根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产与设备管理趋势报告》，截至2025年底，中国制造业中已有超过67%的企业部署了基于物联网的设备监控系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，国家智能制造标准体系持续推进，工信部于2025年第四季度正式发布《工业设备全生命周期管理指南》（GB/T 45128-2025），标志着设备管理正从传统运维向数据驱动、智能决策的新型范式加速演进。在这一背景下，设备管理不再局限于故障响应与保养计划，而是成为企业数字化转型的核心支点之一。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
过去五年间，设备故障导致的非计划停机成本持续攀升。据麦肯锡2025年调研数据显示，全球制造企业平均每年因设备突发故障损失约4.2%的产能，相当于每十亿美元营收损失超4000万美元。传统的预防性维护模式依赖固定周期检修，存在“过度维护”或“维护不足”的双重风险。而随着AI算法与传感器技术的成熟，预测性维护（Predictive Maintenance）已成为行业主流方向。
以某大型钢铁集团为例，其高炉鼓风机系统自2024年起引入基于深度学习的振动分析模型，结合温度、压力、电流等多维实时数据，构建设备健康指数（EHI）。该系统可在轴承磨损达到临界值前72小时发出预警，准确率达93.6%，使非计划停机次数同比下降61%。更关键的是，AI模型具备自我迭代能力，通过持续吸收历史维修记录和环境变量，不断优化预测逻辑。
然而，AI模型的落地并非易事。许多企业在尝试自建算法平台时面临三大瓶颈：一是高质量标注数据获取困难；二是跨品牌设备协议不统一导致数据孤岛；三是IT与OT团队协作效率低下。为解决这些问题，越来越多企业转向集成化解决方案。例如，搭贝低代码平台提供预置的设备健康监测模板，支持快速接入PLC、SCADA及MES系统，并内置多种常见设备的AI分析组件，用户可通过拖拽方式配置预警规则与通知机制，大幅降低开发门槛。[https://www.dabeisoft.com]
此外，AI模型的可解释性也成为关注焦点。部分领先企业已开始采用SHAP值（Shapley Additive Explanations）技术，将复杂神经网络的输出转化为操作人员可理解的关键影响因子排名，增强一线工程师对系统建议的信任度。这种“人机协同”的决策模式正在重塑设备管理组织架构。
- 优先选择具备行业知识图谱支撑的AI平台，避免“黑箱”模型带来信任危机；
- 建立标准化的数据采集规范，确保传感器布点科学、采样频率合理；
- 推动IT/OT融合团队建设，设立“数字运维工程师”岗位，打通数据流与业务流；
- 利用搭贝平台的可视化流程引擎，实现从报警触发到工单生成的自动化闭环；[https://www.dabeisoft.com/trial]
- 定期开展模型效果评估与再训练，防止因设备老化或工艺变更导致性能衰减。
📊 趋势二：边缘计算重构设备数据处理架构
随着工厂级设备联网数量激增，传统“端-管-云”架构暴露出明显短板。某汽车零部件厂商曾因厂区网络波动导致数百台CNC机床状态信息延迟上传，造成中央调度系统误判生产进度，最终延误交付订单。此类事件促使企业重新思考数据处理路径——边缘计算（Edge Computing）正迅速成为设备管理基础设施的关键组成部分。
边缘节点可在本地完成原始数据清洗、特征提取甚至初步诊断，仅将关键指标或异常事件上传云端，既减轻带宽压力，又提升响应速度。据ABI Research测算，到2026年，全球部署在工业现场的边缘服务器出货量将突破80万台，复合年增长率达38.7%。尤其在高精度加工、连续化生产等对实时性要求极高的场景中，边缘侧毫秒级响应能力至关重要。
一个典型应用案例来自华东地区一家半导体封装厂。该厂在每条产线部署了基于ARM架构的轻量化边缘网关，运行容器化的设备状态监测服务。当检测到晶圆传输机械臂运动轨迹偏移超过±0.05mm时，系统立即启动本地控制逻辑，自动调整伺服参数并记录事件日志，整个过程耗时不足50ms，远快于上传至云端再返回指令的时间延迟。
值得注意的是，边缘计算并非简单地将算力前置，而是需要全新的软件架构支持。Kubernetes for Edge（K3s）、MQTT Broker轻量化部署、OTA远程升级等技术组合正在形成标准化栈。同时，安全防护也需同步加强，包括设备身份认证、通信加密、固件签名验证等机制必须嵌入边缘节点设计之初。
对于中小企业而言，独立搭建边缘计算平台成本高昂且运维复杂。为此，搭贝推出“边缘+云”一体化方案，提供即插即用的边缘代理模块，兼容主流工业协议（如Modbus、OPC UA、Profinet），并可通过低代码界面远程配置边缘侧的数据处理逻辑。企业无需编写底层代码即可实现本地规则引擎部署，真正实现“一次开发，多地复制”。[https://www.dabeisoft.com/solutions/edge-computing]
- 明确边缘与云端的功能边界：高频实时处理放边缘，长期趋势分析上云；
- 选用支持容器化部署的边缘硬件，便于后续功能扩展与版本更新；
- 实施分层安全策略，涵盖物理访问控制、网络安全隔离与应用层权限管理；
- 建立边缘节点健康监控体系，及时发现离线、资源过载等问题；
- 借助搭贝平台的跨设备模板功能，快速复制成功经验至其他产线或工厂。
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
尽管多数企业已意识到设备管理数字化的重要性，但传统定制开发模式仍普遍存在周期长、成本高、灵活性差等问题。一份来自埃森哲的调查显示，2025年仍有43%的企业反映其EAM（企业资产管理）系统无法满足新增业务需求，平均每次功能变更需等待6周以上。在此背景下，低代码开发平台因其“可视化建模+快速部署”的特性，正成为破解这一困局的关键工具。
低代码平台允许业务专家直接参与系统构建，无需深度编程知识即可完成表单设计、流程编排、报表生成等工作。某食品饮料企业原使用国外品牌EAM系统，但在实施能源消耗关联分析功能时遭遇供应商排期紧张问题。转而采用搭贝平台后，其设备管理部门联合能源小组在两周内自主搭建了一套“设备能效看板”，整合电表、水表IoT数据与生产批次信息，实现了按班次、产线、产品型号维度的能耗对比分析，助力公司年度单位产值能耗下降9.3%。
更为深远的影响在于组织能力的转变。低代码平台打破了“业务提需求—IT排开发”的线性流程，形成了“小步快跑、持续优化”的敏捷文化。一线管理人员可根据实际痛点快速验证想法，如临时增加特种设备巡检项、动态调整备件库存阈值等，极大提升了管理颗粒度与响应速度。
当然，低代码并非万能。其适用范围主要集中在流程类、表单类、轻量级数据分析场景，对于核心控制算法、大规模并发交易处理仍需专业系统支撑。因此，理想路径是构建“低代码+专业系统”的混合架构：前者作为前端入口与流程中枢，后者负责底层数据存储与高性能计算。
搭贝平台在此类集成中展现出强大优势。它不仅支持RESTful API、数据库直连、消息队列等多种对接方式，还提供丰富的连接器库，可轻松打通SAP PM、用友U8、金蝶EAS等主流ERP/EAM系统。更重要的是，其审批流引擎支持多级会签、条件跳转、电子签名等功能，完全满足ISO 55000资产管理体系对过程留痕的要求。[https://www.dabeisoft.com/integrations]
- 制定低代码治理框架，明确开发权限、命名规范、版本管理等制度；
- 优先在试点车间验证典型场景，积累最佳实践后再推广；
- 加强业务人员培训，培养“公民开发者”群体，释放基层创新潜力；
- 利用搭贝提供的行业模板库，快速启动设备台账、点检计划、维修工单等基础模块；[https://www.dabeisoft.com/templates]
- 建立与IT部门的协同机制，确保低代码应用符合企业整体信息安全策略。
拓展视角：设备管理与碳足迹追踪的深度融合
随着“双碳”目标深入推进，设备管理正承担起新的使命——支撑企业绿色运营。生态环境部于2025年出台《重点用能单位碳排放监测指南》，要求年综合能耗超1万吨标煤的企业实现主要耗能设备的碳排放在线核算。这意味着设备管理系统不仅要记录运行状态，还需关联能源消耗与排放因子，生成可审计的碳账本。
某光伏组件制造商已在实践中探索此路径。其设备管理系统通过采集每台层压机的电力消耗数据，结合电网区域排放因子（0.581kg CO₂/kWh），自动计算单块组件生产过程中的间接排放量，并纳入产品碳足迹报告。此举不仅满足出口欧盟CBAM（碳边境调节机制）合规要求，还成为客户采购决策的重要参考依据。
| 设备类型 | 平均功率(kW) | 日均运行时长(h) | 年耗电量(kWh) | 年碳排放(kgCO₂) |
|---|---|---|---|---|
| 自动串焊机 | 12.5 | 18.2 | 82,850 | 48,136 |
| 层压机 | 45.0 | 16.8 | 275,520 | 159,977 |
| 测试分选机 | 8.0 | 20.0 | 58,400 | 33,930 |
| 空压机 | 75.0 | 24.0 | 657,000 | 381,717 |
上述表格展示了该厂四类关键设备的能耗与碳排放统计结果，数据由搭贝平台自动生成并支持导出PDF报告。此类能力使得设备管理从“成本中心”逐步转变为“价值创造单元”，为企业参与碳交易市场奠定基础。
未来展望：构建设备管理生态协同网络
展望2026年下半年，设备管理将进一步突破企业边界，迈向产业链协同新阶段。原始设备制造商（OEM）开始主动开放设备接口，提供远程诊断服务；第三方服务商依托共享数据池开展专业化运维；保险公司则基于设备健康评分推出差异化保费产品。一个多方参与的设备管理生态正在成型。
例如，某注塑机厂商与其核心客户群共建“智能服务云平台”，实时收集设备运行数据用于改进下一代产品设计，同时为客户推送个性化保养建议。这种“产品即服务”（Product-as-a-Service）模式不仅增强了客户粘性，还创造了持续性收入来源。
要融入这一生态，企业需做好三项准备：第一，建立统一的数据交换标准，推荐采用ISO 18435工业数据质量规范；第二，签署明确的数据权属与隐私保护协议，保障各方合法权益；第三，选择支持多租户架构与API开放能力的平台工具，如搭贝所提供的生态系统连接器，可安全地实现数据共享与服务调用。[https://www.dabeisoft.com/ecosystem]
