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《智能制造发展指数报告（2025）》指出，设备综合效率（OEE）提升成为企业数字化转型的核心KPI之一，平均增幅达18.7%。在这一背景下，传统以人工巡检和定期保养为主的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设备管理体系。例如，三一重工通过引入智能传感网络与自主开发的运维中台，实现全国超12万台工程机械的远程状态监测，故障响应时间缩短至平均47分钟。这类实践正在重塑行业标准，推动设备管理从“被动维修”向“主动预防”乃至“自适应优化”演进。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面落地
近年来，随着机器学习模型在工业场景中的成熟应用，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）已从概念验证阶段迈入规模化商用。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设备振动、温度、电流等多维数据，结合深度学习模型识别潜在故障模式。西门子在其燃气轮机业务线中部署的PdM系统，利用LSTM神经网络分析运行日志，成功将非计划停机率降低39%，年节省运维成本超过2.1亿欧元。
该趋势的核心驱动力来自三方面：一是传感器成本持续下降，MEMS技术使得高精度振动传感器单价跌破5美元；二是边缘计算能力增强，NVIDIA Jetson系列模组可在本地完成复杂推理任务，减少对云端依赖；三是工业知识图谱的构建，使AI不仅能“看懂”数据波动，还能理解设备结构关系与故障传播路径。例如，通用电气（GE）在其航空发动机维护体系中整合了超过5万条维修记录形成的规则库，显著提升了模型可解释性。
然而，落地过程中仍面临挑战。首先是数据质量瓶颈，许多老旧设备缺乏标准化接口，导致数据采集不完整。其次，模型泛化能力不足，同一算法在不同工况下表现差异大。此外，IT与OT团队协作机制尚未健全，影响部署效率。
- 建立统一的数据接入规范，优先为关键设备加装智能网关，确保高频数据稳定上传；
- 采用模块化AI架构，将特征工程、模型训练与推理服务解耦，便于迭代优化；
- 引入低代码平台快速搭建可视化分析界面，降低一线工程师使用门槛——如搭贝官方地址提供的拖拽式仪表盘工具，可在30分钟内完成一个PdM看板配置；
- 联合设备制造商共建共享故障样本库，提升模型鲁棒性；
- 设立跨部门数字运维小组，明确数据所有权与责任边界。
值得关注的是，低代码平台在此趋势中扮演着“桥梁”角色。以某钢铁集团为例，其原有ERP系统无法对接新上线的振动监测网络。通过在免费试用搭贝低代码平台上搭建中间件，仅用两周时间就实现了MES、SCADA与第三方AI引擎的数据贯通，避免了传统定制开发所需的6个月周期。
📊 趋势二：低代码平台重塑设备管理系统敏捷性
面对日益复杂的生产环境，传统EAM（企业资产管理）系统暴露出灵活性不足的问题。SAP PM或IBM Maximo等套装软件虽功能完备，但定制周期长、成本高，难以响应产线变更需求。在此背景下，低代码开发平台正成为设备管理创新的关键基础设施。据IDC统计，2025年全球有42%的企业选择通过低代码方式扩展其核心EAM功能，较2022年翻了一番。
低代码的优势体现在三个维度：首先是开发效率，通过可视化流程设计器和预置组件库，普通IT人员即可完成表单、审批流和报表的搭建；其次是集成能力，多数平台支持REST API、MQTT、OPC UA等多种协议，可轻松连接PLC、DCS及云服务；最后是迭代速度，业务部门可直接参与原型设计，实现“提出需求—上线验证”闭环压缩至数天。
典型案例如某新能源电池制造商，因扩产需要在三个月内完成新厂区设备台账、点检计划与备件库存系统的部署。若采用传统项目制开发，预算超80万元且工期难保。最终该企业选用搭贝低代码平台，由内部数字化小组主导建设，通过复用已有模板并做局部调整，总投入控制在18万元以内，并提前11天交付。系统上线后，设备信息录入准确率提升至99.6%，点检任务完成率由73%升至94%。
- 企业可通过推荐DB101方案快速启动资产全生命周期管理模块；
- 平台内置设备分类树、计量器具校准提醒、维修工单闭环等功能组件，开箱即用；
- 支持与主流MES、ERP系统双向同步，避免形成新的信息孤岛；
- 提供权限分级管理，满足集团型企业多层级管控需求；
- 具备离线填报能力，适用于信号不稳定车间环境。
更深层次的影响在于组织变革。低代码降低了技术壁垒，促使运维主管、班组长等一线管理者参与到系统优化中。某汽车零部件厂推行“人人都是开发者”计划，鼓励车间员工使用平板电脑提交改进建议，并通过低代码平台即时转化为可执行流程。半年内累计实施微创新57项，其中8项被推广至全集团。
应用场景拓展：从单一模块到生态协同
当前低代码平台的应用已超越基础台账管理，延伸至更多高价值场景。例如，在设备移交验收环节，通过扫码自动调取合同、说明书、质保条款等电子文档，并生成结构化验收清单；在备件管理方面，结合RFID标签实现智能货架盘点，库存周转率提升25%以上。
| 应用场景 | 传统方式耗时 | 低代码方案耗时 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 设备台账初始化 | 5-7天 | 4小时 | 88% |
| 点检路线调整 | 2-3天 | 30分钟 | 94% |
| 故障统计报表 | 1天 | 15分钟 | 90% |
| 备件申购审批 | 2天 | 即时 | 100% |
未来，低代码平台将进一步与RPA（机器人流程自动化）、数字孪生等技术融合，形成“感知—决策—执行”一体化能力。例如，当预测模型发出预警后，系统可自动触发工单创建、备件预留、人员调度等一系列操作，真正实现智能闭环。
🔮 趋势三：设备即服务（DaaS）模式兴起
在“双碳”目标与轻资产运营理念推动下，设备即服务（Device as a Service, DaaS）正从消费电子领域向工业装备渗透。该模式下，用户不再一次性购买设备，而是按使用时长、产量或绩效结果支付费用。供应商则负责设备的安装、维护、升级乃至回收，形成全生命周期托管服务。
施耐德电气推出的“EcoStruxure Machine Advisor”即是典型案例。客户租赁其智能配电柜后，只需按每月用电量和运行稳定性付费。后台系统通过边缘网关持续采集能耗数据，结合AI算法优化负载分配，并定期推送能效改进建议。试点数据显示，参与企业平均节能率达12.3%，同时设备可用性保持在99.5%以上。
DaaS模式的本质是将资本支出（CapEx）转化为运营支出（OpEx），降低中小企业技术采纳门槛。同时，服务商可通过规模化运维摊薄单位成本，借助数据分析反哺产品迭代。据麦肯锡研究，到2026年，全球工业领域DaaS市场规模有望突破1800亿美元，年复合增长率达29%。
- 设备制造商应重构盈利模型，从卖产品转向卖服务，探索订阅制、绩效分成等新型计价方式；
- 建立远程监控中心，配备专业运维团队与知识库系统，保障服务质量一致性；
- 利用低代码平台快速搭建客户门户，提供实时运行报告、账单查询与服务预约功能；
- 嵌入碳足迹追踪模块，满足ESG披露要求；
- 设计灵活的合约终止机制，包括设备返还检测、数据清除等流程。
值得注意的是，DaaS对信息系统提出了更高要求。服务商需同时管理数千台分散设备，必须具备强大的资产追踪、版本控制与远程诊断能力。某注塑机厂商在推行DaaS初期，因缺乏统一管理平台，导致固件更新滞后引发批量故障。后期引入搭贝低代码平台构建中央控制台，实现设备位置、健康状态、合同周期三维联动视图，运维效率提升3倍。
商业模式创新：从交易关系到伙伴关系
DaaS不仅改变定价机制，更重构了供需关系。以往“一锤子买卖”式的交易被长期合作关系取代。服务商有动力持续优化设备性能，因为更高的可靠性意味着更长的服务周期和更多收入。反之，用户也更愿意分享生产数据，以便获得精准调优建议。
某食品加工企业采用DaaS模式引入智能包装线后，产能利用率从61%提升至89%，且无需承担设备折旧风险。设备商根据实际包装数量收费，双方签订三年合作协议，约定每年至少实施两次工艺优化升级。
这种共生关系催生出新的价值创造空间。例如，通过对海量设备运行数据的聚合分析，服务商可发现区域性工况特征，进而指导新产品设计。博世力士乐就在其液压泵DaaS项目中，识别出南方潮湿环境下密封件老化加速规律，针对性改进材料配方，使平均无故障时间延长40%。
🌐 趋势融合：构建下一代设备管理中枢
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此强化。预测性维护产生高质量数据流，为DaaS的绩效计费提供依据；低代码平台则作为技术底座，支撑各类创新应用的快速孵化。未来的设备管理中枢将是集监测、分析、执行于一体的智能操作系统。
该系统需具备四大核心能力：一是全域连接，兼容各种通信协议与设备型号；二是智能分析，内置多种AI模型供按需调用；三是敏捷交付，支持业务逻辑动态配置；四是安全可控，符合等保2.0与GDPR要求。
实践中，已有领先企业开始布局。中联重科打造的“云谷”平台，整合了5G+北斗定位+工业互联网技术，对混凝土泵车进行全生命周期管理。每台设备每天产生超过2GB的运行数据，经边缘过滤后上传至云端。平台基于这些数据提供油耗优化建议、施工路径规划、二手估值等增值服务，年新增服务收入超7亿元。
对于大多数企业而言，无需从零构建如此庞大的系统。借助成熟的低代码平台，如搭贝官方地址所提供的解决方案，可分阶段推进数字化转型。初期可聚焦关键设备的在线监控与工单管理，中期拓展至预测性维护与备件协同，远期探索服务化转型路径。
人才结构转型：培养复合型数字工匠
技术变革倒逼人才升级。传统设备管理员主要掌握机械原理与维修技能，而新一代从业者还需具备数据分析、系统集成与人机协作能力。某央企开展内部调研发现，具备低代码开发能力的运维人员，其问题解决效率比同级同事高出60%以上。
因此，企业应建立“数字工匠”培养体系，内容涵盖工业通信协议基础、SQL查询语句、简单Python脚本编写以及低代码平台操作。培训方式可采用“理论+沙箱演练”模式，确保学以致用。搭贝平台为此专门推出免费试用学习通道，包含12个实战案例与在线答疑支持。
