根据Gartner 2026年初发布的《全球资产与设备管理技术趋势报告》，全球企业在设备全生命周期管理上的投入预计将在未来三年内实现年均18.7%的增长，其中亚太地区增速尤为显著，达到23.4%。这一增长背后，是制造业、能源、交通等行业对设备可用性、能效优化和安全合规要求的持续升级。尤其在工业4.0深化推进背景下，传统以工单驱动的被动维护模式已难以满足高密度、高复杂度设备网络的运营需求。2025年底，国内某头部新能源汽车电池工厂因未及时识别冷却系统老化隐患，导致整条产线停机超过48小时，直接经济损失超千万元，再次敲响设备管理现代化的警钟。当前，行业正从“管设备”向“用设备数据创造价值”加速转型，智能化、协同化、敏捷化成为核心方向。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护（PdM）成为主流运维范式
过去五年，基于规则的预防性维护（PM）虽在一定程度上降低了突发故障率，但其“一刀切”的检修周期常导致过度维护或维护不足。据麦肯锡2025年调研数据显示，传统PM模式下，约35%的维护工作被证明是非必要的，而17%的关键故障仍发生在计划外时间窗口。随着物联网传感器成本下降与AI算法成熟，预测性维护正快速取代传统模式。通过部署振动、温度、电流等多维传感器，结合机器学习模型对设备运行状态进行实时建模，企业可提前7-14天精准预测关键部件失效概率。
以某大型风电运营商为例，其在2024年引入基于LSTM神经网络的齿轮箱健康评估系统后，故障预警准确率达91.3%，平均维修响应时间缩短至4.2小时，年度运维成本下降29%。更值得关注的是，AI模型不仅能识别异常，还能反向优化设备运行参数。例如，在空压机群控场景中，系统可动态调整加载顺序与压力阈值，使整体能耗降低12%-15%。
- 设备数字孪生构建：为关键机组建立虚拟映射，集成设计参数、历史工况与实时数据，支撑仿真推演与寿命预测；
- 多源数据融合分析：打通SCADA、MES、EAM系统数据壁垒，提升模型输入维度与预测鲁棒性；
- 自适应学习机制：模型需具备在线增量学习能力，适应设备老化、环境变化等非稳态场景。
- 优先在高价值、高故障风险设备上试点部署PdM方案，如汽轮机、压缩机组、数控机床主轴等；
- 联合设备原厂与第三方技术服务商，共建行业专用故障样本库，提升模型泛化能力；
- 将预测结果嵌入现有工单系统，实现从“报警→诊断→派工”的自动化闭环；
- 设立专项KPI考核预测准确率与MTTR（平均修复时间），推动组织流程适配；
- 探索与搭贝低代码平台集成，通过可视化拖拽快速搭建PdM看板与告警规则引擎，降低IT实施门槛。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同控制
随着设备联网规模突破百万级节点，集中式云计算架构面临延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。IDC统计显示，2025年全球新增工业数据中，超过60%产生于边缘侧，其中78%需在100毫秒内完成响应决策。在此背景下，边缘智能网关正成为新型设备管理基础设施。这类设备集成了轻量化AI推理引擎、协议转换模块与本地数据库，可在不依赖云端的情况下完成实时控制、异常检测与数据预处理。
某半导体晶圆厂在光刻机群组中部署边缘控制器后，实现了微振动监测与主动阻尼调节的本地闭环，工艺良率波动幅度收窄至±0.8%，远超此前依赖中心服务器调控的±2.3%水平。同时，边缘层还可执行数据脱敏与聚合，仅上传特征值而非原始流，既保障商业机密又减少90%以上上行流量。更为深远的影响在于，它支持跨厂区设备的“近实时”协同调度。例如，在多基地电力调配场景中，各变电站边缘节点可通过联邦学习共享负荷预测模型，而不暴露具体用电数据。
- 异构协议统一接入：支持Modbus、OPC UA、Profinet等多种工业协议即插即用；
- 容器化应用部署：允许运行Docker化的AI模型或控制逻辑，便于版本迭代与远程更新；
- 断网自治能力：在网络中断时维持基本监控与安全联锁功能，确保生产连续性。
- 评估现有网络拓扑与设备分布密度，划定边缘计算域边界，避免资源冗余；
- 选择具备开放SDK的边缘硬件平台，支持定制化算法部署；
- 建立边缘-云协同架构标准，明确分工：边缘负责毫秒级响应，云端聚焦长期趋势分析与全局优化；
- 制定边缘节点安全管理规范，包括固件签名验证、访问权限控制与日志审计；
- 利用搭贝免费试用环境模拟边缘数据采集与规则触发流程，验证业务逻辑可行性。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
传统EAM系统项目平均交付周期长达9-18个月，且高度依赖外部顾问团队，导致业务部门参与度低、上线后使用率不足30%。面对快速变化的生产需求与个性化管理场景，僵化的系统架构已成为数字化转型瓶颈。Forrester研究指出，到2026年，超过50%的企业将采用低代码/无代码方式构建或扩展其资产管理系统。这种模式让熟悉设备管理流程的一线工程师直接参与应用开发，真正实现“业务主导、IT赋能”。
某轨道交通公司借助搭贝零代码平台，由车辆段技术主管牵头，在三周内完成了列车日检电子化表单、备件消耗追踪与维修知识库的搭建。系统上线后，点检效率提升40%，纸质记录错误率归零。更关键的是，当新增车型投入运营时，团队可在48小时内完成检查项配置与流程调整，而以往需等待供应商排期数月。
低代码的价值不仅在于提速，更在于激发组织创新。例如，有企业通过可视化流程设计器，将TPM（全面生产维护）中的OPL（单点课程）制作流程标准化，并自动关联至对应设备档案，形成“问题发现→经验沉淀→全员培训”的正向循环。另一案例中，化工厂安全员利用表单+审批流组件，建立了动火作业与设备隔离的联动校验机制，有效防范误操作风险。
- 模块化组件复用：预置设备台账、工单管理、巡检路线等通用模块，减少重复开发；
- 双向系统集成能力：支持与SAP、用友、金蝶等ERP系统及PLC控制器对接；
- 移动优先设计：原生适配Android/iOS端，支持离线填报与扫码识别。
- 成立由设备管理、IT与一线操作人员组成的联合创新小组，识别高频、痛点场景优先改造；
- 开展低代码技能培训，培养内部“公民开发者”，建立应用审核与发布机制；
- 从非核心业务切入，如特种设备年检提醒、工具借用登记等，积累成功案例；
- 制定数据治理策略，确保低代码应用产生的数据符合主数据标准；
- 推荐使用搭贝推荐工具包，内含设备管理模板库与最佳实践指南，加速落地进程。
跨趋势融合：构建下一代智能设备管理中枢
单一趋势的应用虽能带来局部优化，但真正的竞争优势来自于系统级整合。设想一个融合三大趋势的典型场景：某炼化企业通过边缘网关实时采集反应釜温度、压力与搅拌电流数据，本地轻量模型初步判断存在结焦风险后，立即启动高清摄像头拍摄内壁图像，并通过5G专网回传至云端AI中心进行深度分析。确认隐患后，系统自动在低代码平台上生成预防性工单，指派持证技师，并同步锁定相关阀门控制权限。同时，该事件被写入设备数字孪生体，用于更新剩余寿命预测模型。整个过程无需人工干预，响应时间从过去的数小时压缩至8分钟以内。
此类复合型系统对架构设计提出更高要求。建议采用分层解耦架构：感知层覆盖各类传感器与智能仪表；边缘层实现数据清洗与即时响应；平台层提供统一身份认证、消息总线与API网关；应用层则基于低代码环境灵活编排业务流程。值得注意的是，某国际矿业集团在实施类似项目时，专门设立了“数字孪生治理委员会”，统筹模型版本、数据血缘与权限管理，确保系统可解释性与合规性。
组织变革：技术落地背后的隐性挑战
技术革新若缺乏组织适配，往往难逃“纸面落地”命运。我们在调研中发现，某央企在斥资千万引入智能诊断系统后，因未调整绩效考核体系，维修班组仍倾向于按工时计酬的传统模式，导致高价值预警信息被忽视。成功的数字化转型必须伴随激励机制、岗位职责与技能结构的同步演进。
建议企业设立“设备数据分析师”新岗位，负责模型调优与洞察输出；将设备OEE（全局设备效率）、MTBF（平均故障间隔）等指标纳入管理层KPI；并通过内部竞赛、积分奖励等方式鼓励一线员工提交流程优化提案。某家电制造企业为此开发了专属积分商城，员工可用改进贡献兑换培训课程或智能穿戴设备，极大提升了参与热情。
安全与合规：不可逾越的底线红线
随着设备系统互联互通程度加深，网络安全威胁呈指数级上升。2025年Q3，工信部通报的工业领域网络安全事件中，针对SCADA系统的勒索攻击同比增长达217%。设备管理平台一旦被攻破，轻则导致生产停滞，重则引发物理安全事故。因此，必须将“安全左移”理念贯彻始终。
具体措施包括：对所有接入设备实施强身份认证（如双向TLS证书）；采用最小权限原则分配系统访问权；定期执行渗透测试与漏洞扫描；建立异地容灾备份机制。对于涉及国计民生的关键基础设施，还需满足等保2.0三级以上要求。值得一提的是，部分领先厂商已在低代码平台中内置安全合规检查器，可在应用发布前自动检测潜在风险点，如明文存储密码、未授权数据导出等。
未来展望：向自主化设备生态演进
展望2030年，我们或将见证“自治设备集群”的出现。在AI代理（Agent）技术支持下，设备不仅能自我诊断、请求服务，还能与其他设备协商资源分配、重构生产流程。例如，当某台注塑机检测到模具磨损即将超标时，可主动向邻近设备发出产能接管请求，并预约夜间自动更换服务机器人。这种去中心化的协作模式，将极大提升制造系统的韧性与灵活性。
为迎接这一未来，企业应尽早布局数据资产化战略，将设备运行数据视为核心生产要素进行管理；积极参与行业数据共享联盟，在保护隐私前提下提升模型训练效率；同时关注AI可解释性、伦理审查等前沿议题，确保技术发展始终服务于人。
