2026年初，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理升级潮。据Gartner最新报告，截至2025年底，全球已有超过67%的中大型工业企业部署了物联网（IoT）驱动的设备监控系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数2025》显示，设备综合效率（OEE）平均提升18.3%，其中智能化运维贡献率达52%。这一系列数据背后，是设备管理从传统台账式向数据驱动型的根本转变。尤其在新能源、半导体和高端装备制造领域，设备停机成本每小时可达数十万元，企业对实时感知、快速响应和前瞻干预的需求空前强烈。在此背景下，以智能互联、预测性维护和低代码敏捷部署为核心的三大趋势正重塑行业格局。
🚀 趋势一：全域设备智能互联成为基础设施
过去五年，工业互联网平台的普及为设备连接提供了底层支撑。然而，真正意义上的“全域互联”不仅指物理层面的接入，更强调多源异构数据的融合与语义统一。当前，越来越多的企业正在构建基于数字孪生的设备资产模型，将PLC、SCADA、MES、ERP等系统的数据进行整合，实现从单点监测到全生命周期可视化的跨越。
例如，某头部光伏组件制造商通过部署边缘计算网关，将其分布在六个生产基地的2,300余台生产设备全部接入统一平台。每台设备的关键参数如温度、振动、电流、运行状态等以秒级频率上传至云端，并结合工艺流程图生成动态健康画像。该企业运维负责人表示：“以前我们依赖人工巡检和报警触发响应，现在系统能自动识别异常模式并推送处置建议，平均故障发现时间缩短了76%。”
这种深度互联带来的影响远超效率提升。首先，它打破了部门间的信息孤岛，使生产、维护、采购甚至财务部门能够基于同一套真实数据协同决策。其次，设备行为数据积累为AI建模提供了高质量训练集，为后续高级分析奠定基础。最后，标准化的数据接口也促进了第三方服务商的生态接入，推动形成开放协作的技术架构。
值得注意的是，实现全域互联仍面临挑战。不同厂商设备通信协议不兼容、老旧设备改造成本高、网络安全防护薄弱等问题依然突出。因此，在推进过程中需制定分阶段实施路径：
- 优先对高价值、高故障率设备进行联网改造，采用模块化边缘采集装置降低硬件投入门槛；
- 建立统一的数据标准与元数据管理体系，确保字段命名、单位、采样频率的一致性；
- 引入零信任安全架构，对设备身份认证、数据传输加密、访问权限控制进行全面加固；
- 选择支持多协议解析的集成平台，如搭贝官方地址提供的低代码物联网中枢，可快速对接Modbus、OPC UA、MQTT等多种工业协议；
- 通过可视化看板实时监控设备在线率、数据完整性等关键指标，持续优化连接质量。
📊 趋势二：预测性维护正取代定期检修成为主流
如果说智能互联解决了“看得见”的问题，那么预测性维护则致力于解决“预判准”的难题。传统的预防性维护通常基于固定周期或累计工时，存在过度维护或维护不足的双重风险。而基于机器学习的预测模型，能够从历史运行数据中提取退化特征，精确估算剩余使用寿命（RUL），从而实现“该修才修”的精准干预。
国际能源署（IEA）一项针对风电行业的研究指出，采用振动分析+温度趋势+油液检测的复合预测模型后，齿轮箱故障预警准确率达到89.4%，平均提前预警时间达14.7天，直接减少非计划停机损失约320万美元/年/百台机组。在国内，某轨道交通运营公司利用声纹识别技术监测列车牵引电机，成功在轴承出现微裂纹阶段即发出预警，避免了一起可能引发线路中断的重大事故。
预测性维护的核心价值在于变被动为主动。其影响体现在三个层面：一是显著降低维修成本，麦肯锡测算表明，相比传统方式可节省12%-30%的维护支出；二是延长设备寿命，通过对磨损趋势的精细把控，部分核心部件使用寿命可延长15%以上；三是提升安全保障，特别是在化工、电力等高危行业，提前发现潜在隐患可有效防止灾难性后果。
然而，构建可靠的预测模型并非易事。许多企业在实践中遭遇“有数据无洞察”的困境——积累了海量原始数据，却缺乏有效的特征工程能力和算法调优经验。此外，模型漂移（Model Drift）问题也不容忽视，随着设备老化或工况变化，原有模型性能会逐渐下降。
为此，推荐采取以下落地策略：
- 从小范围试点开始，选取典型故障场景（如电机过热、泵体振动超标）验证模型有效性；
- 结合领域知识设计特征变量，例如将负载波动率、启停频次、环境温湿度纳入输入维度；
- 采用在线学习机制，让模型随新数据流入动态更新参数，保持预测精度；
- 建立模型评估体系，定期检验召回率、误报率、提前预警期等关键指标；
- 借助免费试用的低代码AI建模工具，业务人员无需编写代码即可完成数据清洗、特征选择、模型训练全过程，大幅降低技术门槛。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
面对日益复杂的设备管理需求，传统定制开发模式暴露出周期长、成本高、灵活性差等弊端。一个典型的EAM系统项目往往需要6-18个月才能上线，而在此期间业务需求可能已经发生变化。相比之下，低代码平台凭借可视化拖拽、预置模板和自动化流程引擎，使非技术人员也能快速构建应用，极大提升了组织响应速度。
根据Forrester 2025年Q4调研，采用低代码开发的设备管理应用平均交付时间仅为传统方式的28%，且后期修改效率提升5倍以上。某汽车零部件工厂曾面临产线换型频繁导致工装夹具管理混乱的问题。IT团队联合车间主管使用搭贝官方地址平台，在两周内搭建出一套包含扫码登记、借用审批、定位追踪、到期提醒功能的轻量级管理系统，投入使用后工具丢失率下降64%，盘点效率提升80%。
低代码的兴起正在改变企业数字化建设的权力结构。以往由IT部门主导的封闭式开发，正在转向“业务+IT”协同共创的开放模式。一线工程师可以根据现场实际痛点自行设计表单、设置规则、配置报表，真正实现“谁使用、谁设计、谁优化”。这种去中心化的创新机制，激发了基层员工的参与热情，也使得系统更贴近真实作业场景。
当然，低代码并非万能解药。其适用边界主要集中在流程类、表单类、轻量级集成类应用，对于涉及复杂算法、高性能计算或强实时控制的场景仍需专业开发支持。同时，若缺乏统一治理，容易导致“影子IT”泛滥，带来数据孤岛和合规风险。
为最大化发挥低代码潜力，建议遵循以下原则：
- 建立企业级低代码治理委员会，明确平台选型、权限分配、安全审计等规范；
- 打造标准化组件库，包括常用表单控件、审批流模板、图表组件等，提升复用率；
- 设置分级授权机制，普通用户可创建应用，管理员负责发布审核与数据对接；
- 与现有系统（如SAP、用友、金蝶）预留API接口，确保主数据一致性；
- 鼓励开展内部创新大赛，评选优秀应用案例并给予奖励，如推荐***年度最佳实践奖。
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，下表列出了四个层级的设备管理成熟度模型：
| 成熟度等级 | 核心特征 | 典型工具 | 关键指标 |
|---|---|---|---|
| 初级（被动响应） | 故障后维修，纸质记录为主 | Excel、纸质台账 | MTTR > 48h |
| 中级（预防为主） | 定期保养，简单信息化 | 基础EAM软件 | PM执行率 < 80% |
| 高级（预测驱动） | 实时监控，初步预测能力 | IoT平台+BI分析 | OEE ≥ 75% |
| 卓越级（自治优化） | 自适应调度，闭环优化 | AI+数字孪生+低代码 | RUL预测误差 < 10% |
企业可通过对照该矩阵识别短板，制定针对性升级路线。例如，处于中级阶段的企业应优先推进设备联网和数据采集，为迈向高级阶段打好基础。
跨趋势协同效应分析
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互促进、层层递进的关系。智能互联是数据基础，预测性维护是分析核心，低代码则是落地载体。三者结合可产生“1+1+1>3”的协同效应。
以某锂电池材料生产企业为例，该公司先通过边缘网关实现焙烧炉群的全面联网，获取温度曲线、压力波动、燃气消耗等实时数据；随后利用低代码平台内置的时序分析模块，构建炉膛结焦倾向预测模型，当风险值超过阈值时自动触发清焦任务；最后由系统生成工单并推送给指定班组，完成闭环管理。整个过程无需外部开发团队介入，均由厂内工程师自主完成，从想法提出到上线运行仅耗时11天。
此类敏捷创新能力正在成为企业竞争的新壁垒。那些能够快速捕捉设备运行规律、及时调整管理策略的组织，将在产品质量稳定性、能源利用效率和供应链韧性方面建立长期优势。
未来展望：向自治化设备管理系统演进
展望2026年下半年及以后，设备管理将进一步向自治化方向发展。下一代系统将不仅具备预测能力，还能自主做出决策并执行干预动作。例如，当检测到冷却水泵效率下降时，系统可自动切换备用泵、通知维保人员、调整生产排程以避开高峰用电，并同步更新备件库存计划。
实现这一愿景需要突破三项关键技术：一是强化学习在调度优化中的应用，使系统能在不确定环境中寻找最优策略；二是联邦学习框架下的跨企业知识共享，在保护数据隐私前提下提升模型泛化能力；三是数字员工（Digital Worker）技术，将标准化操作流程封装为可自动执行的虚拟代理。
尽管完全自治尚需时日，但当前正是打基础的关键窗口期。企业应抓住机遇，加快数据资产沉淀、组织能力转型和技术平台选型。特别是要重视低代码这类 democratizing technology 的战略价值，让更多一线员工参与到数字化变革中来，形成自下而上的创新动能。
