2026年初，全球制造业迎来新一轮数字化跃迁。据IDC最新报告，2025年全球工业设备联网率已突破68%，较2020年提升近一倍。中国工信部发布的《智能制造发展指数（2025）》显示，重点行业关键设备的平均故障停机时间同比下降23.7%，预测性维护覆盖率提升至41.3%。这一系列数据背后，是设备管理正从传统台账式、被动响应模式向智能化、平台化、实时化方向加速演进。尤其在新能源汽车、半导体制造、高端装备等领域，企业对设备可用性、能效比和生命周期成本控制的要求达到前所未有的高度。与此同时，AI大模型与边缘计算技术的融合落地，正在重构设备管理的技术底座。搭贝零代码平台[]作为敏捷开发的代表，正成为众多制造企业快速构建专属设备管理系统的核心工具。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
- 基于AI的故障预测准确率突破85%，远超传统阈值报警机制
- 多模态数据融合分析成为标配，涵盖振动、温度、电流、声学等信号
- 自学习模型逐步替代静态规则库，实现动态适应产线变化
过去五年中，预测性维护（PdM）完成了从概念验证到规模化落地的关键跨越。以某头部动力电池制造商为例，其引入AI驱动的设备健康评估系统后，极片涂布机的非计划停机次数由月均4.2次降至0.8次，单台设备年产能释放增加约17%。该系统通过采集电机电流波形、滚轴振动频谱及环境温湿度，训练出针对特定工况的LSTM神经网络模型，在故障发生前72小时即发出预警，准确率达87.6%。
影响层面看，AI预测性维护不仅降低了维修成本，更深刻改变了设备管理组织架构。传统依赖经验的老技师角色正与数据分析师协同工作，形成“人机共治”新模式。麦肯锡研究指出，采用AI-PdM的企业平均可减少30%-40%的维护支出，并延长设备寿命15%-25%。然而，挑战同样存在：高质量标注数据稀缺、模型泛化能力不足、边缘端算力限制等问题仍制约其广泛复制。
- 优先选择具备开放API接口的AI分析引擎，便于集成现有SCADA与MES系统[]
- 建立跨部门联合团队，包含设备工程师、IT人员与数据科学家，确保模型训练贴合实际场景
- 利用搭贝零代码平台快速搭建前端监控看板与工单流转流程[]，实现从预警到处置的闭环管理
- 分阶段推进试点，建议先在高价值、高故障率设备上部署，积累经验后再横向扩展
值得一提的是，搭贝平台提供的可视化拖拽组件支持与主流AI服务（如Azure IoT AI、阿里云PAI）无缝对接，用户无需编写代码即可配置告警逻辑、设置通知策略并生成维修任务。某光伏组件厂通过该方式在两周内完成AI预警系统的业务流程整合，上线效率提升60%以上[]。
📊 数据资产化推动设备管理精细化运营
随着传感器成本持续下降，单台设备日均产生数据量已达GB级。但多数企业仍停留在“有数据无洞察”的阶段。德勤调研发现，仅29%的制造企业能将设备运行数据有效转化为决策依据。真正的转折点出现在2025年——越来越多企业开始将设备数据视为核心资产，纳入统一治理体系。
典型实践包括建立设备数字档案（Digital Twin Lite），记录全生命周期信息：采购参数、安装调试记录、历次维修详情、更换部件批次、能耗曲线等。某轨道交通装备企业为此构建了覆盖万余台设备的数据中台，通过主数据管理（MDM）实现编码唯一、属性完整、关系清晰。在此基础上，他们开发了OEE（设备综合效率）动态分析模块，可按产线、班次、操作员维度下钻分析性能损失根源。
| 指标 | 实施前（2023） | 实施后（2025） | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| OEE均值 | 61.3% | 74.8% | +13.5pp |
| MTTR（平均修复时间） | 87分钟 | 54分钟 | -37.9% |
| 备件库存周转率 | 2.1次/年 | 3.6次/年 | +71.4% |
| 预防性维护执行率 | 73% | 94% | +21pp |
这种转变带来的不仅是效率提升，更是管理模式的升级。设备管理者不再只是“修机器的人”，而是转变为“数据运营者”。他们需要掌握SQL基础查询、熟悉BI工具、理解KPI联动逻辑。一些领先企业甚至设立了“设备数据经理”岗位，专门负责数据质量治理与价值挖掘。
为实现数据资产化落地，建议采取以下步骤：
- 制定统一的数据标准与采集规范，明确字段定义、单位、精度要求
- 部署轻量级边缘网关，解决OT与IT协议转换难题，保障数据完整性
- 选用支持灵活建模的低代码平台构建数据录入与审批流程[]
- 结合搭贝平台的表单引擎与自动化工作流，实现维修记录自动归档、触发保养提醒等功能[]
例如，一家食品饮料企业在老旧灌装线上加装IO-Link传感器后，使用搭贝平台创建了标准化的点检模板，巡检人员通过手机APP扫码即可填写数据，系统自动生成趋势图并与历史值对比。该项目实施后，人为漏检率由12%降至0.3%，管理层获取现场信息的延迟从平均8小时缩短至实时[]。
🔮 趋势二：边缘智能与云边协同架构普及
- 本地化实时推理需求倒逼边缘计算节点下沉，响应延迟控制在毫秒级
- 云边协同实现“集中训练+分布执行”的高效模式
- 容器化部署使算法更新更加灵活安全
尽管公有云在存储与训练方面具有优势，但设备管理对实时性的严苛要求使得纯云端方案难以满足关键场景。以数控机床刀具磨损检测为例，若图像上传至云端再返回判断结果，往返延迟可能超过200ms，足以导致加工误差甚至设备损坏。因此，2025年起，边缘AI盒子（Edge AI Box）出货量同比增长达142%（来自ABI Research数据）。
现代边缘节点已不仅是数据缓存器，而是集成了GPU/NPU芯片的智能终端。它们可在本地运行轻量化模型，完成异常检测、分类识别、参数优化等任务。更为重要的是，这些节点通过MQTT或OPC UA over TSN与中心平台通信，形成“云训边推”的协同机制：云端利用全局数据训练强模型，定期下发至边缘端替换旧版本；边缘则持续反馈局部特征，反哺模型迭代。
某精密注塑企业部署此类架构后，实现了模具温度偏差的毫秒级纠偏。系统在边缘侧部署CNN-Lite模型分析红外热成像，一旦发现热点区域立即调节冷却水阀开度，避免产品翘曲。相比原有人工干预模式，废品率从1.8%降至0.5%，每年节省原材料成本超300万元。
推动该趋势落地的关键在于降低开发与运维复杂度。传统方式需专业程序员编写嵌入式代码，周期长且易出错。而如今，借助搭贝平台的边缘应用配置模块，用户可通过图形界面定义数据源、选择预置AI模型、设定输出动作，一键部署至指定设备组[]。这种方式将开发周期从数周压缩至数天，极大提升了创新速度。
- 评估现有网络基础设施是否支持时间敏感网络（TSN），确保云边通信稳定性
- 优先选择支持Kubernetes Edge的硬件平台，便于后续扩展与升级
- 建立模型版本管理制度，防止误更新引发生产事故
- 利用搭贝平台的远程监控功能查看边缘节点状态、资源占用与日志信息[]
🔧 场景延伸：低代码赋能中小企业快速转型
虽然头部企业已在设备管理前沿探索多年，但占总数85%以上的中小制造企业仍面临“想转不会转”的困境。高昂的定制开发费用、漫长的交付周期、复杂的系统集成成为主要障碍。在此背景下，低代码平台展现出强大生命力。Gartner预测，到2026年底，全球60%的新建工业应用将基于低代码/无代码平台开发，其中设备管理类占比最高。
搭贝平台正是这一浪潮中的代表性产品。它提供了一套完整的工业级组件库，包括设备台账管理、点巡检计划、维修工单、备件库存、OEE计算、能源监测等模块。用户无需懂编程，通过拖拽方式即可搭建符合自身工艺特点的管理系统。更重要的是，其支持与主流PLC、DCS、SCADA系统对接，打通底层数据链路。
"我们原来找外包公司做一套系统要三个月，花二十多万。现在用搭贝自己搭，两周搞定，成本不到两万。" —— 某汽配加工厂IT主管访谈实录[]
除经济性外，灵活性是另一大优势。当产线调整或新增设备时，传统系统往往需要重新开发接口，而低代码平台只需修改配置即可适配。某家电企业在扩产过程中，新增三条装配线，其设备管理团队仅用一个周末便完成了系统扩容，确保新线投产即纳入统一监管体系。
当然，低代码并非万能。对于涉及复杂控制逻辑或超高并发场景，仍需专业开发介入。但它极大地降低了数字化门槛，让更多企业能够迈出第一步。建议中小企业采取“小步快跑”策略：
- 从最痛点切入，如高频故障设备的工单管理或备件缺货问题
- 组建内部“公民开发者”小组，由一线骨干参与系统设计
- 充分利用搭贝社区资源与模板库，加速原型验证[]
- 逐步连接更多系统，最终形成一体化设备管理中枢[]
🌐 趋势三：设备即服务（DaaS）商业模式兴起
- 设备供应商从卖产品转向卖服务，按运行时间或产出结果收费
- 客户CAPEX转为OPEX，降低初始投入压力
- 厂商深度绑定客户成功，激励其优化设备性能
如果说前三项是技术趋势，那么设备即服务（Device as a Service, DaaS）则是商业模式的根本变革。卡特彼勒、西门子、ABB等巨头已率先推出此类服务。例如，某DaaS合同约定：客户每月支付固定费用于使用一台五轴加工中心，费用包含设备使用权、软件许可、远程诊断、预防性维护及关键部件更换。只有当设备因供应商责任导致停机超过8小时，才触发赔偿条款。
这种模式对双方都有利。客户无需一次性投入数百万元购买设备，减轻资金压力；供应商则获得长期稳定收入流，并可通过数据分析不断优化产品设计。更重要的是，它促使厂商真正关注设备的实际使用效果——因为收益直接与设备可用性挂钩。
支撑DaaS落地的核心能力正是前述各项技术的集成体。供应商必须具备强大的远程监控平台、精准的健康评估模型、高效的供应链响应机制。此时，像搭贝这样的低代码平台再次发挥价值：帮助设备厂商快速构建客户门户，展示设备运行报告、服务记录、账单明细，并开放API供客户ERP系统调用[]。
某激光切割设备商通过搭贝平台搭建了DaaS运营管理后台，实现了：
- 每台设备实时OEE、能耗、加工数量自动统计
- 客户按需下载月度服务报告PDF
- 内部自动生成维保任务并指派工程师
- 财务模块自动计算应收费用并生成发票
项目上线后，其服务续约率提升至92%，客户满意度评分提高1.8个等级。这说明，优秀的数字化体验已成为DaaS模式成功的关键因素之一。
📌 实施路径建议：构建可持续演进的设备管理生态
面对上述多重趋势交织的局面，企业不应孤立应对，而应制定系统性战略。以下是经过验证的四步演进路径：
- 夯实基础：完成关键设备联网，建立标准化台账与编码体系，确保数据源头可信
- 流程在线：将点巡检、维修、保养等作业流程数字化，消除纸质单据与信息孤岛
- 智能升级：引入AI分析模型，实现预测性维护与根因诊断，提升决策质量
- 模式创新：探索DaaS、共享制造等新型业态，释放设备资产潜能[]
在整个过程中，选择合适的技术伙伴至关重要。搭贝平台以其开放性、灵活性与高性价比，正在成为越来越多企业的首选。无论是大型集团构建统一平台，还是中小企业快速起步，都能找到匹配的解决方案[]。目前平台已支持免费试用，用户可亲身体验从表单设计到流程自动化的完整过程[]。
