2026年初，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理升级浪潮。据IDC最新报告，2025年全球企业用于设备智能化管理的投入同比增长23.7%，其中亚太地区增速高达29.1%。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业已全面部署AI驱动的预测性维护系统，设备非计划停机时间平均下降41%。与此同时，国家工信部发布《工业设备数字化管理三年行动计划（2025-2027）》，明确提出到2027年重点行业关键设备联网率需达85%以上。这一系列动态标志着设备管理正从传统的‘被动维修’向‘主动感知、智能决策、快速响应’的新范式跃迁。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，构建预测性维护新生态
传统设备管理长期依赖定期巡检和故障后维修，导致资源浪费与生产中断频发。而当前最显著的趋势是AI与物联网技术的深度耦合，推动设备管理进入预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）时代。通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，并结合机器学习算法分析历史运行数据，系统可提前7-14天识别潜在故障模式。
例如，某大型风电运营商在2025年引入基于LSTM神经网络的轴承故障预警模型，实现对超过2万台风机的实时监控。该系统在试运行期间成功预测了137起严重机械故障，避免直接经济损失超1.2亿元。其核心在于将设备状态数据流与环境参数、运维记录进行多源融合建模，显著提升预测准确率至92.3%（来源：GE Renewable Energy年报）。
然而，落地此类系统面临三大挑战：一是数据孤岛问题突出，ERP、MES、SCADA系统间缺乏统一接口；二是AI模型训练周期长，中小企业难以承担高昂开发成本；三是现场工程师对智能系统的信任度不足，存在“宁信经验不信算法”的现象。
- 建立标准化的数据采集规范，优先接入高价值设备的关键参数点位，确保数据质量；
- 采用模块化AI平台降低开发门槛，如使用预训练的故障诊断模型进行微调，缩短部署周期；
- 强化人机协同机制，在系统报警时同步推送历史相似案例与处理建议，增强可解释性；
- 引入数字孪生技术，构建虚拟设备镜像，支持远程调试与策略验证；
- 推荐使用搭贝低代码平台快速搭建设备监控应用，无需编写代码即可完成数据接入、可视化与告警配置。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同控制
随着工厂自动化程度提高，设备数量呈指数级增长。若所有数据均上传至云端处理，不仅带宽压力巨大，且响应延迟难以满足实时控制需求。因此，边缘计算成为解决高并发、低延时场景的核心支撑。据ABI Research统计，2025年全球工业边缘节点部署量突破1.8亿个，年复合增长率达36.4%。
典型应用场景包括产线联动控制、突发负载调度与本地安全审计。例如，某汽车焊装车间部署了基于ARM架构的边缘网关集群，每秒处理来自300+机器人关节的运动数据，在毫秒级内完成碰撞风险评估并触发急停指令。相比传统集中式架构，响应速度提升近8倍，误判率下降至0.03%以下。
此外，边缘侧还能实现初步数据清洗与特征提取，仅将关键事件或异常片段上传云端，大幅节省传输成本。某水泥集团通过边缘压缩算法，使每条生产线月均上传数据量从1.2TB降至180GB，通信费用减少72%。
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），便于应用灵活迁移与版本管理；
- 配置本地缓存机制，确保在网络中断时仍能维持基本监控功能；
- 实施分级权限管理，防止未经授权的操作指令下发至设备端；
- 定期更新固件与安全补丁，防范勒索软件攻击（2025年工业控制系统攻击事件同比上升44%）；
- 结合搭贝平台的边缘集成套件，实现云边协同配置，一键下发规则引擎至现场设备。
边缘智能设备选型参考表
| 型号 | CPU架构 | 算力（TOPS） | 适用场景 | 厂商 |
|---|---|---|---|---|
| EdgeBox-5000 | ARM Cortex-A76 | 8 | 中小型产线监控 | 华为 |
| Jetson AGX Orin | NVIDIA GPU | 200 | 视觉质检、复杂推理 | NVIDIA |
| ThinkAgile MX10 | Intel Xeon D | 16 | 多协议网关聚合 | 联想 |
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
尽管技术不断进步，但许多企业在推进设备数字化时仍受限于IT资源紧张与开发周期过长。一项针对300家制造企业的调研显示，定制化设备管理系统平均交付周期为6.8个月，其中需求变更导致返工占比达43%。在此背景下，低代码开发平台正成为破局利器，允许业务人员直接参与系统构建，实现“所见即所得”的快速迭代。
以某食品饮料企业为例，其设备管理部门利用搭贝零代码平台在两周内完成了设备台账、保养计划、故障报修三大模块的上线。通过拖拽式表单设计器，快速定义字段逻辑；借助可视化流程引擎，自动触发巡检任务与审批流；并通过开放API对接原有PLC数据采集系统，实现无缝集成。
更值得关注的是，该平台支持生成独立APP，现场工人可通过手机扫码查看设备操作手册、提交维修申请，并实时追踪处理进度。上线三个月后，平均故障响应时间由原来的4.2小时缩短至1.1小时，备件库存周转率提升27%。
- 明确核心业务流程，优先实现高频刚需功能（如点检、报修、报表）；
- 建立模板库与组件复用机制，避免重复造轮子；
- 设置灰度发布策略，先在单条产线试点再逐步推广；
- 培训一线员工掌握基础配置能力，形成“业务主导、IT护航”的协作模式；
- 利用平台内置的数据分析看板，持续优化设备绩效指标（OEE、MTBF、MTTR）。
低代码平台选型评估维度
集成能力：是否提供标准工业协议（Modbus、OPC UA、MQTT）接入支持？
扩展性：能否通过JavaScript或Python脚本实现复杂逻辑？
移动端体验：生成的应用是否适配Android/iOS，离线可用？
安全性：是否具备RBAC权限控制、操作日志审计等功能？
服务商支持：是否有本地化实施团队与行业解决方案案例？
🌐 延伸趋势：设备即服务（DaaS）重塑商业模式
在上述技术演进基础上，一种新的商业形态正在兴起——设备即服务（Device as a Service, DaaS）。制造商不再单纯出售硬件，而是以租赁+运维打包的形式提供全生命周期服务。施耐德电气已在中国市场推出“EcoStruxure电机管家”服务包，客户按使用时长付费，同时享受远程诊断、预测维护与能效优化等增值服务。
这种模式对设备管理提出更高要求：必须实现设备状态透明化、服务过程可量化、计费规则可追溯。为此，企业需构建统一的服务中台，整合设备接入、用户管理、订单结算与知识库系统。某空压机厂商通过搭贝平台搭建DaaS运营后台，实现了从设备激活、运行监控到账单生成的全流程自动化，客户续约率达89%。
🔧 实践路径：构建四层设备智能管理体系
面对多重趋势交织，企业应采取系统性建设思路。建议构建包含感知层、传输层、平台层与应用层的四级架构：
- 感知层：部署高精度传感器与智能仪表，覆盖温度、振动、能耗等关键参数；
- 传输层：采用5G+TSN（时间敏感网络）保障数据低延时可靠传输；
- 平台层：建设统一设备管理中台，集成数据湖、AI引擎与规则中心；
- 应用层：面向不同角色提供移动端APP、Web门户与大屏展示系统。
在此框架下，可分阶段推进：第一阶段聚焦数据打通与基础监控；第二阶段引入预测算法与边缘智能；第三阶段实现跨系统协同与服务化转型。整个过程需注重组织变革，设立专职的“设备数字化推进办公室”，统筹技术、业务与外部合作伙伴资源。
