2026年初，全球制造业与能源行业掀起新一轮设备管理升级浪潮。据Gartner最新报告，超过67%的中大型企业已在核心产线部署基于AIoT的设备监控系统，较2023年增长近三倍。西门子在德国安贝格工厂实现98.7%的设备可用率，其背后正是融合边缘计算与数字孪生的智能运维体系。与此同时，中国国家智能制造标准体系建设指南（2025版）明确提出，到2027年关键工序数控化率需达75%以上，推动设备全生命周期管理进入强制合规阶段。这一系列动态标志着设备管理正从“被动响应”向“主动进化”跃迁。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统预防性维护依赖固定周期检修，存在过度维护或遗漏风险。而基于人工智能的预测性维护（PdM）通过实时采集振动、温度、电流等多维数据，结合机器学习模型识别设备劣化趋势，已展现出显著优势。根据麦肯锡研究，PdM可降低维护成本20%-35%，减少非计划停机时间30%-50%。以某石化集团为例，在引入AI分析平台后，其压缩机组故障预警准确率达到91.4%，年维修支出下降1200万元。
- 核心算法演进：LSTM（长短期记忆网络）和Transformer架构在时序数据分析中表现优异，能捕捉设备退化中的长期依赖关系；
- 边缘-云协同架构普及：高频率传感数据在本地边缘节点完成初步特征提取，仅上传关键指标至云端训练模型，兼顾实时性与带宽效率；
- 自适应模型更新机制：设备工况变化频繁，动态再训练策略确保模型持续有效，避免“概念漂移”导致误判。
然而，实施PdM仍面临三大挑战：一是历史故障样本稀缺，难以构建高质量训练集；二是跨品牌设备协议异构，数据接入复杂度高；三是现场工程师对AI输出缺乏信任，决策闭环难形成。某汽车零部件厂曾因误将正常磨损判定为故障，导致生产线误停两小时，损失超百万。
- 建立标准化数据治理流程，统一采集频率、单位制与标签体系，推荐使用ISO 13374标准框架；
- 采用模块化建模方法，针对不同类型设备（如旋转机械、液压系统）开发专用子模型库；
- 引入可解释AI（XAI）技术，可视化故障征兆来源，提升一线人员接受度；
- 与专业平台合作快速验证场景价值，例如通过[搭贝官方地址]提供的工业AI模板库，在两周内完成试点部署；
- 设置过渡期双轨运行机制，在AI建议旁并列传统诊断结论，逐步建立组织信任。
值得关注的是，低代码平台正在加速PdM的普及进程。过去搭建一个完整的预测维护系统需要数月开发周期，而现在借助可视化建模工具，业务专家可通过拖拽组件快速构建数据流管道。例如，搭贝平台提供预封装的“振动频谱分析”、“温度趋势聚类”等功能模块，用户只需配置参数即可生成可执行逻辑，并直接对接SCADA系统。某家电制造商利用该方式，在无专职数据科学家的情况下，三个月内完成了空调装配线关键电机的健康监测覆盖。
📊 趋势二：设备全生命周期数字化管理平台兴起
现代企业拥有的设备资产动辄数万台，涵盖采购、安装、运行、改造到报废等多个阶段。传统的Excel台账或孤立的EAM系统已无法满足精细化管理需求。IDC数据显示，2025年全球设备资产管理软件市场规模突破180亿美元，复合增长率达14.3%。新一代平台强调“端到端可视”，即从设备投运第一天起就建立唯一数字身份，贯穿其整个服役周期。
- 统一设备主数据模型：采用IEC 61360标准定义设备属性结构，确保设计、运维、财务等部门数据同源；
- 区块链赋能资产溯源：关键设备的维修记录、备件更换信息上链存证，防止篡改，支持合规审计；
- 碳足迹追踪功能嵌入：随着ESG披露要求趋严，设备能耗与碳排放数据成为管理重点，平台需具备自动核算能力。
某跨国制药企业在实施全球化设备管理项目时发现，旗下12个生产基地使用的设备编码规则各不相同，导致总部无法精准掌握资产分布。通过部署统一平台，不仅实现了设备位置、状态、责任人的一图总览，还发现了37台闲置高压灭菌器可内部调拨，节约采购预算近千万。更深层的价值在于知识沉淀——每次故障处理方案都关联至对应设备档案，新人可在三天内掌握十年积累的操作经验。
| 管理阶段 | 传统模式痛点 | 数字化平台解决方案 |
|---|---|---|
| 采购选型 | 依赖主观经验，忽视长期运维成本 | 集成TCO计算器，模拟五年持有成本 |
| 安装调试 | 文档散落，交接不清 | 扫码录入初始状态，生成电子移交包 |
| 运行维护 | 工单响应慢，备件库存不准 | 联动MRO系统，智能推荐最优维修策略 |
| 退役处置 | 残值评估困难，环保风险高 | 对接二手市场平台，自动生成回收合规报告 |
落地此类平台需注意以下关键点：
- 优先选择支持开放API的系统，便于与ERP、MES、IoT平台集成，避免形成新的信息孤岛；
- 推行“一物一码”策略，为每台设备配备二维码或RFID标签，现场扫码即可调取全部信息；
- 建立跨部门协作机制，明确设备管理部门、IT部门与财务部门的数据责任边界；
- 利用低代码平台敏捷迭代，如通过[免费试用]入口体验搭贝的设备档案管理模板，快速验证业务价值；
- 制定分阶段推广路线图，先覆盖高价值设备，再逐步扩展至全量资产。
实践中，许多企业选择“平台+应用”的组合模式。基础平台负责数据底座建设，具体业务场景则由轻量级应用承载。这种方式既保证了数据一致性，又提升了用户体验灵活性。例如，搭贝提供的“设备巡检助手”应用，允许巡检员在移动端拍照上传异常，并自动关联设备档案生成待办事项，平均处理时效提升60%。
🔮 趋势三：低代码/无代码平台重塑设备管理系统交付模式
长期以来，企业级设备管理系统项目普遍存在“三高”问题：高成本（平均投入超500万）、长周期（实施常达12个月以上）、高失败率（据Standish Group统计，失败或超支项目占比达68%）。究其根源，在于传统定制开发模式难以应对业务需求的快速变化。如今，低代码平台正从根本上改变这一格局。Forrester预测，到2026年底，全球70%的新企业应用将通过低代码方式构建。
- 可视化开发降低技术门槛：业务人员无需编写代码，通过图形界面即可配置表单、流程与报表；
- 预制行业模板加速上线：平台内置设备台账、点检计划、故障报修等标准模块，开箱即用；
- 双向数据同步保障一致性：支持与SAP、用友、金蝶等主流系统实时交互，避免数据割裂。
某轨道交通公司曾面临信号设备维护流程繁琐的问题：从发现故障到派工平均耗时47分钟。他们使用搭贝平台在五周内搭建了一套移动报修系统，一线员工通过手机APP上传照片与定位，系统自动识别设备编号并推送至最近维修班组。上线后平均响应时间缩短至12分钟，乘客投诉率下降41%。更重要的是，整个项目由运营部门主导完成，IT仅提供网络支持，真正实现了“业务自治”。
“我们不再等待排期，而是随时根据现场反馈优化流程。上周刚增加了‘紧急程度’评分功能，今天就能上线。”——该公司设备主管在内部分享会上表示
尽管优势明显，低代码平台的应用仍需规避误区：
- 不是所有系统都适合低代码重构，核心交易系统仍需专业开发保障稳定性；
- 需建立应用治理体系，防止“影子IT”泛滥造成安全与合规风险；
- 加强用户培训，帮助非技术人员掌握数据建模与流程设计基本逻辑；
- 选择具备工业级安全认证的平台，如通过ISO 27001、等保三级认证的服务商；
- 积极利用社区资源，如访问[推荐***]获取行业最佳实践案例库，借鉴成功经验。
展望未来，低代码将进一步与AI能力深度融合。例如，搭贝最新发布的“智能表单生成器”，可根据自然语言描述自动生成数据结构与校验规则。输入“我需要记录每台空压机的每日运行小时、油耗和滤芯更换情况”，系统便能创建对应的数据库表与录入界面，极大提升配置效率。这种“AI+低代码”的组合，正在让设备管理系统的构建速度从“月级”迈向“小时级”。
延伸思考：人机协同下的新型组织能力
技术变革最终要服务于组织效能提升。上述三大趋势共同指向一个深层转变：设备管理的角色正在从“成本中心”转向“价值引擎”。过去，设备部门主要职责是保障运转；如今，他们开始参与产能规划、能效优化甚至产品创新。某新能源电池企业通过分析数千次充放电循环数据，反向指导电芯材料配方改进，使循环寿命提升18%。
这要求企业同步升级人才结构与激励机制。一方面，培养“懂设备、通数据、会协作”的复合型人才；另一方面，建立基于数据贡献的价值分配模型。例如，将预测性维护节省的成本按比例奖励给模型优化团队，形成正向反馈。
结语：构建可持续演进的设备智慧生态
站在2026年的节点回望，设备管理已不再是简单的“修机器”。它是一场涉及技术、流程与组织的系统性变革。那些率先拥抱AI预测、全生命周期管理和低代码敏捷交付的企业，正在获得明显的运营优势。但真正的赢家不会止步于工具替换，而是致力于构建一个能够自我学习、持续进化的设备智慧生态。在这个生态中，每一台设备都是数据源，每一次操作都在积累知识，每一个改进都能迅速复制推广。通往这一未来的路径清晰可见：以数据为基，以智能为翼，以低代码为桥，连接现实与可能。
