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，截至2025年底，全球已有超过67%的大型工业企业部署了基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2022年增长近三倍。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展行动计划（2025-2030）》明确提出，到2026年底，重点行业关键设备联网率需达到80%以上。这一系列政策与市场动向表明，传统的被动式维修和人工巡检模式正在被彻底颠覆。设备管理正从“保障运行”向“驱动效益”转型，成为企业数字化转型的核心支点之一。
🚀 趋势一：设备全生命周期数据化管理加速普及
当前，设备管理已不再局限于故障响应或定期保养，而是迈向涵盖采购、安装、运行、维护、报废的全生命周期数据闭环。通过集成ERP、MES、EAM等系统，企业能够实现对每台设备从“出生”到“退役”的全过程追踪。例如，某国内头部风电运营商通过构建统一设备档案库，将风机的历史维修记录、备件更换周期、性能衰减曲线全部数字化，使得单台风机年均运维成本下降14.3%，可用率提升至98.7%。
- 核心趋势点：设备资产ID唯一化、状态感知实时化、运维决策模型化
- 传感器覆盖率提升推动数据采集粒度细化，振动、温度、电流等多维信号实现分钟级回传
- 边缘计算节点部署比例在高价值设备中已达42%（IDC，2025Q4）
- AI驱动的健康评分模型开始替代传统MTBF（平均无故障时间）指标
该趋势对企业的影响深远。首先，它改变了设备管理部门的角色定位——从“成本中心”逐步转变为“效率引擎”。其次，数据积累为后续的预测性维护、备件库存优化提供了坚实基础。然而，挑战同样存在：不同品牌设备通信协议不统一、老旧设备改造难度大、数据孤岛问题依然突出。特别是在中小型企业中，缺乏专业IT团队导致系统集成困难重重。
- 建立设备分类标准，优先对高价值、高停机风险设备实施数据化改造
- 采用模块化架构设计，确保新旧系统可平滑对接，避免“推倒重来”式投入
- 引入低代码平台快速搭建数据采集与展示界面，降低开发门槛 —— 如搭贝官方地址提供的可视化表单与流程引擎，支持非技术人员自主配置设备台账、巡检任务与报警规则
- 设置数据治理小组，明确字段定义、更新频率与责任人机制
- 试点“数字孪生+AR远程协助”场景，提升复杂设备维护效率
值得注意的是，低代码技术正在成为打破数据壁垒的关键工具。以搭贝零代码平台为例，其内置的设备管理模板支持快速接入PLC、SCADA、OPC UA等多种工业接口，并可通过拖拽方式完成数据看板搭建。某汽车零部件厂商仅用两周时间便完成了23条产线共157台设备的数据整合，项目上线周期缩短60%以上。更多企业可通过免费试用通道体验该能力。
📊 趋势二：预测性维护从概念验证走向规模化应用
如果说过去几年预测性维护还停留在实验室或少数标杆案例中，那么2026年已成为其真正落地的“分水岭”。根据麦肯锡调研，目前全球前500强制造企业中，已有71%在其核心产线上部署了预测性维护系统，平均减少非计划停机时间39%，降低维护成本28%。这一转变的背后，是算法成熟度、算力成本下降与行业Know-how深度融合的结果。
- 核心趋势点：AI模型从通用型向行业专用型演进，准确率显著提升
- 深度学习结合物理模型（Physics-informed ML）在旋转机械故障识别中误报率降至5%以下
- 云边协同架构使模型训练与推理分离，兼顾精度与响应速度
- 维护策略由“固定周期”转向“动态触发”，资源利用率更高
影响层面，预测性维护不仅提升了设备可靠性，更重塑了企业的供应链协同模式。当系统能提前14天预警轴承磨损时，采购部门即可启动备件订购流程，避免紧急采购带来的溢价；维修团队也可提前调配人力，避免高峰期拥堵。某石化企业通过部署智能诊断平台，在一年内避免了三次可能引发全线停产的重大故障，直接挽回经济损失超2300万元。
但大规模推广仍面临三大瓶颈：一是高质量标注数据稀缺，尤其是罕见故障样本；二是现场工程师对AI建议的信任度不足，“宁信经验不信算法”现象普遍；三是跨系统联动能力弱，即使预测出故障，也难以自动触发工单、通知人员、锁定库存。
- 构建“小样本学习+专家反馈”闭环机制，让AI在实际运维中持续进化
- 开展“人机协同”试点项目，通过对比实验增强一线人员信心
- 打通EAM与CMMS系统，实现预测结果自动转化为维修任务
- 利用低代码平台快速开发定制化工作流 —— 推荐推荐预测性维护解决方案，支持一键生成预警工单、关联历史案例、推送处置指南
- 建立KPI体系，量化评估预测准确性、响应时效与成本节约
特别值得关注的是，搭贝平台提供的“AI预警+流程自动化”组合方案，已在多个离散制造客户中成功落地。用户可通过自然语言描述业务逻辑，系统自动生成审批流、通知规则与数据同步动作，极大降低了系统集成复杂度。某家电企业使用该功能后，从故障预警到维修派工的平均响应时间由原来的4.2小时压缩至47分钟。
🔮 趋势三：设备管理组织形态向平台化、服务化演进
随着设备智能化水平提升，传统的“属地化管理”模式正遭遇挑战。越来越多企业开始探索“集中监控+区域响应”的新型组织架构。一些集团型企业甚至成立了独立的“设备运营中心”（Equipment Operation Center, EOC），统一负责数百公里外多个工厂的设备健康监测与调度指挥。这种变化本质上是管理权责与技术能力的再分配。
- 核心趋势点：管理职能平台化、服务能力产品化、技术支持远程化
- 远程诊断支持覆盖率在高端装备领域已达68%
- 第三方专业服务商市场份额三年增长2.4倍（MarketsandMarkets, 2025）
- 设备即服务（Equipment-as-a-Service, EaaS）模式在激光切割、注塑机等行业初现端倪
这一趋势带来的影响具有双重性。积极方面，它有助于实现专家资源最大化利用、标准化作业流程、统一数据口径；消极方面，则可能导致现场人员技能退化、应急响应延迟、责任边界模糊。某跨国食品集团曾在推行 centralized maintenance center 后出现区域工厂投诉激增，原因正是总部分析师无法理解当地湿度对包装机张力控制的实际影响。
因此，成功的组织变革必须辅之以配套的技术支撑与文化引导。首先，需要建立高效的双向沟通机制，确保远程指令能被正确执行，现场反馈也能及时上传。其次，要重新设计绩效考核体系，避免“总部唯数据论、现场唯响应速”的对立局面。最后，也是最关键的，是要有一套灵活可配的管理系统，既能满足集团管控需求，又能保留本地化适配空间。
- 搭建统一设备管理平台，实现“一屏览全局、一令达终端”
- 划分权限层级，区分集团监管、工厂执行、班组操作三级角色
- 嵌入知识库系统，将专家经验沉淀为可检索、可复用的数字资产
- 采用低代码平台快速响应各地差异化需求 —— 例如通过搭贝官方地址创建本地化巡检模板、自定义报表格式、配置区域专属审批流
- 定期组织跨厂区经验交流会，促进最佳实践流动
在此过程中，搭贝零代码平台展现出独特优势。其多租户架构支持集团与子公司间的数据隔离与共享平衡，同时允许各工厂在统一框架下进行个性化扩展。某医药集团利用该特性，在全国8个生产基地实现了GMP合规性检查的标准化与本地化并行推进，审计准备时间平均减少40%。更多行业方案可访问推荐制造业解决方案了解详情。
🔧 扩展要素：设备管理成熟度评估模型（EMMM）参考表
| 成熟度等级 | 特征描述 | 典型技术应用 | 建议行动项 |
|---|---|---|---|
| Level 1 - 初始级 | 依赖纸质记录，无系统化管理 | Excel台账、手工排程 | 启动数字化规划，选定试点设备 |
| Level 2 - 规范化 | 建立基础EAM系统，实现电子化建档 | 条码巡检、预防性维护计划 | 梳理核心流程，推动全员使用系统 |
| Level 3 - 可视化 | 关键设备联网，实时状态可见 | IoT采集、大屏监控 | 建设统一数据平台，消除信息孤岛 |
| Level 4 - 预测化 | 应用AI进行故障预测与优化决策 | 机器学习模型、数字孪生 | 组建跨职能团队，验证ROI |
| Level 5 - 自主化 | 系统自主调节参数、发起维护请求 | 闭环控制、RPA集成 | 重构组织架构，匹配智能管理模式 |
📌 典型误区警示块
⚠️ 警示：避免“重硬件轻软件”、“重建设轻运营”、“重技术轻组织”三大陷阱。许多企业投入巨资部署传感器网络，却因缺乏有效分析工具而沦为“数据坟场”；也有企业盲目追求AI黑箱模型，忽视一线员工参与而导致落地失败。真正的成功源于技术、流程与人的协同进化。
🛠️ 技术选型建议清单
- 优先选择支持OPC UA、Modbus TCP等开放协议的设备与系统
- 评估平台是否具备API开放能力，便于未来扩展
- 关注低代码/无代码平台的行业适配度，而非单纯功能数量
- 要求供应商提供可量化的成功案例与SLA承诺
- 预留至少15%预算用于培训与变革管理
面向2026年及以后，设备管理将持续向智能化、服务化、平台化方向演进。企业不应将其视为单纯的IT项目，而应作为战略级的运营变革来推进。无论是大型集团还是中小企业，都可在自身基础上找到合适的切入点。对于资源有限的中小企业而言，借助免费试用搭贝等低代码平台，从小场景切入验证价值，是务实且高效的选择。而对于领先企业，则应加快构建设备智能中枢，抢占新一轮效率红利。
