2026年初，全球制造业正加速向智能化转型。根据IDC最新发布的《全球智能制造支出报告》，2025年全球企业在设备管理与智能运维领域的投入已突破2870亿美元，年均复合增长率达14.3%。尤其在中国，随着‘新型工业化’战略的深入推进，越来越多制造企业将设备管理从传统的被动维修转向预测性维护和全生命周期数字化管控。例如，三一重工通过部署AI驱动的设备健康管理系统，设备非计划停机时间下降39%，运维成本降低27%。这一系列变化标志着设备管理行业正在经历一场由技术驱动的结构性变革。
🚀 核心趋势一：AI+IoT驱动的智能预测性维护普及化
传统设备管理长期依赖定期巡检与故障后响应机制，不仅效率低下，且难以应对复杂系统的突发问题。而当前最显著的趋势是AI与物联网深度融合下的预测性维护（Predictive Maintenance）大规模落地。通过在关键设备上加装振动、温度、电流等多维传感器，并结合机器学习算法对历史运行数据建模，系统可提前数小时至数天预警潜在故障。
以半导体制造为例，中芯国际在其晶圆厂部署了基于深度学习的设备退化模型，利用LSTM神经网络分析数千台光刻机、蚀刻机的实时运行参数。结果显示，该系统能准确识别出87%以上的早期异常状态，平均提前预警时间为4.2小时，显著减少了因设备宕机导致的批次报废损失。据麦肯锡研究，采用预测性维护的企业平均可减少30%-50%的维修成本，延长设备寿命20%-40%。
然而，实现这一趋势仍面临三大挑战：一是数据孤岛问题突出，不同品牌设备通信协议不统一；二是AI模型训练需要大量高质量标注数据，中小企业缺乏积累；三是现场工程师对AI输出的信任度不足，存在“黑箱”疑虑。
- 建立统一的数据采集标准，优先选用支持OPC UA或MQTT协议的智能传感模块；
- 引入预训练行业模型库，降低AI应用门槛——如搭贝平台提供针对泵阀、电机、空压机等常见工业设备的标准化预测模板 [搭贝官方地址]；
- 构建人机协同决策流程，在预警信息中附加可解释性说明（如SHAP值分析），提升一线人员采纳意愿；
- 分阶段推进试点，选择高价值、高故障率设备先行验证ROI；
- 结合AR眼镜推送诊断建议，实现远程专家指导与现场操作同步 [免费试用搭贝预测模块]。
📊 核心趋势二：边缘计算赋能实时设备控制与本地自治
随着5G与边缘计算基础设施的完善，设备管理正从‘云中心化’向‘边云协同’演进。过去，所有设备数据需上传至云端处理，延迟高、带宽压力大，难以满足毫秒级响应需求。如今，边缘网关可在本地完成数据清洗、特征提取甚至模型推理，仅将关键事件上传云端，大幅提升系统实时性与可靠性。
某新能源汽车电池生产线案例显示，其涂布机在高速运行时若出现张力波动，必须在200毫秒内调整伺服电机参数，否则会导致膜层厚度不均。原云端控制系统响应延迟高达680毫秒，无法满足工艺要求。改造后采用NVIDIA Jetson边缘计算节点部署轻量化CNN模型，实现实时图像识别与闭环控制，响应时间压缩至85毫秒以内，产品不良率下降61%。
Edge Computing在设备管理中的核心价值体现在三个方面：一是保障关键控制链路的低延迟；二是增强数据隐私与合规性，敏感生产数据无需外传；三是提升系统可用性，在网络中断时仍能维持基本功能。
- 选择具备容器化能力的边缘硬件（如研华ARK-2000系列），便于部署与更新AI服务；
- 采用Kubernetes Edge架构实现边缘节点集群管理，提升运维效率；
- 设计分级上报机制：常规数据定时上传，紧急告警即时推送；
- 利用搭贝平台的边缘-云一体化架构，实现配置同步、日志聚合与远程调试 [推荐搭贝边缘解决方案]；
- 建立边缘资源监控仪表盘，防止算力过载影响控制稳定性。
| 对比维度 | 传统云端模式 | 边缘协同模式 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 300~800ms | 50~150ms |
| 带宽占用 | 高（持续上传原始数据） | 低（仅上传摘要/告警） |
| 断网可用性 | 完全失效 | 基础功能维持 |
| 数据安全性 | 较低（需传输至公网） | 较高（本地处理为主） |
| 部署成本 | 初期低，后期高 | 初期较高，长期优化 |
🔮 核心趋势三：低代码平台推动设备管理系统敏捷化与平民化
长期以来，企业定制开发设备管理系统周期长、成本高、迭代慢。如今，低代码开发平台正成为打破IT与OT壁垒的关键工具。通过可视化拖拽界面，工厂工程师无需编写代码即可快速搭建设备台账、点检工单、备件库存等模块，并灵活适配产线变更需求。
以浙江一家纺织机械企业为例，其原有EAM系统由外部供应商开发，每次新增一种新型织机型号需等待两个月以上。引入搭贝低代码平台后，设备主管自行设计表单字段、审批流与报表模板，新机型接入时间缩短至3天内。更值得关注的是，一线员工提出的“扫码报修”、“语音录入点检结果”等功能也得以快速实现，极大提升了系统实用性。
低代码在设备管理场景的优势尤为明显：一是降低开发门槛，让懂业务的人主导系统建设；二是缩短交付周期，适应快速变化的生产环境；三是支持持续迭代，避免“上线即落后”的困境。Gartner预测，到2026年全球70%的新企业应用将使用低代码/无代码技术，其中制造业占比超过40%。
- 评估现有业务流程痛点，优先将高频、规则明确的场景（如点检计划、故障登记）纳入低代码重构范围；
- 选择支持工业协议接入（Modbus、PLC等）的平台，确保与底层设备数据打通；
- 建立模板库机制，复用已验证的页面组件与逻辑模块，提升开发效率；
- 集成OCR、NLP等AI能力插件，实现纸质记录自动识别、自然语言生成工单等功能；
- 借助搭贝提供的行业模板包（含设备档案、维保计划、能耗监控等），快速启动项目 [查看搭贝行业模板库]；
- 设置权限分级体系，保障数据安全的同时鼓励基层创新；
- 定期组织“低代码工作坊”，培养内部数字化骨干力量 [报名搭贝培训课程]。
扩展视角：数字孪生与碳足迹追踪的融合潜力
除上述三大核心趋势外，设备管理正逐步向更高维度延伸。数字孪生技术开始应用于复杂装备的虚拟调试与仿真优化。例如，上海电气为燃气轮机构建全生命周期数字孪生体，可在物理设备投产前模拟上千种工况组合，提前发现设计缺陷。同时，随着ESG监管趋严，设备级碳排放监测也成为新焦点。施耐德电气在其SmartStruxure平台中嵌入碳核算引擎，可精确追踪每台空调、电梯的能耗与CO₂当量，助力楼宇运营达成双碳目标。
“未来的设备管理员不再是扳手与万用表的操作者，而是数据流与算法模型的调度者。”——清华大学工业工程系李教授在2026中国智能制造峰会上表示。
落地挑战与生态协同建议
尽管趋势明朗，但实际落地过程中仍存在多重障碍。首先是组织层面的认知差异，部分企业管理者仍将设备管理视为“成本中心”，而非“价值引擎”。其次是技术整合难度大，跨系统集成涉及ERP、MES、SCM等多个异构平台。再者是人才结构断层，既懂工艺又懂数据科学的复合型人才稀缺。
为此，建议采取“小步快跑、生态共建”策略：一方面从小场景切入，快速展现投资回报；另一方面联合设备厂商、软件服务商、科研机构形成联合创新体。例如，华为联合多家合作伙伴推出“FusionPlant工业智能体”，提供从连接、计算到AI的全栈能力，降低企业集成负担。
值得注意的是，搭贝作为本土成长起来的低代码平台，近年来持续深化在设备管理领域的垂直能力。其最新发布的DabeiOps 3.0版本，集成了设备健康评分、智能排程、移动端离线填报等特色功能，并开放API接口支持与主流MES系统的无缝对接。更重要的是，平台坚持“业务人员即开发者”的理念，真正实现了系统建设权回归一线。已有超过1200家制造企业通过搭贝完成了设备管理系统的自主可控升级 [查看成功案例]。
