2026年初，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理变革浪潮。据IDC最新报告，全球企业用于设备生命周期管理的智能化投入同比增长37%，其中亚太地区增速高达45%。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业已全面部署基于AIoT的预测性维护系统，设备非计划停机时间平均缩短62%。与此同时，国家工信部发布《工业设备数字化升级三年行动计划（2026-2028）》，明确提出到2028年重点行业关键设备联网率需突破90%。在政策驱动与技术演进双重作用下，设备管理正从“被动响应”向“主动治理”转型，传统依赖人工巡检与纸质台账的模式正在被淘汰。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
过去五年中，基于规则的预防性维护仍是多数企业的选择，但其“过度维护”或“维护不足”的弊端日益凸显。根据麦肯锡调研数据，传统定期维护导致约30%-40%的维修资源浪费，而突发故障仍占设备停机原因的58%。进入2026年，AI驱动的预测性维护已成为设备管理的核心趋势。通过部署振动、温度、电流等多模态传感器，并结合深度学习模型对设备运行状态进行实时建模，系统可提前7-14天预警潜在故障。
以某大型风电运营商为例，其在内蒙古的风场部署了基于LSTM神经网络的轴承寿命预测系统。该系统接入SCADA与CMS数据流，训练样本覆盖超过5万台次风机运行周期。上线后首年即减少重大故障17起，单台机组年均运维成本下降21万元。更值得关注的是，AI模型具备自进化能力——每新增一条故障记录都会反向优化算法权重，形成“越用越准”的正向循环。
然而，AI落地并非一蹴而就。企业普遍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，二是模型泛化能力弱，三是IT与OT系统割裂。为解决这些问题，行业开始采用迁移学习策略，将头部企业训练成熟的模型作为基底，在新场景中仅需少量本地数据微调即可投入使用。例如西门子推出的MindSphere Predictive Analytics模块，已在化工、冶金等多个垂直领域实现快速复制。
落地建议如下：
- 优先在高价值、高故障率设备上试点AI预测模型，如压缩机、泵组、数控机床主轴等；
- 建立标准化的数据采集协议，确保时间戳同步、采样频率统一、元数据完整；
- 引入MLOps框架实现模型版本控制、性能监控与自动再训练；
- 与专业平台合作降低技术门槛，推荐使用搭贝低代码平台构建可视化分析看板，无需编写代码即可完成数据清洗、特征工程与报警阈值设定；
- 设立跨部门AI推进小组，涵盖设备工程师、数据科学家与生产主管，确保业务需求与技术方案对齐。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同
随着工厂自动化程度提升，集中式云计算架构暴露出延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。特别是在冶金、矿山等复杂电磁环境中，云端指令往返耗时可达秒级，难以满足毫秒级响应需求。边缘计算与设备群协同控制因此成为2026年最显著的技术跃迁之一。Gartner预测，到2026年底，全球将有超过60%的工业设备通过边缘节点实现本地决策闭环。
典型应用场景包括：在半导体晶圆厂中，多台光刻机通过边缘网关共享工艺参数波动信息，动态调整曝光时间以补偿环境温湿度变化；在智慧港口，岸桥起重机群借助边缘AI芯片识别集装箱堆放密度，自主规划最优吊装路径，整体作业效率提升19%。这些案例表明，设备不再孤立运作，而是构成一个具备感知-决策-执行能力的有机网络。
硬件层面，NVIDIA Jetson Orin、华为Atlas 500等工业级边缘计算单元已支持16TOPS算力，可在-40℃~75℃宽温环境下稳定运行。软件层面，KubeEdge、EdgeX Foundry等开源框架推动边缘应用容器化部署，实现“一次开发，多地运行”。值得注意的是，边缘侧安全防护正受到前所未有的重视。2025年发生的某汽车工厂勒索攻击事件显示，攻击者正是通过未加密的边缘节点渗透至核心PLC系统，造成全线停产。
为有效推进边缘化改造，提出以下实施路径：
- 评估现有网络拓扑，识别关键控制回路与延迟敏感型应用，优先部署边缘节点；
- 采用“云管边端”四层架构，明确各层职责边界，避免功能冗余；
- 制定统一的边缘设备接入标准，强制启用TLS 1.3加密与双向证书认证；
- 利用搭贝平台的边缘配置工具快速搭建数据转发规则，支持MQTT、OPC UA、Modbus TCP等多种协议无缝对接；
- 建立边缘资源监控体系，实时跟踪CPU利用率、内存占用、网络吞吐量等指标，防止过载引发连锁故障。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
长期以来，企业自研MES/EAM系统动辄需要6-18个月开发周期，且严重依赖外部供应商。一旦业务流程变更，修改代码耗时费力。据Forrester统计，传统定制化系统上线后两年内发生重大变更的比例高达73%，而每次变更平均耗资超80万元。这一困局正在被低代码开发平台打破。2026年，全球设备管理相关应用中有41%通过低代码方式构建，较2023年增长近三倍。
低代码的本质是将通用功能模块化、交互逻辑可视化、数据流配置化。用户只需拖拽组件即可完成表单设计、审批流设置、报表生成等操作。更重要的是，它极大降低了IT与OT之间的沟通成本。一线设备管理员可以直接参与系统设计，将日常巡检清单转化为数字工单模板，确保系统真正贴合实际作业习惯。
某造纸企业曾面临抄纸机故障报修流程繁琐的问题：操作员发现异常→填写纸质单→班长汇总→电话通知维修→工程师到场确认→领取备件→处理问题，全流程平均耗时4.7小时。通过搭贝零代码平台重构流程后，操作员用平板扫码设备二维码，直接触发电子工单并推送至对应班组APP，同时关联库存系统锁定所需备件。整个过程压缩至28分钟，MTTR（平均修复时间）下降83%。
为进一步释放低代码潜力，建议采取以下策略：
- 梳理高频、标准化的设备管理场景，如点检计划、润滑保养、备件申领、能效监测等，优先实现模板化；
- 建立企业级资产数据库，统一设备编码、分类体系与属性字段，为后续集成打下基础；
- 开放API接口供ERP、SRM、财务系统调用，避免形成新的数据孤岛；
- 培训内部“公民开发者”，鼓励基层员工提出优化建议并通过平台快速验证；
- 选择支持私有化部署的平台保障数据主权，同时具备公有云弹性扩展能力应对峰值负载。
设备健康度综合评价模型构建
在多源数据融合背景下，单一指标已无法准确反映设备真实状态。行业领先者正转向构建“设备健康度指数”（Equipment Health Index, EHI），该指数整合运行参数、维护历史、环境因素、能耗表现等维度，通过加权算法输出0-100分量化评分。例如某钢铁厂对轧机建立EHI模型时，赋予振动烈度30%权重、润滑油金属颗粒含量25%、电机电流谐波畸变率15%、冷却水流量稳定性10%，其余由人工经验调整。
该模型不仅用于报警提示，更深度嵌入生产排程系统——当某条产线关键设备EHI低于70分时，APS（高级计划排程）系统会自动削减其订单分配比例，并建议调度人员安排窗口期检修。实践表明，采用EHI指导运维的企业，设备可用率提升了12.6个百分点，年度大修费用减少18%。
区块链在备件溯源中的探索应用
假冒伪劣备件一直是困扰高端装备用户的难题。2025年欧盟通报的工业安全事故中，17%与使用不合格替换件有关。为此，部分跨国企业开始尝试将区块链技术应用于备件全生命周期追踪。每个原厂部件出厂时即绑定唯一NFC标签，记录制造商、批次号、质检报告、首次安装时间等信息。后续每一次拆卸、维修、更换都被写入不可篡改的分布式账本。
某航空发动机公司在其CFM56系列维修体系中部署了基于Hyperledger Fabric的溯源链，维修站扫描零件二维码即可查看完整流转记录。若发现非授权翻新件，系统立即冻结相关工单并上报监管机构。此举使该公司在全球范围内的保修争议案件减少了64%，客户信任度显著提升。
人机协作下的新型运维组织形态
技术革新倒逼组织变革。传统按“机台-班组-车间”划分的垂直管理模式，难以适应跨系统联动需求。新兴企业正组建“设备作战室”（Equipment War Room），集合数据分析师、自动化专家、维修技师组成敏捷团队，实行项目制运作。他们使用数字孪生系统模拟故障恢复方案，在虚拟环境中验证后再下达实操指令。
同时，AR眼镜在远程协助中发挥重要作用。当现场工程师遇到疑难问题时，可通过Microsoft HoloLens向总部专家直播第一视角画面，后者可在视频中标注操作要点、推送三维拆解动画，指导完成复杂维修任务。据测算，该模式使新人独立上岗周期从9个月缩短至4个月，知识传承效率提升3倍以上。
碳足迹追踪纳入设备管理KPI体系
在全球碳中和目标推动下，设备管理不再局限于可用率、OEE等传统指标，而是延伸至环境影响维度。ISO 14064-1:2025新版标准明确要求企业披露主要耗能设备的碳排放数据。为此，越来越多工厂在配电柜加装智能电表，结合燃料消耗记录与生产节拍数据，精确核算每台设备单位产出的CO₂当量。
某饮料生产企业将空压机群的“吨产品碳强度”设为关键考核指标，通过变频改造与群控优化，一年内实现减排1,842吨，相当于种植10万棵树。这部分成果不仅助力企业通过ESG评级，还在绿色信贷申请中获得利率优惠。未来，“绿色设备护照”有望成为新设备采购的必备文件。
