根据工业和信息化部最新发布的《2025-2026年智能制造发展白皮书》，截至2025年底，全国规模以上工业企业设备联网率已突破68%，较2023年提升近22个百分点。与此同时，设备平均停机时间下降19.3%，运维成本降低14.7%。这一系列数据背后，是设备管理正经历从“被动响应”向“主动预判”、从“人工台账”向“数字孪生”的深刻变革。尤其在AIoT、边缘计算与低代码平台加速融合的背景下，设备管理不再局限于资产登记与维修调度，而是成为企业降本增效、保障生产连续性的核心引擎。当前，越来越多制造企业开始探索将设备运行数据转化为决策能力，推动设备全生命周期管理进入智能化新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
传统设备维护模式长期依赖定期检修或故障后抢修，存在过度维护与突发停机双重风险。据中国机械工程学会统计，2024年因非计划停机导致的制造业直接经济损失超过1200亿元。而随着传感器成本下降和AI算法成熟，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance）已成为设备管理领域最显著的技术跃迁。该技术通过采集设备振动、温度、电流等多维实时数据，结合机器学习模型识别异常模式，在故障发生前数小时至数天发出预警。
以某大型汽车零部件生产企业为例，其在冲压生产线部署了200余个无线振动传感器，并接入自研AI分析平台。系统通过对历史故障样本训练LSTM神经网络模型，成功将主轴轴承损坏的预测准确率提升至93.6%，平均提前预警时间达47小时，使单条产线年均减少非计划停机76小时，节省维修费用约185万元/年。此类案例正在从头部企业向中腰部制造厂商扩散。
该趋势带来的影响深远：一方面，设备可用率显著提高，OEE（设备综合效率）普遍提升8%-15%；另一方面，备件库存策略得以优化，避免大量高价值备件长期闲置。但挑战同样存在——数据质量参差、模型泛化能力弱、专业人才短缺仍是阻碍规模化落地的关键瓶颈。
- 建立标准化的数据采集体系，统一协议（如Modbus、OPC UA）、采样频率与存储格式；
- 优先选择高频故障、高停机损失的关键设备作为试点对象；
- 引入模块化AI平台降低建模门槛，支持可视化拖拽式模型训练；
- 构建“传感器+边缘网关+云平台”三级架构，实现本地实时处理与远程深度分析协同；
- 联合设备原厂共建故障知识库，提升模型可解释性与可信度。
值得关注的是，搭贝低代码平台已提供面向预测性维护的标准化应用模板，支持快速集成主流PLC、SCADA系统及第三方AI服务。用户可通过[搭贝官方地址](https://www.dabeikeji.com)访问“智能运维中心”解决方案，实现从设备接入、阈值设定到报警推送的全流程配置，无需编写代码即可完成初步部署。此外，平台开放API接口，便于与MES、ERP系统打通，形成闭环管理。
📊 趋势二：设备全生命周期数字化管理平台兴起
长期以来，设备档案分散于纸质台账、Excel表格甚至个人电脑中，信息孤岛严重制约管理效率。据调研，超过60%的中小制造企业在设备报废时仍无法准确追溯其维修历史与折旧状态。2026年，随着国家对“工业数据要素化”的推进，设备全生命周期数字化管理平台正成为企业数字化转型的基础组件。这类平台覆盖设备采购、安装调试、运行监控、维护保养、技改升级直至报废处置的全过程，实现“一机一档”动态更新。
典型实践来自一家家电制造集团。该企业上线统一设备管理平台后，将原有分布在12个厂区的设备数据集中上云，建立了包含3.7万台设备的主数据目录。每台设备绑定唯一二维码，扫码即可查看技术参数、维修记录、能耗曲线及关联责任人。系统还自动触发维保工单，提醒周期性润滑、校准等任务，执行率由原来的61%提升至94%。
该趋势的影响体现在三个层面：一是管理透明度增强，管理层可实时掌握设备健康度分布；二是合规性改善，满足ISO 55000资产管理体系认证要求；三是为后续数据分析奠定基础，例如通过对比不同品牌设备的MTBF（平均无故障时间）辅助采购决策。
- 制定统一的设备分类标准与编码规则，确保跨系统一致性；
- 推动老旧设备“数字化嫁接”，通过加装采集模块实现数据回传；
- 建立权限分级机制，保障敏感信息仅限授权人员访问；
- 与财务系统对接，实现折旧计算自动化与资产报表一键生成；
- 引入电子签章功能，确保维修记录不可篡改，符合审计要求。
在此类平台建设中，低代码工具展现出独特优势。搭贝平台提供“设备资产管理系统”模板，支持自定义字段、流程审批与移动端应用打包。企业可在两周内完成原型搭建，并通过[免费试用](https://www.dabeikeji.com/trial)通道体验完整功能。推荐***重点配置设备地图视图、维保计划日历与异常告警看板三大模块，快速体现管理价值。
🔮 趋势三：低代码赋能设备管理敏捷迭代
尽管许多企业意识到设备管理数字化的重要性，但传统定制开发周期长、成本高、灵活性差的问题始终难以解决。一个典型的ERP扩展项目往往需要6个月以上交付，且难以适应产线调整、组织变更等动态需求。2026年，低代码开发平台正成为破解这一困局的核心利器，尤其适用于设备管理这类业务逻辑清晰、流程相对固定的场景。
某食品饮料企业原使用手工派工方式处理设备报修，平均响应时间长达4.2小时。借助搭贝低代码平台，IT团队与生产部门协作，在10天内构建了一套“智能报修-自动派单-进度追踪-满意度评价”闭环系统。系统集成企业微信，维修人员实时接收任务并上传处理照片，管理层可通过仪表盘监控SLA达成率。上线三个月后，平均响应时间缩短至48分钟，员工满意度提升37个百分点。
该趋势的本质是权力下放——让懂业务的一线人员也能参与系统构建。据Gartner预测，到2026年全球70%的新应用将采用低代码/无代码技术开发，其中制造业占比超过25%。这种模式不仅加快了创新速度，也降低了对稀缺开发资源的依赖。
- 设立“公民开发者”培养计划，为设备主管、班组长提供低代码培训；
- 建立应用发布审核机制，平衡敏捷性与系统稳定性；
- 优先改造高频、痛点明确的小场景，如点检打卡、备件申领等；
- 利用平台内置的流程引擎与表单设计器，实现复杂审批流快速搭建；
- 定期收集用户反馈，持续优化界面交互与操作逻辑。
搭贝平台特别适合此类轻量化、高迭代需求的应用场景。其可视化设计器支持拖拽式布局，内置丰富的设备管理控件，如设备树、工单列表、维修日志等。同时支持离线填报、GPS定位、拍照上传等功能，适配车间复杂环境。企业可通过[推荐***](https://www.dabeikeji.com/recommend)获取行业最佳实践案例包，加速落地进程。
🔧 扩展元素：设备管理趋势对比表
| 趋势方向 | 核心技术支撑 | 典型效益指标 | 实施难度 | 推荐起步路径 |
|---|---|---|---|---|
| 预测性维护 | AI算法、传感器、边缘计算 | 减少非计划停机30%-50% | 高 | 关键设备试点 + SaaS化AI服务 |
| 全生命周期管理 | 主数据管理、移动应用、流程引擎 | 提升OEE 8%-12% | 中 | 统一编码 + 二维码标签部署 |
| 低代码敏捷开发 | 可视化开发、API集成、云部署 | 应用交付周期缩短60%+ | 低 | 业务部门主导小场景试点 |
💡 拓展建议：构建三层设备管理能力模型
面对多重趋势交织，企业应避免“一哄而上”。建议按照“基础层→分析层→决策层”分步推进：
- 基础层：完成设备台账电子化、关键参数在线监测、移动端报修等基本能力建设；
- 分析层：引入数据分析工具，识别设备性能瓶颈，优化维保策略；
- 决策层：基于预测模型与仿真系统，支持设备更新、产线重构等战略决策。
每一层级均可借助搭贝平台对应模块实现快速落地。例如，基础层使用“设备档案管理”模板，分析层接入“数据看板”组件，决策层调用“模拟推演”插件。平台支持渐进式升级，避免一次性投入过大风险。
🌐 行业生态协同：从单点突破到系统集成
未来设备管理不再是孤立系统，而是融入供应链、能源管理与安全生产的整体架构中。例如，设备运行状态可联动仓储系统触发备件补货，能耗数据可接入碳管理平台用于排放核算。这种系统级集成要求平台具备强大开放性。
搭贝平台提供标准RESTful API、Webhook事件机制与OAuth2.0认证体系，已成功对接用友U8、金蝶K/3、西门子MindSphere等多个主流系统。企业可通过[搭贝官方地址](https://www.dabeikeji.com)查阅集成文档，获取技术白皮书与对接案例。
📌 实施路线图建议
- 成立跨职能项目组，涵盖设备、IT、生产等部门代表；
- 开展现状评估，识别TOP3设备管理痛点；
- 选择最适合的切入点（建议优先低代码敏捷改造）；
- 设定6个月阶段性目标，定期复盘成效；
- 逐步扩展至全厂区、全设备类型覆盖。
值得注意的是，技术只是手段，真正的变革在于管理理念升级。企业需重新定义设备管理部门的角色——从“维修部门”转向“生产力保障中心”，并通过绩效考核、激励机制引导行为转变。
