2026年初，全球制造业与能源行业正加速向智能化、低碳化转型。据IDC最新数据显示，截至2025年底，全球联网工业设备数量已突破83亿台，同比增长19.7%。在这一背景下，设备管理不再局限于传统的巡检与维修记录，而是演变为涵盖预测性维护、全生命周期追踪与远程协同的智能体系。以西门子、通用电气为代表的龙头企业已在多个生产基地部署AI驱动的设备健康评估系统，平均故障响应时间缩短42%，运维成本下降近30%。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展行动计划（2025-2027）》明确提出，到2026年底，重点行业关键设备数字化覆盖率需达到85%以上。政策与技术双轮驱动下，设备管理迎来前所未有的重构期。
🚀 趋势一：AI+IoT融合推动预测性维护全面普及
传统设备管理长期依赖定期保养和事后维修，存在资源浪费与突发停机风险。而随着边缘计算能力提升与传感器成本持续下降，基于AI算法的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在成为主流模式。麦肯锡研究指出，采用PdM的企业可减少非计划停机时间达50%，并延长设备使用寿命15%-30%。
当前，AI模型结合振动、温度、电流等多源传感数据，能够实时识别设备异常征兆。例如，在风电领域，金风科技通过在其机组中部署深度学习分析模块，成功将齿轮箱故障预警提前量从平均7天提升至21天以上，显著降低了高空作业频率与维修成本。类似实践也出现在轨道交通、石化炼化等行业。
然而，实现真正意义上的预测性维护仍面临挑战。首先是数据孤岛问题——许多企业ERP、MES与SCADA系统互不联通，导致设备运行数据难以整合；其次是模型泛化能力不足，同一算法在不同产线或环境下的表现波动较大；最后是专业人才短缺，既懂工艺又掌握机器学习的复合型工程师依然稀缺。
为应对上述难题，落地建议如下：
- 构建统一的数据采集平台，打通PLC、DCS与上层管理系统之间的协议壁垒，确保高频原始数据可被集中存储与调用；
- 优先选择模块化AI分析工具，避免从零开发，降低实施周期与试错成本；
- 建立“业务专家+数据科学家”联合团队，确保算法训练过程中充分融入工艺知识；
- 借助低代码平台快速搭建可视化监控看板，提升一线人员对预测结果的信任度与使用意愿；
- 分阶段推进试点项目，先在高价值、高故障率设备上验证效果，再逐步推广至全厂范围。
值得一提的是，搭贝低代码平台[https://www.dabeitech.com] 提供了灵活的设备数据接入接口与可视化建模组件，支持用户无需编写代码即可完成从传感器数据接入、阈值设定到告警推送的完整流程配置。某汽车零部件制造商利用该平台，在两周内完成了冲压车间12台关键设备的预测维护原型系统搭建，并实现了与企业微信的消息联动，极大提升了响应效率。目前该企业已开放免费试用通道[https://www.dabeitech.com/trial]，便于更多中小制造企业低成本验证智能化升级路径。
📊 趋势二：数字孪生技术深化设备全生命周期管理
如果说预测性维护关注的是“当下状态”，那么数字孪生（Digital Twin）则致力于构建设备“一生档案”。它通过虚拟映射物理设备的设计、制造、运行、维护直至报废全过程，实现全链条透明化管理。Gartner预测，到2026年，全球超过60%的大型工业企业将部署至少一个数字孪生应用场景，较2023年增长近两倍。
在实际应用中，数字孪生不仅用于故障模拟与优化调度，更延伸至设备选型、能效评估与碳足迹核算等领域。例如，施耐德电气在其法国勒阿弗尔工厂中，为每台自动化装配机器人建立了动态孪生体，实时反映其能耗、负载率与维护历史。当需要更换老旧设备时，工程团队可通过对比多个候选型号在虚拟环境中的长期运行表现，做出更具经济性的决策。
此外，数字孪生还显著增强了跨部门协作效率。设计部门可以根据现场反馈不断优化下一代产品结构；售后服务团队可在客户报修前主动推送备件更换建议；甚至财务部门也能依据设备剩余寿命进行折旧调整与资本支出规划。
尽管前景广阔，但数字孪生的落地仍受制于三大瓶颈：一是建模复杂度高，尤其对于非标设备缺乏标准化模板；二是实时同步难度大，要求强大的边缘-云协同架构支撑；三是初期投入较高，中小企业普遍望而却步。
为此，提出以下落地策略：
- 从关键设备切入，优先为A类资产建立基础级数字孪生模型，包含几何结构、主要参数与运行日志；
- 采用轻量化建模工具，如BIM与CAD轻量化引擎，降低图形渲染负担；
- 利用搭贝平台提供的三维模型集成插件[https://www.dabeitech.com/plugins/3d-twin]，实现与主流建模软件的数据互通，减少重复录入工作；
- 设定阶段性目标，例如第一阶段实现静态信息归集，第二阶段加入实时数据流，第三阶段引入仿真推演功能；
- 探索SaaS化服务模式，按设备数量或使用时长计费，降低初始投资压力。
值得关注的是，搭贝近期推出了“数字孪生加速包”[https://www.dabeitech.com/solutions/digital-twin]，内置常见工业设备模板库与API连接器，帮助用户在一周内完成首个孪生项目部署。已有超过200家企业通过该方案完成试点，平均节省建模时间60%以上。
🔮 趋势三：移动化与协同化重构现场运维作业方式
随着Z世代逐渐成为一线技术骨干，传统的纸质工单与固定终端操作方式已难以满足高效协作需求。现代设备管理正朝着“随时随地、多人协同”的方向演进。Statista报告显示，2025年全球工业级移动终端出货量同比增长27%，其中安卓手持设备占比超78%。
如今，一线工程师可通过手机或平板接收标准化电子工单，扫描设备二维码获取历史维修记录、操作手册与安全提示，并在任务完成后上传照片、视频与完工确认。更重要的是，多角色协同机制使得专家远程指导成为常态。AR眼镜结合5G网络，让总部技术人员能“置身”现场，直接标注问题点并指导操作步骤，极大缓解了地域分布带来的技术支持延迟。
某跨国制药企业在亚洲区推行移动端EAM系统后，平均工单处理时间由原来的4.2小时压缩至1.8小时，备件库存周转率提升23%。另一家水泥集团通过引入语音输入功能，使巡检员在粉尘环境中仍能准确记录异常情况，数据完整性达到99.6%。
然而，移动化转型并非简单地将PC端功能搬到手机上。常见痛点包括界面适配不佳、离线场景支持弱、审批流程冗长以及权限控制混乱。此外，如何保障敏感设备数据在公网传输中的安全性，也是企业高度关注的问题。
为确保移动运维系统顺利落地，推荐采取以下措施：
- 遵循“移动优先”设计原则，简化交互流程，突出核心操作按钮，避免信息过载；
- 强化离线模式支持，允许用户在无信号区域填写表单，待恢复连接后自动同步；
- 集成生物识别与动态令牌认证，提升账号安全性；
- 设置灵活的审批路由规则，支持会签、转办与加急处理；
- 提供开放API接口，便于与现有身份管理系统（如LDAP、钉钉、企业微信）对接。
在此方面，搭贝推出的移动EAM解决方案[https://www.dabeitech.com/mobile-eam] 支持iOS与Android双端运行，具备断点续传、二维码批量扫描与语音录入等功能。某电力公司使用该系统后，年度巡检任务完成率首次突破98%，较上年提升14个百分点。推荐访问其官网了解更多成功案例[https://www.dabeitech.com/case-studies]。
🔧 扩展要素：设备管理成熟度评估矩阵
为了帮助企业判断自身所处发展阶段，以下提供一个简化的设备管理成熟度模型：
| 成熟度等级 | 特征描述 | 典型技术应用 |
|---|---|---|
| Level 1 - 初始级 | 依赖人工记录，无系统化管理，故障频发 | 纸质台账、Excel表格 |
| Level 2 - 规范化 | 建立基础EAM系统，实现工单与备件数字化 | 传统EAM软件、条码扫描 |
| Level 3 - 可视化 | 实时监控关键指标，初步实现数据驱动决策 | SCADA、BI报表、大屏展示 |
| Level 4 - 预测化 | 引入AI算法进行故障预测与优化建议 | 机器学习模型、边缘计算网关 |
| Level 5 - 自主化 | 系统自主调节参数、触发维护动作，接近自治 | 数字孪生、自适应控制、闭环反馈 |
企业可根据此表对标自查，并制定渐进式升级路线。值得注意的是，Level 3到Level 4的跨越往往需要外部技术伙伴支持，而搭贝平台因其灵活性与开放性，已被多家企业选为跃迁跳板。
🧩 搭贝平台在设备管理升级中的角色定位
面对复杂的系统集成与快速变化的业务需求，传统定制开发模式已显疲态。低代码平台因其敏捷性与可扩展性，正成为设备管理数字化转型的关键支撑。搭贝作为国内领先的工业低代码平台，具备以下独特优势：
- 支持Modbus、OPC UA、MQTT等多种工业协议接入，轻松连接各类PLC与仪表；
- 提供拖拽式表单设计器与流程引擎，可在数小时内完成工单模板变更；
- 内置丰富的图表组件与预警规则库，满足多样化数据分析需求；
- 兼容私有化部署与公有云架构，满足不同企业的安全合规要求；
- 拥有活跃的开发者社区与完善的技术文档体系，降低学习门槛。
更重要的是，搭贝并非孤立工具，而是强调“嵌入现有生态”。它可作为桥梁，将老旧EAM系统与新兴AI模块有机衔接，避免“推倒重来”式改造带来的巨大风险与成本。例如，某钢铁集团在保留原有SAP PM模块的同时，通过搭贝搭建了一个轻量级预测维护前端，实现了新旧系统的平滑过渡。
对于预算有限的中小企业而言，搭贝还提供了“轻量起步”方案——从单一车间的点检管理切入，后续按需扩展至能源监控、质量追溯等模块。这种“积木式”建设路径，已被证明能有效控制ROI周期，提升管理层信心。立即注册可享专属顾问咨询服务[https://www.dabeitech.com/consult]。
