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最新数据显示，2025年全球工业物联网（IIoT）设备连接数突破730亿台，同比增长21.4%。其中，超过68%的企业已部署或正在试点基于AI驱动的预测性维护系统，较2023年提升近一倍。与此同时，Gartner报告指出，至2026年底，将有45%的大型工业企业采用低代码平台实现设备数据集成与流程自动化，显著缩短数字化转型周期。这一系列动态标志着设备管理正从传统的“被动响应”模式向“主动感知—智能决策—快速执行”的闭环体系演进。在政策推动与技术融合双重驱动下，中国工信部近期发布《智能制造2026行动计划》，明确提出构建“全生命周期设备管理云平台”，并鼓励企业利用边缘计算、数字孪生等技术提升设备可用率至95%以上。行业变革已至，三大核心趋势正在重塑设备管理的底层逻辑。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流运维范式
传统设备维护长期依赖定期检修和故障后维修，不仅成本高昂，且难以避免突发停机带来的生产损失。以某大型石化企业为例，其2023年因压缩机突发故障导致整条生产线停工36小时，直接经济损失超1200万元。而随着机器学习算法与传感器技术的成熟，AI驱动的预测性维护正逐步替代传统方式。该模式通过实时采集设备振动、温度、电流等多维数据，结合历史故障样本训练模型，提前7-14天识别潜在故障风险，准确率可达89%以上。
国际领先企业已率先布局。西门子在其燃气轮机产品线中嵌入Predictive Maintenance System（PMS），实现平均故障预警时间提前11.3天，维护成本下降32%。国内三一重工推出的“树根互联”平台，接入超80万台工程机械，通过AI分析液压系统异常波动，成功将泵送设备非计划停机率降低41%。这些案例表明，预测性维护已不再是概念验证，而是可规模化复制的生产力工具。
然而，落地过程中仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，影响模型训练效果；二是老旧设备缺乏标准化接口，数据采集难度大；三是IT与OT系统割裂，导致分析结果难以反向控制设备运行。为此，企业需采取以下策略：
- 建立统一的数据治理体系，制定设备数据采集标准（如IEC 63278），确保数据质量与一致性；
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署，形成ROI可量化的示范项目；
- 引入模块化边缘网关设备，实现 legacy 设备的数据接入与协议转换；
- 搭建跨部门协作机制，打通运维、生产与信息化团队的信息壁垒；
- 借助低代码平台快速构建可视化监控界面与报警联动流程，例如使用搭贝官方地址提供的工业表单引擎，可在3日内完成设备状态看板开发，并通过API对接MES系统触发工单自动生成。
值得关注的是，随着联邦学习技术的发展，企业可在不共享原始数据的前提下联合建模，既保护商业隐私又提升模型泛化能力。未来两年，预计将有更多行业级AI模型库涌现，进一步降低中小企业应用门槛。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时决策，重构设备响应速度
在高度自动化的生产场景中，毫秒级延迟可能引发连锁故障。例如，在半导体晶圆制造过程中，若真空腔室压力异常未能在200ms内响应，可能导致整批价值百万的晶圆报废。传统云计算架构因网络传输与中心处理时延，难以满足此类严苛要求。边缘计算通过在靠近设备端部署微型数据中心或智能网关，实现了数据本地处理与即时反馈，成为保障关键设备稳定运行的技术基石。
当前，边缘计算已在多个领域展现价值。国家电网在特高压变电站部署边缘节点，对变压器油温、局放信号进行实时分析，一旦检测到绝缘劣化趋势，立即启动冷却系统调节，使设备寿命延长18%以上。汽车制造领域，特斯拉上海超级工厂在焊接机器人集群中配置边缘控制器，每秒处理超过1.2TB的力矩与位移数据，动态调整焊枪参数，焊接缺陷率下降至0.03‰，远低于行业平均水平。
为衡量边缘计算部署成效，可参考以下指标：
| 评估维度 | 传统云架构 | 边缘计算架构 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 800ms | 45ms | ↓94.4% |
| 带宽占用成本 | ¥2.8万/月 | ¥0.6万/月 | ↓78.6% |
| 故障恢复时间 | 42分钟 | 9分钟 | ↓78.6% |
| 数据安全性 | 中等（依赖公网） | 高（本地闭环） | ↑显著 |
尽管优势明显，但边缘节点的运维复杂度也随之上升。一个典型的工业园区可能拥有数百个边缘设备，分布在不同地理位置，如何统一监控、远程升级成为新挑战。建议企业采用“集中管理+分布执行”的架构设计：
- 选用支持Kubernetes Edge的开源框架（如KubeEdge），实现边缘应用的容器化部署与编排；
- 建立边缘设备健康度评分模型，定期评估CPU负载、存储余量、网络稳定性等指标；
- 配置自动化固件更新策略，在夜间低峰期批量推送安全补丁；
- 利用低代码平台构建边缘资源调度中心，例如通过免费试用搭贝的设备拓扑管理模块，可拖拽式绘制厂区边缘节点地图，并设置阈值告警规则；
- 制定灾难恢复预案，确保主控节点失效时，边缘设备能切换至降级运行模式。
未来，随着5G-A与TSN（时间敏感网络）商用推进，边缘计算将与确定性网络深度融合，支撑更复杂的协同控制场景。例如，多台AGV小车在无中央调度的情况下，基于边缘感知实现自主避障与路径优化，真正迈向“去中心化智能”。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业设备管理系统开发周期长、成本高、灵活性差。一套定制化的EAM系统通常需要6-12个月交付，且后期修改流程繁琐。面对市场环境快速变化，这种“重型”开发模式已难以为继。低代码平台凭借可视化建模、预置组件库与一键部署能力，正成为设备管理数字化转型的新引擎。据Forrester调研，采用低代码开发设备巡检应用，平均交付时间从8周缩短至5天，开发成本降低70%以上。
典型应用场景包括：设备台账电子化、点检任务派发、维修工单流转、备件库存预警等。某食品饮料企业在疫情期间急需实现无纸化点检，原计划外包开发需投入45万元，耗时3个月。最终通过引入推荐搭贝Pro版，由内部IT人员在两周内搭建出完整系统，包含扫码打卡、照片上传、异常上报等功能，并与SAP PM模块双向同步数据，上线首月即减少纸质表单消耗1.2万张，巡检覆盖率提升至98.7%。
低代码的价值不仅体现在速度，更在于赋予业务人员“自我服务”能力。以往，一线工程师提出的优化需求常因排期问题被搁置。而现在，他们可通过拖拽表单字段、配置审批流等方式自行实现流程改进。例如，某风电运维团队发现原有故障分类不够精细，便自主新增“叶片结冰—轻度/中度/重度”三级标签，并关联不同的处置预案，使平均修复时间缩短23%。
为最大化发挥低代码效能，建议遵循以下实施路径：
- 明确核心业务流程边界，优先覆盖高频、标准化程度高的场景；
- 建立组件复用机制，将常用功能（如设备二维码生成器、GPS定位模块）封装为可复用资产；
- 强化权限管理体系，区分管理员、审核员、操作员等角色操作范围；
- 与现有ERP、SCADA系统深度集成，避免形成新的信息孤岛；
- 定期组织低代码技能培训，培养“公民开发者”队伍，提升组织敏捷性。
值得注意的是，低代码并非万能。对于涉及复杂算法运算（如有限元分析）、高频交易处理（如高频电机控制）等场景，仍需专业编码支持。理想模式是“低代码+专业开发”协同作战：前者负责前端交互与流程编排，后者专注底层逻辑与性能优化，共同构建灵活高效的设备管理生态。
延伸洞察：数字孪生与碳足迹追踪的融合潜力
除上述三大趋势外，数字孪生与可持续发展正成为设备管理的新前沿。施耐德电气在其法国勒沃德勒伊工厂构建了完整的产线级数字孪生体，实时映射1200余台设备的运行状态，不仅能模拟故障传播路径，还可预测不同调度方案下的能耗差异。在此基础上，叠加碳排放因子数据库，系统可自动计算每台设备的单位产出碳足迹，助力企业达成ESG目标。
另一创新方向是设备即服务（Equipment-as-a-Service, EaaS）。卡特彼勒推出“Cat Connect”订阅模式，客户按使用时长支付费用，厂商则负责全生命周期维护。此举倒逼企业必须掌握更精准的设备健康评估能力，从而推动预测性维护与边缘智能的深度应用。预计到2027年，全球EaaS市场规模将突破1800亿美元，复合增长率达24.5%。
实施路线图：分阶段推进设备管理智能化升级
面对多重技术交汇，企业应制定清晰的演进路径。建议采用“三步走”策略：
- 夯实基础层（0-6个月）：完成设备资产盘点，部署基础传感网络，打通关键系统间数据接口；
- 构建智能层（6-18个月）：上线预测性维护模型，部署边缘计算节点，试点低代码应用开发；
- 深化运营层（18-36个月）：推广数字孪生应用，探索EaaS商业模式，建立碳绩效评价体系。
在整个过程中，组织变革与技术升级同等重要。企业需设立专职的“设备智能运营中心”（Equipment Intelligence Center），统筹数据治理、算法优化与业务赋能工作。同时，加强与高校、科研机构合作，参与行业标准制定，抢占话语权高地。
