准或绩效看板。传统方式需等待数周甚至数月，而低代码平台可在几天内完成配置上线。
- 无缝集成多元数据源：现代设备管理系统需融合IoT平台、ERP财务数据、HR考勤信息等。搭贝等平台提供标准化API连接器，支持一键接入MySQL、Oracle、SAP及主流工业协议。
- 移动端体验持续优化：巡检人员可通过手机APP扫码查看设备档案、拍摄缺陷照片、提交维修请求，所有操作离线可用，恢复联网后自动同步，极大提升现场效率。
这一趋势的影响体现在组织能力重构上。一方面，IT部门从“项目承包商”转变为“平台服务商”，聚焦基础设施稳定与安全合规；另一方面，业务部门获得自主创新能力，能够根据季节性生产节奏、设备老化曲线等动态因素灵活调整管理策略。此外，中小企业得以以极低成本启动数字化进程，缩小与行业龙头的差距。不过，也需警惕“人人都是开发者”带来的治理风险，如流程混乱、权限失控、数据冗余等问题。
- 制定低代码治理规范，明确审批流程、命名规则与版本控制要求；
- 设立“公民开发者”认证机制，提供基础培训与技术支持通道；
- 优先选用经过等保三级认证的商用平台，如搭贝企业版，确保符合国资监管与上市公司审计要求；
- 建立模板库，沉淀常用功能模块（如点检表单、备件申领、能耗报表），供各部门复用；
- 定期审查应用绩效，淘汰使用率低于阈值的“僵尸应用”，保持系统精简高效。
🔧 扩展要素：设备管理成熟度评估矩阵
为帮助企业判断自身所处阶段，以下提供一个五级成熟度模型：
| 等级 | 特征描述 | 典型指标 | 推荐举措 |
|---|---|---|---|
| 1. 纸质记录 | 完全依赖纸质台账与Excel表格 | 平均故障修复时间 > 48h；无预防性维护计划 | 启动基础信息化建设，部署条码管理系统 |
| 2. 电子化台账 | 使用通用软件记录设备信息 | 点检完成率 < 70%；备件缺货率 > 15% | 引入专业EAM软件，建立设备分类编码体系 |
| 3. 流程自动化 | 实现工单流转、提醒推送等功能 | 预防性维护执行率 > 85%；OEE ≥ 65% | 对接IoT设备，开展基础数据分析 |
| 4. 数据驱动 | 基于KPI进行决策优化 | 非计划停机同比下降 ≥ 20%；MTBF提升 ≥ 15% | 部署预测性维护模型，推进数字孪生试点 |
| 5. 智能自治 | 系统自主优化资源配置 | AI建议采纳率 > 90%；运维人力占比下降 ≥ 25% | 构建自适应控制闭环，探索无人值守工厂 |
🛠️ 典型场景解决方案对比
针对不同规模企业的需求差异，以下是三种典型部署方案的比较：
特点：设备种类繁多、分布广泛、管理复杂度高
推荐架构：私有云+边缘节点+中心平台
核心需求：统一标准、分级授权、审计追溯
建议平台：搭贝企业级低代码平台，支持多租户、高并发与定制开发接口
特点：预算有限、IT力量薄弱、追求快速见效
推荐架构：SaaS模式+移动APP+微信集成
核心需求：开箱即用、操作简单、性价比高
建议平台：搭贝免费试用版，提供预设模板与在线客服支持
特点：服务多家企业、需隔离数据又共享设施
推荐架构：混合云+API网关+门户集成
核心需求：多客户管理、计费结算、应急联动
建议方案：基于搭贝平台搭建园区智慧运维中台，统一接入各企业关键设备
📈 行业影响与战略建议
综合来看，上述三大趋势正在推动设备管理从“保障运行”向“创造价值”跃迁。据中国设备管理协会测算，全面实施数字化转型的企业，其设备综合效率（OEE）可提升18%-30%，年度运维总成本下降12%-25%。更重要的是，设备数据已成为企业重要的无形资产，可用于保险定价、融资租赁、碳足迹核算等多个增值场景。
面向2026年及以后，企业应采取以下战略行动：一是将设备管理纳入数字化转型顶层设计，设立专项负责人统筹推进；二是加强复合型人才培养，既懂工艺又通数据的“灰领工程师”将成为稀缺资源；三是积极参与行业生态共建，通过联盟、标准组织等方式推动互联互通与知识共享。
特别值得注意的是，低代码平台不应被视为临时替代方案，而应作为长期技术底座进行投入。它不仅能加速当前项目的交付，更能为企业积累可复用的数字资产，形成持续进化的能力。正如某汽车零部件企业CIO所言：“我们不再买系统，而是建能力。”
