根据Gartner 2026年初发布的《全球企业资产智能化白皮书》，截至2025年底，全球超过67%的中大型制造与能源企业已完成设备管理系统从传统工单模式向数据驱动型架构的转型。这一转变的背后，是工业物联网（IIoT）部署率年均增长23%、边缘计算节点普及率达41%以及AI模型在故障识别场景准确率突破92%的技术支撑。以三一重工、国家电网为代表的龙头企业已实现万台级设备的实时状态监控与自动调度响应，标志着设备管理正式迈入“感知-分析-决策-执行”闭环时代。
🚀 趋势一：基于AIoT的智能设备协同网络正在重塑运维逻辑
当前设备管理最显著的变化在于终端设备不再孤立运行，而是通过嵌入式传感器、边缘网关和统一通信协议形成高度互联的智能网络。据IDC监测数据显示，2025年中国工业现场部署的联网设备数量已达8.7亿台，同比增长34.6%，其中支持OPC UA或MQTT协议的设备占比达78%。这种连接性的提升使得设备状态数据能够以秒级频率上传至中央平台，为后续的动态调度与资源优化提供了基础条件。
该趋势的核心价值体现在两个层面：其一是故障响应速度的质变。例如某石化企业在引入AIoT系统后，关键压缩机组的异常温升可在15秒内被检测并触发预警流程，相较人工巡检平均提前4.2小时发现隐患；其二是资源配置效率的重构。当所有设备运行负载、能耗曲线和维修历史实现可视化后，生产排程可动态调整以避开高风险时段，某汽车零部件厂商因此将设备综合效率（OEE）提升了19.3%。
然而，构建此类网络面临三大挑战：首先是异构设备的数据标准化难题。老旧PLC系统与新型智能仪表往往采用不同通讯协议，导致集成成本居高不下；其次是网络安全边界模糊化带来的风险上升。McAfee报告指出，2025年制造业遭受的勒索软件攻击中有57%源自未受保护的边缘节点；最后是组织架构滞后于技术变革，传统“机修+电仪”分立管理模式难以适应跨系统联动需求。
- 核心趋势点：设备从“功能单元”演变为“数据源+执行端”的复合体
- 边缘智能模块使本地决策成为可能，减少对中心云的依赖
- 数字孪生技术实现物理设备与虚拟模型的实时映射
- 多厂商设备通过开放API实现即插即用式集成
- 制定企业级IIoT接入标准，明确协议兼容性要求与安全认证机制
- 建立跨部门联合运营团队，打破“竖井式”管理壁垒
- 优先在高价值产线部署试点项目，验证ROI后再规模化推广
- 引入零信任安全架构，对每个接入节点实施身份验证与权限控制
- 利用搭贝低代码平台快速搭建设备接入中间件，降低开发门槛
值得注意的是，低代码工具在此过程中展现出独特优势。某食品加工集团使用搭贝仅用两周时间完成了原有MES系统与23类异构设备的数据对接，开发效率较传统编码方式提升5倍以上。其可视化拖拽界面允许IT人员直接配置数据采集规则，无需深度编程即可生成稳定的数据管道。
📊 趋势二：预测性维护正取代定期检修成为主流策略
麦肯锡最新调研表明，采用预测性维护（PdM）的企业相比传统模式平均节省20%-40%的维护成本，并将非计划停机时间缩短35%-50%。这一转变的动力源于机器学习算法在振动分析、红外热成像和油液检测等领域的成熟应用。西门子在其燃气轮机服务中部署的AI诊断系统，已能识别出14种典型故障模式，准确率达到91.7%，误报率低于行业平均水平60%。
预测性维护的本质是从“时间驱动”转向“状态驱动”。过去基于固定周期的保养安排常导致过度维护或维护不足——前者造成备件浪费与人力闲置，后者埋下突发故障隐患。而现代PdM系统通过持续采集设备多维度参数，结合历史故障库训练退化模型，可精准预判剩余使用寿命（RUL）。某钢铁厂高炉鼓风机项目显示，在引入LSTM神经网络进行趋势预测后，轴承更换时机的判断误差由±7天缩小至±1.8天。
影响层面看，该趋势不仅改变维修作业方式，更深刻影响供应链管理与财务规划。由于备件采购可依据实际损耗进度安排，库存周转率普遍提升25%以上；同时大修资金支出更具可预见性，便于纳入年度预算统筹。但落地过程中仍存在模型泛化能力弱、标注数据稀缺等问题。尤其对于小批量特种设备，缺乏足够故障样本导致监督学习效果不佳。
- 核心趋势点：维护决策由经验主导转为数据建模驱动
- 融合物理机理与数据驱动的混合建模成为研究热点
- 自监督学习技术缓解标注数据不足困境
- 移动端APP实现实时诊断结果推送与工单自动生成
- 梳理关键设备清单，优先对停机损失高的资产实施PdM
- 建立标准化数据采集规范，确保信号质量满足建模要求
- 联合设备制造商共建行业故障知识图谱
- 采用迁移学习解决小样本场景下的模型训练难题
- 借助搭贝平台内置的时序分析组件快速构建初步预测模型
一个典型案例来自南方电网下属变电站，其变压器油色谱监测数据长期未能有效利用。技术人员通过搭贝的低代码AI模块，将原有SCADA系统数据导入后，仅需简单配置即可完成特征工程与模型训练，最终实现乙炔浓度异常的提前14天预警，避免了一次潜在的重大事故。
🔮 趋势三：低代码/无代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
Forrester Research在2026 Q1报告中强调，设备管理系统的平均迭代周期已从2020年的8.3个月压缩至现在的45天以内，背后推手正是低代码开发模式的广泛应用。传统定制化开发动辄需要数月需求调研、系统设计与测试验证，而如今业务人员可通过图形化界面自行搭建表单、流程和报表，极大缩短了从问题发现到解决方案上线的时间窗口。
这种敏捷性在应对突发需求时尤为关键。新冠疫情后全球供应链波动频繁，许多企业需快速调整设备利用率考核指标。某家电企业原KPI体系仅统计开机时长，无法反映真实产能贡献。其设备管理部门使用低代码工具在三天内部署了新版绩效看板，新增单位能耗产出、换型频次损耗等六个维度，支撑管理层迅速做出产线优化决策。
更重要的是，低代码平台降低了数字化参与门槛，使一线工程师也能成为“公民开发者”。他们最了解现场痛点，却长期受限于IT排期。现在可通过拖拽组件快速实现小型工具，如点检路线优化计算器、润滑剂用量自动提醒器等。德勤调查显示，启用低代码战略的企业中，有61%的一线员工在过去一年内自主开发过至少一个实用工具。
- 核心趋势点：设备管理系统的建设权从IT部门部分让渡给业务单元
- 可视化流程设计器支持复杂审批链的灵活配置
- 预制模板库覆盖常见EAM场景，开箱即用
- 与企业微信、钉钉等办公生态无缝集成
- 设立低代码创新基金，鼓励基层提交改进提案
- 建立应用发布审核机制，防范数据泄露风险
- 定期组织技能培训工作坊，提升全员数字素养
- 选择具备工业级安全认证的平台供应商
- 通过搭贝免费版本开展概念验证（PoC），验证业务价值
值得关注的是，搭贝近期推出的“设备健康度评分卡”模板，已被多家客户用于快速搭建个性化监控系统。该模板预集成了振动、温度、电流等多项参数的加权算法，用户只需绑定数据源即可生成可视化仪表盘，部署时间由原来的3周缩短至不到1天。
扩展元素：设备管理成熟度评估矩阵
| 维度 | 初级阶段（0-2分） | 进阶阶段（3-4分） | 领先阶段（5分） |
|---|---|---|---|
| 数据采集 | 人工记录为主 | 部分设备自动采集 | 全量实时联网采集 |
| 分析能力 | 静态报表展示 | 支持趋势图表分析 | 集成AI预测模型 |
| 响应机制 | 被动报修处理 | 定期预防性维护 | 主动预警与自动派单 |
| 系统灵活性 | 固化功能模块 | 有限参数配置 | 支持低代码快速扩展 |
| 组织协同 | 维修部门独立运作 | 跨部门信息共享 | 全流程闭环协作 |
企业可通过上述矩阵进行自评，明确当前所处位置及升级路径。建议每年开展一次评估，跟踪数字化进展。
案例延伸：新能源电池工厂的全生命周期管理实践
位于江苏的一家动力电池生产企业，面对日均30万次的设备启停操作，传统管理方式难以为继。该公司采取三步走策略：首先部署无线振动传感器网络覆盖涂布、辊压等核心工序；其次引入搭贝平台整合ERP、MES与SCADA系统数据；最后构建包含设备健康指数、维护成本占比、能效等级在内的三维评价体系。
实施一年后，关键指标改善显著：非计划停机下降42%，单GWh产能对应的维保人力投入减少28%，设备报废前平均服役年限延长1.7年。特别值得一提的是，其基于搭贝开发的“备件生命周期追踪器”，实现了从采购入库到安装替换再到残值回收的全程溯源，为后续碳足迹核算提供可靠依据。
未来展望：向自治型设备生态演进
Looking ahead，设备管理将朝着更高阶的自治系统发展。Gartner预言，到2028年将出现首批具备自我诊断、自我修复与自我协商能力的“智能体化”设备集群。这些设备不仅能自主上报故障，还可与其他关联单元协商调整运行参数以规避风险，甚至发起备件订购请求并通过区块链完成小额支付结算。
支撑这一愿景的技术栈包括强化学习驱动的决策引擎、基于5G-U的超低延迟通信网络以及分布式账本技术支持的信任机制。虽然全面实现尚需时日，但已有雏形显现。博世苏州工厂试点项目中，AGV运输车在检测到电池电量低于阈值时，会自动导航至空闲充电桩并释放当前任务给邻近车辆，整个过程无需中央调度干预。
面对这场深刻变革，企业不应等待完美方案出现才行动。相反，应抓住当前窗口期，夯实数据基础、培养复合人才、选择灵活技术架构。正如某央企设备总监所言：“未来的竞争力不在于拥有多少高端装备，而在于能否让每一台设备持续释放最大价值。”
