根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产智能化管理趋势报告》，截至2025年底，中国工业领域中已有超过67%的大型制造企业完成设备管理系统的初步数字化转型，其中32%的企业已部署具备AI预测能力的智能运维平台。这一数据较2023年增长近一倍，反映出设备管理正从传统的被动响应模式向主动预测、自主决策方向演进。尤其在新能源汽车、半导体和高端装备制造等行业，设备停机成本每小时可达数十万元，推动企业加速引入高精度传感器、边缘计算网关与低代码集成平台，构建端-边-云一体化的设备管理体系。
🚀 核心趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护长期依赖定期巡检或故障后维修，存在资源浪费与突发停机风险。而随着机器学习算法在时序数据分析中的成熟应用，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance）正在重塑设备生命周期管理模式。通过采集振动、温度、电流等多维度传感器数据，结合LSTM、Prophet等时间序列模型，系统可提前3至14天识别出轴承磨损、电机失衡等典型故障征兆。
以某头部动力电池制造商为例，其在2024年上线AI运维平台后，关键涂布设备的非计划停机时间下降了58%，年节省维护成本超1200万元。该企业采用双层架构：边缘端运行轻量化异常检测模型（TinyML），实现毫秒级本地报警；云端则训练复杂深度学习模型，持续优化预测准确率。据Gartner测算，到2026年，全球部署AI预测维护的企业比例将达45%，较2022年的18%实现跨越式增长。
为应对算法泛化能力不足、样本标注成本高等挑战，行业正探索迁移学习与自监督学习路径。例如，通用预训练故障诊断模型可在不同产线间快速迁移，仅需少量目标设备数据即可微调适配，显著降低实施门槛。同时，数字孪生技术被广泛用于构建虚拟测试环境，模拟极端工况下的退化过程，补充真实数据缺失场景。
- 建立标准化的数据采集体系，覆盖关键设备的多模态传感信号，确保数据质量与时效性；
- 优先选择支持边缘-云协同推理的AI平台，兼顾实时性与算力弹性；
- 引入低代码AI建模工具，如搭贝平台提供的可视化流程编排功能，使工艺工程师也能参与模型训练与调优 [搭贝官方地址]；
- 构建闭环反馈机制，将维修记录反哺至训练集，持续提升模型准确性；
- 制定AI运维伦理规范，明确责任边界，避免过度依赖自动化决策。
📊 核心趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同控制
随着工厂设备联网密度提升，传统集中式SCADA系统面临带宽瓶颈与响应延迟问题。特别是在高速冲压、精密焊接等对控制周期要求低于10ms的场景中，云端决策已无法满足实时性需求。边缘计算节点的规模化部署正成为破解“数据远距离传输”困局的关键方案。通过在车间层级部署工业边缘网关，实现本地数据清洗、规则引擎执行与紧急停机判断，大幅降低对中心系统的依赖。
当前主流边缘架构普遍采用Kubernetes Edge + MQTT Broker组合，支持容器化应用动态调度。例如，某家电龙头企业在其五地生产基地统一部署边缘集群，实现了PLC程序版本自动同步、能耗异常实时告警与跨厂区产能动态调配。据实测数据显示，边缘侧处理使平均指令响应时间从原来的89ms缩短至7ms，网络流量减少63%。
更进一步，边缘层正演化为“区域智能中枢”，不仅承担数据转发职能，还具备一定自治能力。当检测到某台注塑机冷却水温异常升高时，边缘控制器可立即联动关闭加热单元，并通知AGV暂停物料输送，整个过程无需等待云端确认。这种“边缘自治”模式极大提升了生产系统的韧性。
值得注意的是，边缘计算并非简单地将算力下放，而是需要重新设计软硬件协同逻辑。安全性是首要考量——必须实施严格的访问控制、固件签名验证与安全启动机制。此外，边缘应用的远程更新与版本管理也亟需标准化工具链支撑。
- 评估现有网络拓扑结构，识别高延迟敏感型设备群组，优先部署边缘节点；
- 选择支持OPC UA over TSN的工业交换机，保障确定性通信服务质量；
- 利用搭贝低代码平台开发边缘业务逻辑模块，通过拖拽方式配置数据过滤、聚合与触发动作 [免费试用]；
- 建立边缘-云协同运维看板，实现全栈资源状态透明化监控；
- 制定边缘应用灰度发布策略，防范批量升级引发连锁故障。
🔮 核心趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
尽管多数企业已部署EAM或MES系统，但面对快速变化的生产需求，传统定制开发模式暴露出周期长、成本高、灵活性差等问题。一项针对300家制造企业的调研显示，76%的受访者认为现有系统难以适应新产线接入或工艺变更需求。低代码开发平台的兴起为此提供了破局之道。通过图形化界面与预置组件库，用户可在数小时内完成设备台账录入、点检任务派发、维修工单流转等功能搭建，彻底改变“IT等业务”的被动局面。
以某轨道交通装备企业为例，其原设备管理系统每次新增一个传感器类型，需由供应商耗时两周修改数据库结构并重新测试。而在引入搭贝低代码平台后，现场工程师自行创建新设备模板仅需半天，且能即时生成移动端操作界面。更为关键的是，平台内置的API连接器支持一键对接西门子S7、罗克韦尔ControlLogix等主流PLC协议，极大简化了异构系统集成难度。
低代码的价值不仅体现在前端表单配置，更在于后端业务流程的灵活定义。例如，可通过流程设计器设定“当设备连续三次点检不合格时，自动升级为预防性维修工单，并抄送技术主管审批”。此类规则变更无需代码提交与系统重启，真正实现“所见即所得”的运维治理。
与此同时，低代码平台正与RPA、BPM等技术融合，形成“智能自动化中枢”。例如，在设备报废环节，系统可自动抓取折旧年限、维修频次、能效等级等数据，生成处置建议报告，并触发OA审批流。这种跨系统协作能力显著提升了资产管理的整体效率。
- 开展低代码能力评估，筛选高频变更、跨部门协作的典型场景作为试点；
- 建立企业级组件仓库，沉淀常用设备字段、校验规则与审批模板；
- 强化权限管理体系，区分开发者、审核者与最终用户角色，防范误操作风险；
- 推荐使用搭贝平台的设备管理模板库，涵盖点检、保养、备件等多个模块 [推荐搭贝设备管理解决方案]；
- 定期组织低代码技能工作坊，培养复合型“公民开发者”团队。
📈 趋势融合：三大方向交织催生新型管理模式
上述三大趋势并非孤立发展，而是呈现出深度融合态势。一个典型的融合案例是：某光伏组件厂构建了“边缘AI+低代码+数字主线”的综合架构。具体而言，每条生产线配备边缘AI盒子，实时分析EL（电致发光）图像判断隐裂缺陷；一旦发现异常，立即通过MQTT上报事件；低代码平台接收消息后，自动生成质量追溯单，并关联对应设备运行参数、工艺配方与操作日志，形成完整证据链。
该系统上线后，质量问题定位时间由平均4.2小时压缩至18分钟，客户投诉率同比下降41%。更重要的是，所有分析逻辑均可通过低代码界面动态调整，无需等待IT部门介入。这标志着设备管理正从“信息化记录”迈向“智能化决策”阶段。
| 趋势维度 | 代表技术 | 典型效益 | 适用行业 |
|---|---|---|---|
| AI预测维护 | LSTM、数字孪生、迁移学习 | 减少非计划停机50%以上 | 半导体、风电、航空 |
| 边缘协同控制 | KubeEdge、TSN、OPC UA | 指令响应提速90% | 汽车、电子组装 |
| 低代码敏捷迭代 | 可视化建模、API连接器 | 功能上线周期缩短80% | 食品饮料、医药 |
值得关注的是，这些技术组合正在催生新的服务模式。部分领先厂商开始提供“预测性维护即服务”（PdMaaS），客户按设备数量与预警次数付费，无需前期巨额投入。后台由服务商统一运营AI模型与边缘基础设施，前端通过低代码门户交付定制化报表与告警策略，实现轻量化接入与快速价值兑现。
🛡️ 安全与合规：不可忽视的基础支撑
在推进技术创新的同时，网络安全与数据合规风险不容忽视。近年来，针对工业控制系统的勒索攻击事件频发，2025年某跨国化工集团因设备管理系统遭入侵导致全线停产，直接损失超2亿元。因此，必须构建纵深防御体系：在网络层实施微隔离策略，限制设备间横向通信；在终端侧启用可信计算模块，防止固件篡改；在应用层推行最小权限原则，杜绝越权操作。
同时，随着《数据安全法》《个人信息保护法》深入实施，设备运行数据的跨境传输、存储期限与使用范围均需严格遵循法规要求。建议企业建立数据分类分级目录，明确哪些属于核心生产数据、哪些可脱敏用于模型训练，并通过区块链技术实现数据流转全程可审计。
