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IDC最新报告显示，截至2025年底，全球已部署智能传感设备的工业设施同比增长37%，其中超过68%的企业已将设备数据接入统一运营平台。这一趋势背后，是设备生命周期管理复杂度的指数级上升——传统依赖人工巡检与纸质台账的模式正迅速失效。以德国西门子安贝格工厂为例，其通过全面部署边缘计算网关与AI诊断系统，设备非计划停机时间下降至历史最低的1.2小时/年，较2020年减少89%。与此同时，中国国家市场监管总局于2025年第四季度发布《高风险特种设备数字化监管指南》，明确要求所有压力容器、电梯及起重机械必须实现运行状态实时上报与远程可查。政策驱动叠加技术成熟，推动设备管理从“被动响应”向“主动治理”转型。
🚀 趋势一：全域感知下的智能设备互联生态
当前领先企业正构建覆盖全厂区、全类型设备的物联网感知网络。这一趋势的核心在于打破“信息孤岛”，实现从单机设备到产线集群的数据贯通。根据Gartner 2025年Q4调研数据，采用统一IoT平台的企业在设备故障识别速度上平均提升5.3倍，维修工单生成延迟降低至分钟级。典型案例如三一重工“灯塔工厂”，其通过部署超12万点位传感器，实现了对挖掘机液压系统、发动机温控等关键参数的毫秒级采集，并结合数字孪生模型进行动态仿真。
- 设备即节点：每台设备被赋予唯一身份标识（Device ID），支持自动注册、配置下发与固件远程升级；
- 协议融合能力：新型网关普遍兼容Modbus、OPC UA、MQTT等多种工业协议，解决老旧设备接入难题；
- 边缘智能前置：本地部署轻量化AI推理模块，在不依赖云端的情况下完成异常振动、温度突变等初级诊断。
该趋势对企业架构提出全新挑战：一方面需建立跨部门协作机制，打通IT与OT系统权限壁垒；另一方面则要求重新设计数据治理策略，确保采集频率、存储周期与合规要求相匹配。例如某石化企业在推进炼化装置联网过程中，因未预先设定数据脱敏规则，导致部分工艺参数外泄风险触发内部审计警报。
- 优先开展设备资产普查，梳理品牌、型号、通信接口等基础属性，形成可管理清单；
- 选择具备开放API架构的IoT平台，避免厂商锁定，推荐使用支持标准RESTful接口的产品；
- 分阶段实施网络隔离策略，生产控制区与数据采集区之间部署工业防火墙，保障网络安全；
- 引入搭贝官方地址提供的可视化组态工具，快速搭建设备拓扑图与实时监控看板；
- 建立设备健康评分体系，综合运行时长、报警频次、维护记录等维度生成动态画像。
📊 趋势二：基于机器学习的预测性维护普及化
如果说过去五年是预测性维护的技术验证期，那么2026年已进入规模化应用元年。麦肯锡研究指出，采用AI驱动维护策略的企业，其年度维修成本平均下降21%-34%，同时备件库存周转率提升近40%。这一转变得益于算法模型训练成本的显著降低以及高质量标注数据集的积累。以风电行业为例，金风科技利用历史十年的齿轮箱振动数据训练深度残差网络（ResNet），成功将早期磨损识别准确率提升至92.7%，远超传统阈值告警方式的61%。
- 多源数据融合分析：整合SCADA系统日志、红外热成像图像、声学信号等异构数据，构建更完整的设备状态视图；
- 自适应学习机制：模型能够根据季节变化、负载波动等外部因素自动调整判断阈值，减少误报；
- 可解释性增强：通过SHAP值、LIME等方法输出关键影响因子，帮助工程师理解AI决策逻辑。
然而，落地过程中仍存在现实障碍。首先是数据质量问题，许多中小企业缺乏长期稳定的数据积累，导致模型泛化能力不足。其次是组织惯性，一线运维人员往往对“黑箱式”AI建议持怀疑态度。某汽车零部件厂曾上线轴承寿命预测系统，但由于未同步优化派工流程，预报结果未能及时转化为检修计划，最终项目停滞。
- 启动小范围试点项目，选取高价值、高故障率设备作为突破口，如空压机、冷却塔主泵等；
- 联合设备原厂获取典型故障案例库，用于补充自有数据不足；
- 开发人机协同工作流，将AI预警嵌入现有MES或EAM系统，确保信息流转闭环；
- 利用免费试用通道体验低代码建模环境，无需编写Python即可完成特征工程与模型部署；
- 定期组织跨职能复盘会议，收集现场反馈持续迭代算法逻辑。
| 维护模式 | 平均故障响应时间 | 年维修成本占比（占设备原值） | MTBF（平均无故障时间） |
|---|---|---|---|
| 事后维修 | 8-24小时 | 18%-25% | 300-500小时 |
| 定期保养 | 4-8小时 | 12%-16% | 600-900小时 |
| 预测性维护 | <2小时 | 7%-10% | 1200+小时 |
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
面对日益复杂的设备管理需求，传统定制开发模式已难以满足快速变化的业务场景。埃森哲调研显示，2025年仍有43%的企业使用十年前开发的EAM系统，功能僵化、扩展困难成为普遍痛点。而低代码平台的兴起，正在重塑这一格局。据统计，采用低代码构建设备管理应用的企业，平均交付周期缩短至原来的1/5，且后期维护成本下降约60%。尤其适用于中小型制造企业，这些组织通常不具备专职开发团队，但又亟需个性化解决方案。
- 表单驱动配置：通过拖拽方式定义设备档案字段、巡检项、审批流程，无需数据库建模知识；
- 流程自动化引擎：支持设置条件触发动作，如“当设备连续报警3次时，自动创建高级别工单并通知主管”；
- 移动端无缝适配：生成的应用天然兼容iOS与Android，支持离线填报与扫码识别设备二维码。
值得注意的是，低代码并非万能解药。部分企业误将其视为完全替代专业系统的方案，忽视了底层数据架构的重要性。正确的定位应是“敏捷补充层”——在核心ERP/EAM之外，快速搭建专项应用以应对突发需求。例如某食品加工厂临时接到FDA审计要求，需在两周内实现清洗消毒记录电子化追溯，借助推荐***低代码平台，仅用96小时即完成从设计到上线全过程。
- 评估现有系统短板，识别最适合低代码介入的场景，如临时报表、移动巡检、专项检查等；
- 组建由业务骨干与IT人员组成的联合小组，确保需求表达准确且技术可行；
- 制定平台使用规范，包括命名规则、权限分配、版本控制等，防止“影子IT”失控；
- 优先选用集成能力强的平台，确保能与主流MES、SAP PM模块对接；
- 建立应用生命周期管理制度，定期清理废弃应用，释放资源。
场景延伸：新能源电站设备群协同调度
随着分布式能源渗透率提升，光伏与储能系统的设备管理呈现出新特征。不同于传统集中式电厂，这类设施分布广、环境差异大、运维难度高。某省级电网公司在管理其辖下237座村级光伏站时发现，单纯依靠定期巡检无法应对突发阴影遮挡、逆变器脱网等问题。为此，该公司构建了基于AIoT的区域集控平台，实现了远程功率调节、组件级监控与故障自愈重启。特别地，系统引入“设备群协同”概念——当某站点光照不足时，自动调增邻近站点输出，维持整体供电曲线平稳。这种群体智能管理模式，标志着设备管理从个体优化迈向系统最优。
安全边界：医疗设备管理中的合规红线
在高度监管的医疗领域，设备管理不仅关乎效率，更直接关联患者安全。国家药监局2025年通报数据显示，全年共收到Ⅲ类医疗器械不良事件报告1.8万起，其中37%与维护不当或校准缺失有关。因此，医院在推进智能化改造时必须严守合规底线。例如CT机、呼吸机等设备的软件更新必须经过CFDA备案流程，任何未经授权的远程操控均属违法。在此背景下，一些三甲医院开始采用“双轨制”策略：日常运行数据上传至私有云平台用于分析优化，但涉及控制指令的操作仍保留在本地终端执行，并保留完整操作日志供审计查验。
未来展望：设备即服务（DaaS）商业模式演进
设备管理的价值边界正在向外延展。越来越多的设备制造商不再仅出售硬件，而是提供“性能保障+运维托管”的打包服务。施耐德电气推出的EcoStruxure Power Monitoring Expert即为典型案例，客户按用电可靠性指标付费，供应商负责后台系统运维与前端设备健康保障。这种模式倒逼制造商提升产品可靠性与远程服务能力，同时也促使用户转变观念——从“拥有资产”转向“购买结果”。可以预见，未来五年内将出现更多基于区块链的设备使用计量结算系统，实现真正的按用量计费、透明分账。
