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，中国工业设备数字化覆盖率已达到68.3%，较2023年提升近22个百分点。其中，制造业、能源和交通领域成为设备管理系统升级的核心驱动力。值得关注的是，随着AIoT架构成熟与边缘计算能力下沉，传统以‘台账+巡检’为主的设备管理模式正加速向预测性维护、自适应调度和平台化运营转型。例如，三一重工通过部署智能传感网络与云端分析平台，实现对全球超40万台工程机械的实时状态监控，设备非计划停机率下降41%。这一系列变革背后，折射出设备管理行业正在经历从‘被动响应’到‘主动进化’的根本性转变。
🚀 核心趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
过去五年中，基于规则引擎的传统预防性维护在复杂设备场景中的局限性日益凸显。据麦肯锡调研数据显示，超过57%的企业仍因误判维修周期导致资源浪费或突发故障。而进入2026年，AI驱动的预测性维护已成为头部企业的标配能力。该模式依托深度学习算法对振动、温度、电流等多维传感器数据进行长期建模，能够提前7-14天识别设备潜在劣化趋势。
以风电行业为例，金风科技在其新一代风机控制系统中集成LSTM时序预测模型，结合SCADA系统采集的历史运行数据，实现了齿轮箱故障预警准确率达91.6%。相比传统定期检修方式，单台机组年均节省维护成本约12.8万元。更进一步地，部分领先企业开始探索‘数字孪生+强化学习’路径——即构建高保真设备虚拟体，在模拟环境中训练最优维护策略后再反哺物理世界执行。
然而，AI模型部署并非无门槛。中小企业普遍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺；二是边缘端算力不足制约实时推理；三是IT与OT团队协作效率低下。为此，需建立标准化的数据治理流程，并优先选择支持联邦学习框架的平台解决方案，以在保障数据隐私前提下实现跨厂区知识迁移。
- 趋势影响分析： 预测性维护将重构企业运维组织架构，推动CMMS（计算机化维护管理系统）向AIOps平台演进；同时催生新型岗位如‘设备健康分析师’‘AI训练工程师’；预计到2027年，国内相关人才缺口将突破15万。
- 降低平均修复时间（MTTR）达35%以上，延长关键设备使用寿命15%-25%；
- 减少备件库存占用资金30%-40%，优化供应链响应节奏；
- 提升整体设备效率（OEE）指标3-8个百分点，直接贡献于产能释放。
- 优先开展设备价值分级评估，聚焦高停机成本、高故障频率的关键资产启动试点项目；
- 引入具备自动特征提取功能的低代码AI建模工具，降低算法开发门槛，[推荐搭贝零代码平台](https://www.dapayun.com)提供可视化拖拽式机器学习模块，支持快速对接PLC、Modbus等工业协议；
- 建立‘小样本冷启动’机制，利用迁移学习技术复用行业预训练模型，缩短部署周期至4周以内；
- 配置边缘AI盒子作为本地推理节点，确保毫秒级响应的同时减轻云端负载；
- 制定跨部门协同SOP，明确数据所有权、模型迭代权限及异常处置流程。
📊 核心趋势二：边缘-云协同架构成为主流部署形态
随着5G专网商用进程加快以及MEC（多接入边缘计算）基础设施完善，2026年设备管理系统的部署架构正从‘中心集中式’向‘边云协同分布式’迁移。这种转变不仅解决了传统架构下的延迟瓶颈问题，更为动态工况下的实时决策提供了技术可能。据中国信通院统计，当前已有43%的大型制造企业在产线侧部署了边缘计算节点，用于执行设备状态监测、工艺参数调优等任务。
边缘-云协同架构的核心逻辑在于‘分层决策’：边缘层负责毫秒级响应的安全控制与初步诊断，云端则承担长期趋势分析、全局资源调度与知识沉淀。例如，宁德时代在其动力电池生产线中采用华为Atlas边缘服务器集群，实现实时电芯焊接质量检测，缺陷识别延迟控制在8ms以内；同时将每日产生的TB级原始数据经压缩脱敏后上传至私有云平台，用于长期良率追踪与工艺改进。
值得注意的是，该架构的成功实施依赖于强大的中间件支撑。企业需要统一消息总线（如MQTT）、容器化运行环境（Kubernetes on Edge）以及跨层级安全认证机制。此外，还需解决边缘节点版本不一致、远程运维困难等问题。某汽车零部件厂商曾因未建立边缘固件OTA升级通道，导致全厂200多个边缘网关无法同步更新AI模型，最终引发批量误判事件。
- 趋势影响分析： 边云协同将打破原有IT/OT边界，促使企业建设融合型运营中心；推动设备管理软件向微服务化、模块化发展；预计未来三年内，支持KubeEdge架构的EMS（设备管理软件）市场份额将翻倍增长。
- 实现关键控制指令端到端延迟低于10ms，满足工业闭环控制要求；
- 降低公网带宽消耗60%以上，尤其适用于偏远矿区、海上平台等弱网环境；
- 增强系统鲁棒性，在断网情况下仍可维持基本监控与告警功能。
- 评估现有网络拓扑结构，识别高实时性需求场景，优先在冲压、焊接、装配等关键工序部署边缘节点；
- 选用支持边缘原生应用开发的平台，[搭贝低代码平台](https://www.dapayun.com)现已兼容主流边缘操作系统（如OpenYurt、KubeEdge），可通过图形化界面快速构建边缘应用并一键下发；
- 建立边缘资源监控看板，实时掌握各节点CPU、内存、存储使用情况，防范过载风险；
- 设计分级数据上传策略，仅将摘要信息、异常片段上传云端，兼顾分析需求与隐私合规；
- 制定边缘设备全生命周期管理制度，包含入网审批、权限分配、离线回收等环节。
🔮 核心趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
面对市场变化加速与个性化需求激增，传统定制开发模式已难以满足设备管理系统的快速迭代要求。一项针对300家制造企业的调查显示，超过64%的企业反映其现行EAM系统功能更新周期超过6个月，严重滞后于业务发展速度。在此背景下，低代码平台正成为破局关键。通过可视化建模与组件复用机制，非专业开发者也能在数日内完成表单设计、流程编排与报表生成。
某轨道交通集团案例颇具代表性：其原设备报修流程需经过纸质单据传递、人工派单、电话确认等多个环节，平均响应时间长达5.2小时。借助搭贝低代码平台，运维团队自主搭建了一套移动端报修系统，集成GPS定位、拍照上传、自动路由等功能，上线后平均响应时间缩短至47分钟，用户满意度提升至96.5%。更重要的是，该系统后续新增‘维修知识库’‘备件扫码领用’等功能均由一线工程师自行完成，无需等待外部开发支持。
低代码的价值不仅体现在开发效率提升，更在于促进了‘业务主导’的技术创新文化。当设备管理人员可以直接参与系统构建时，需求失真率显著下降，功能贴合度大幅提升。与此同时，平台内置的版本管理、权限控制与审计日志功能也保障了系统的安全性与可追溯性。
| 能力维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 需求响应周期 | 3-6个月 | 3-7天 |
| 人均开发成本 | ≥8万元/人月 | ≤2万元/人月 |
| 变更成功率 | 58% | 92% |
| 用户参与度 | 低 | 高 |
- 趋势影响分析： 低代码将重塑设备管理系统的建设模式，推动‘全民开发’（Citizen Development）理念落地；加速行业最佳实践的封装与传播；预计到2028年，70%以上的设备管理新项目将基于低代码或无代码平台实施。
- 降低技术准入门槛，使80%以上的日常优化由业务人员自主完成；
- 缩短新工厂、新产线配套系统上线时间50%以上；
- 促进跨厂区标准化复制，实现管理模式规模化输出。
- 设立‘低代码创新基金’，鼓励基层员工提出流程优化提案并给予资源支持；
- 选择生态开放的低代码平台，[免费试用搭贝平台](https://www.dapayun.com/trial) 提供丰富设备管理模板库，涵盖点检计划、故障树分析、能效看板等高频场景；
- 建立组件治理体系，规范命名规则、接口标准与复用机制，避免碎片化建设；
- 加强安全培训，明确数据访问边界与审批流程，防止越权操作；
- 定期组织低代码应用评比活动，形成正向激励机制。
延伸思考：设备管理平台的生态化演进
展望未来，设备管理不再是一个孤立的信息系统，而是连接研发、生产、物流、财务等多域数据的枢纽节点。我们观察到一种新兴趋势——平台型企业正通过API经济构建设备管理生态圈。例如，徐工信息的汉云平台已对外开放200+个标准化接口，允许第三方开发者接入设备画像、健康评分、维修资源匹配等能力，衍生出诸如‘二手设备估值服务’‘保险精算模型’等创新商业模式。
在这种生态架构下，企业既可以作为能力提供方输出自身积累的运维知识，也可以作为消费者快速引入外部优质服务。这种双向流动极大提升了整个产业链的资源配置效率。对于中小制造商而言，这意味着无需投入巨资建设完整体系，即可享用顶级平台的能力红利。
实施建议：构建可持续进化的设备管理体系
面对上述趋势，企业应摒弃‘一次性建设项目’思维，转而打造具备持续进化能力的设备管理架构。首要任务是确立‘数据为基、智能为核、敏捷为翼’的战略方针。具体而言，建议从三个层面推进：
战略层需明确设备管理在企业数字化转型中的定位，将其纳入高层议事日程，并设立专项推进办公室。管理层应推动跨部门协同机制建设，打通设备、生产、采购、财务之间的数据壁垒。执行层则要注重人才培养与工具赋能，特别是提升一线人员的数据素养与低代码应用能力。
同时，建议采用‘小步快跑、迭代验证’的实施路径。优先选择一个典型车间或一条产线作为试点，集中验证AI预测、边缘计算、低代码开发等新技术组合效果，待取得可量化成果后再逐步推广。过程中要建立科学的评估指标体系，重点关注OEE、MTBF、MTTR、TCO等核心KPI的变化趋势。
最后，必须重视平台选型的前瞻性。理想的设备管理平台应具备四大特征：一是原生支持云边端协同架构；二是内置AI建模与分析能力；三是提供成熟的低代码扩展接口；四是拥有活跃的开发者社区与丰富的应用市场。只有这样的平台才能支撑企业在未来五年的竞争中保持领先地位。
