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IDC最新报告显示，截至2025年底，全球超过67%的中大型工业企业已部署基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，Gartner指出，预测性维护技术的应用使设备非计划停机时间平均减少38%，维修成本下降29%。在这一背景下，传统以人工巡检和定期保养为核心的设备管理模式正加速退出历史舞台。取而代之的是融合AI算法、边缘计算与低代码平台的新型智能运维体系。中国南方电网通过引入AI驱动的变压器状态评估模型，实现故障预警准确率提升至92.6%；德国西门子在安贝格工厂部署自适应维护调度系统后，设备综合效率（OEE）提高17.3%。这些案例标志着设备管理已从“被动响应”迈向“主动预判”的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心竞争力
随着传感器成本持续下降与机器学习模型优化，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在重塑设备生命周期管理逻辑。不同于传统的预防性维护依赖固定周期，预测性维护通过实时采集振动、温度、电流等多维数据，结合深度学习算法识别设备劣化趋势。例如，通用电气（GE）在其航空发动机维护中应用LSTM神经网络模型，成功将轴承早期磨损识别提前量延长至平均14天，显著降低空中停车风险。国内三一重工推出的“树根互联”平台，已接入超80万台工程机械，日均处理设备数据超2TB，实现挖掘机液压系统故障预测准确率达89.7%。
- 设备健康评分模型普及：企业开始构建统一的设备健康指数（EHI），整合运行工况、环境因素与历史维修记录，形成可量化的状态评估标准；
- 边缘智能终端规模化部署：为降低云端延迟，华为与施耐德联合推出支持TensorFlow Lite的工业网关，在本地完成初步异常检测，仅上传关键告警事件；
- AI模型可解释性增强：运维人员更愿意信任能提供“为什么报警”的系统，SHAP值分析、注意力机制可视化等功能成为标配。
该趋势对组织架构带来深远影响。传统设备管理部门需增设数据分析岗位，并与IT部门深度协作。麦肯锡调研显示，成功实施预测性维护的企业中，有73%建立了跨职能的“数字运维中心”（Digital Maintenance Hub）。同时，数据治理成为瓶颈——不同品牌设备通信协议不统一、历史数据缺失等问题制约模型训练效果。某石化企业在推进PdM项目时发现，其炼油装置中仍有41%的关键泵组未安装振动传感器，导致无法覆盖全部高风险资产。
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署预测性维护方案，如压缩机、涡轮机组、数控机床主轴等；
- 建立标准化的数据采集规范，明确采样频率、存储格式与接口协议，推荐采用OPC UA+MQTT架构；
- 选择具备模型迭代能力的平台工具，避免一次性交付后难以适应工艺变化；
- 结合搭贝低代码平台快速搭建可视化监控看板，无需依赖专业开发团队即可配置报警规则与仪表盘布局；
- 开展“AI+运维”复合型人才培养计划，鼓励工程师掌握基础Python脚本与特征工程知识。
值得注意的是，预测性维护并非万能解药。美国电力研究院（EPRI）警告称，过度依赖算法可能导致“黑箱决策”，当模型误报频繁时，一线人员可能产生“警报疲劳”而忽视真实威胁。因此，人机协同仍是关键。日本发那科在其数控系统中设计了“双通道确认机制”：AI发出预警后，必须由资深技师进行现场复核并录入处置意见，方可关闭工单，确保责任闭环。
📊 趋势二：全生命周期数字化档案重构资产管理模式
设备管理正从“碎片化记录”走向“全息化画像”。现代企业越来越重视构建涵盖设计、采购、安装、使用、维修、报废全过程的数字化档案系统。这一转变的背后，是ISO 55000资产管理体系在全球范围内的推广以及ESG披露要求的日益严格。根据普华永道调查，2025年全球TOP500制造企业中有81%已启动或完成资产主数据治理项目。宝马集团在其沈阳生产基地实施“一机一码”策略，每台生产设备配备唯一RFID标签，关联设计图纸、备件清单、历次维修报告及能耗曲线，实现秒级溯源。
- BIM与设备台账深度融合：建筑信息模型不再局限于建筑设计阶段，而是延伸至设施运营期，帮助定位隐蔽工程中的管线与阀门位置；
- 区块链保障数据不可篡改：在核电、航空航天等高安全等级领域，利用区块链记录重大维修事件，防止人为修改履历；
- 碳足迹追踪纳入档案内容：欧盟《电池法规》要求自2026年起所有工业电池须提供全生命周期碳排放数据，推动企业建立绿色设备账本。
该趋势带来的最大挑战在于系统集成复杂度。多数企业面临ERP、EAM、SCADA、MES等多个系统并存的局面，数据孤岛问题突出。某汽车零部件制造商曾尝试将SAP PM模块与国产MES对接，因字段映射错误导致近三个月的维修记录丢失。此外，老旧设备缺乏原始电子文档也成为难题。据统计，我国存量工业设备中约37%服役超过15年，其中仅有不到12%保留完整出厂资料。
- 制定统一的设备编码规则，建议采用“分类码+厂区码+序列号+校验位”结构，便于跨系统调用；
- 借助OCR与NLP技术对纸质档案进行数字化转换，推荐使用百度智能云文档解析服务批量提取PDF图纸中的参数表；
- 选用支持API开放架构的资产管理平台，确保未来可灵活扩展；
- 通过搭贝免费试用入口体验零代码构建资产卡片模板，拖拽式完成字段配置与审批流程设定；
- 设立专职的“数据管家”角色，负责主数据清洗、版本控制与权限分配。
值得关注的是，数字化档案的价值不仅限于内部管理。越来越多企业将其作为增值服务输出给客户。徐工集团为海外客户提供“设备健康护照”，包含运输履历、安装调试报告、操作培训视频等内容，显著提升客户满意度与续保率。这种模式有望催生新的商业模式——“设备即服务”（Equipment as a Service, EaaS），制造商从卖产品转向卖能力。
| 档案维度 | 传统方式 | 数字化模式 | 提升效益 |
|---|---|---|---|
| 信息完整性 | 纸质台账+Excel | 结构化数据库+附件托管 | 查询效率提升5倍以上 |
| 更新及时性 | 人工录入延迟3-7天 | IoT自动同步+移动端即时填报 | 数据滞后缩短至分钟级 |
| 共享便捷性 | 需申请复印或邮件转发 | 权限分级在线查阅 | 协作效率提升60% |
| 分析可用性 | 难以批量统计 | 支持BI工具直连分析 | 辅助决策响应速度加快 |
🔮 趋势三：低代码平台赋能一线自主开发能力
面对快速变化的生产需求，传统定制化软件开发周期长、成本高的弊端愈发明显。Gartner预测，到2026年底，全球70%的新企业应用将通过低代码/无代码平台构建，其中制造业占比达28%，位居各行业首位。低代码技术允许非程序员通过图形化界面配置业务流程、表单和报表，极大释放了一线工程师的创造力。例如，博世苏州工厂的一名设备主管利用搭贝平台在两周内自主开发出“点检任务自动派发系统”，取代原有微信群通知模式，任务完成率从61%跃升至98.5%。
- 表单引擎支持复杂逻辑跳转：可根据设备类型动态显示相关检查项，避免冗余填写；
- 流程自动化集成RPA能力：实现“故障上报→自动创建工单→推送责任人→超时提醒→关闭归档”全流程无人干预；
- 移动化支持离线填报：在网络信号弱的车间环境中仍可正常操作，恢复连接后自动同步数据。
该趋势对企业文化提出新要求。过去IT部门常被视为“守门人”，审批每一个功能变更请求，导致响应迟缓。如今领先企业正转向“公民开发者”（Citizen Developer）模式，授权经过培训的一线员工直接参与系统建设。霍尼韦尔实施“创新积分制”，员工每上线一个被采纳的应用可获得奖金与晋升加分，两年内累计孵化137个微应用，节约开发费用超2300万元。
- 筛选高频、痛点场景优先试点，如点检打卡、备件申领、润滑记录等；
- 建立低代码应用审核机制，确保符合网络安全与数据合规要求；
- 提供标准化组件库，包括设备二维码生成器、工单状态机、审批流模板等，提升复用率；
- 推荐使用搭贝推荐方案包，内置适用于离散制造、流程工业的多种设备管理模板；
- 定期举办“黑客松”竞赛，激发基层创新活力，优秀作品可纳入公司标准工具集。
然而，低代码并非没有风险。Forrester研究发现，未经管控的“影子IT”可能导致系统碎片化、安全漏洞增加。某化工企业在多个车间各自搭建点检系统，后期整合时发现数据标准不一，耗费额外预算进行迁移。因此，建议采取“集中管控、分布建设”策略：总部统一提供平台基座与数据规范，分支机构在框架内自由创新。
“未来的设备管理者不再是单纯的机械专家，而是兼具数据思维、系统意识与跨界协作能力的复合型人才。”——清华大学工业工程系李教授在2026年中国智能制造峰会发言
综上所述，设备管理正处于深刻变革之中。AI赋能让预测更加精准，数字孪生让档案更加立体，低代码让创新更加民主。三者共同作用下，设备不再只是生产线上的物理实体，而是企业数字化生态中的智能节点。那些能够率先打通数据流、优化决策链、激活组织力的企业，将在新一轮竞争中赢得先机。正如特斯拉弗里蒙特工厂所展示的：每一台机器人、每一条传送带、每一个传感器都在持续产生价值，而背后的支撑正是高度集成的智能设备管理系统。
