2026年初，全球制造业正加速向智能化转型。据Gartner最新报告，超过78%的大型制造企业已在核心产线部署智能设备管理系统，较2023年增长近40%。与此同时，中国工信部发布《智能制造2025年度评估》指出，设备综合效率（OEE）提升已成为企业数字化转型的核心KPI之一，而传统依赖人工巡检与纸质工单的管理模式已难以支撑高精度、高响应的生产需求。在此背景下，以AI驱动预测性维护、边缘智能实时监控以及低代码平台快速迭代为代表的三大趋势，正在重构现代设备管理的技术架构与业务流程。
🚀 趋势一：AI赋能的预测性维护成为主流运维模式
过去五年中，基于规则的定期保养和故障后维修仍是多数企业的主流选择。然而，随着传感器成本下降和机器学习算法成熟，AI驱动的预测性维护正迅速取代传统方式。麦肯锡研究显示，采用AI预测模型的企业平均减少非计划停机时间达45%，维修成本降低约30%。
该技术通过采集设备运行中的振动、温度、电流等多维数据，结合历史故障样本训练深度学习模型，实现对潜在故障的提前预警。例如，德国西门子在安贝格工厂部署了基于LSTM神经网络的电机健康监测系统，成功将轴承失效预测准确率提升至91.6%。类似案例在中国亦有落地——三一重工在其泵送机械产品线上引入AI诊断引擎后，关键部件寿命预估误差控制在±7%以内。
值得注意的是，AI模型并非“即插即用”。其有效性高度依赖高质量的数据标注与持续迭代优化。许多企业在初期因缺乏标准化数据治理机制，导致模型误报率偏高。因此，构建统一的数据采集规范、建立闭环反馈机制成为实施前提。
- 核心影响分析：从被动响应转向主动干预，显著提升设备可用率；推动MRO（维护、维修与运营）供应链前置化布局；倒逼组织从“经验驱动”向“数据驱动”转变。
- 促进跨部门协作，IT/OT融合加深，催生新型岗位如“设备数据分析师”；
- 降低对资深技师个体经验的依赖，缓解技能断层压力；
- 为保险精算提供依据，推动“按使用付费”的服务型商业模式兴起。
- 建立设备数据资产目录，明确关键参数采集频率与存储策略；
- 优先在高价值、高故障风险设备上试点部署AI诊断模块；
- 联合设备厂商共建故障知识库，提升模型泛化能力；
- 引入可视化分析工具，帮助现场人员理解AI输出结果；
- 推荐搭贝低代码平台快速搭建预测性维护看板，支持拖拽式接入IoT网关与AI接口，实现零代码配置告警规则与工单联动。
📊 趋势二：边缘计算支撑实时设备监控与本地决策
随着工业现场设备数量激增，传统“端-云”架构面临延迟高、带宽压力大、数据隐私泄露等挑战。尤其在钢铁、化工等强实时场景下，毫秒级响应关乎安全生产。由此，边缘计算作为分布式处理的核心载体，正在成为新一代设备管理系统的基础设施。
IDC预测，到2026年底，全球超过60%的工业数据将在边缘侧完成初步处理，较2022年的35%实现翻倍增长。典型应用包括：在PLC旁部署边缘网关，实时分析产线节拍异常并自动调整调度策略；或利用本地GPU模块运行轻量化图像识别，检测传送带物料堵塞情况。
某汽车零部件制造商在焊接车间部署了华为Atlas 500边缘服务器，实现了焊点质量在线判定，不良品拦截时效由原来的分钟级缩短至200毫秒内。更进一步，边缘节点还可承担部分自治功能，如当检测到电机过热时，自动触发降频或切换备用线路，无需等待云端指令。
| 对比维度 | 传统云端处理 | 边缘计算方案 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 500ms - 2s | 50ms - 200ms |
| 网络带宽占用 | 高（全量上传） | 低（仅上传摘要/异常） |
| 数据安全性 | 中（需加密传输） | 高（本地留存敏感信息） |
| 系统可靠性 | 依赖网络稳定性 | 断网仍可局部运行 |
尽管优势明显，边缘部署也带来新的管理复杂度。不同厂商的边缘设备协议不一，运维界面分散，形成“边缘孤岛”。此外，边缘节点软件更新、安全补丁分发等操作若无统一平台支持，极易产生安全隐患。
- 核心影响分析：打破“云中心主义”，实现控制权下沉；提升系统韧性与容灾能力；为数字孪生提供高频、低延时的数据源支撑。
- 推动边缘资源池化管理，催生“边缘操作系统”类平台需求；
- 要求IT团队掌握容器化、微服务编排等新技术栈；
- 促进边缘AI芯片国产化进程，如寒武纪、地平线等企业加速切入工业市场。
- 制定边缘节点统一接入标准，优先选用支持OPC UA over TSN的硬件；
- 建设集中式边缘管理平台，实现远程监控、批量升级与日志聚合；
- 划分边缘计算层级：近设备层做实时控制，区域层做协同优化；
- 结合搭贝边缘集成套件，快速对接主流边缘设备，内置MQTT Broker与Kubernetes边缘控制器，支持一键部署AI推理服务；
- 建立边缘安全基线，定期执行漏洞扫描与权限审计。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
面对日益复杂的设备类型与多变的业务流程，传统定制开发周期长、成本高的问题愈发突出。一项针对亚太地区制造企业的调研发现，72%的企业抱怨现有EAM（企业资产管理）系统无法灵活适配工艺变更。在此背景下，低代码开发平台因其“可视化建模+逻辑编排”特性，正成为设备管理系统快速演进的关键使能工具。
不同于通用型低代码产品，面向设备管理的专业平台通常预置了丰富的行业组件库，如设备台账模板、PM计划生成器、备件库存联动规则等。用户可通过拖拽方式组合出符合实际需求的业务流。例如，某电子代工厂利用搭贝设备管理模板库，仅用两周时间便完成了SMT贴片机点检流程的重构，并同步打通MES与SRM系统，实现工单自动生成采购申请。
更为重要的是，低代码降低了技术门槛，使一线工程师也能参与系统优化。他们可以根据现场反馈，自主调整表单字段、修改审批路径，甚至嵌入简单的Python脚本进行数据分析。这种“公民开发者”模式极大提升了组织应变能力。
“我们不再需要每次改一个字段就排队等IT排期。现在班组长自己就能维护点检项。”——某光伏组件厂设备主管访谈记录
当然，低代码并非万能。过度依赖图形化可能导致系统架构臃肿，性能下降。同时，缺乏代码审查机制也可能引发逻辑错误或安全漏洞。因此，合理界定“可配置范围”与“需专业开发边界”至关重要。
- 核心影响分析：缩短系统上线周期从数月降至数周；激发基层创新活力，形成“自下而上”的数字化推动力；降低中小企业数字化门槛。
- 推动EAM系统从“套装软件”向“可组装平台”演进；
- 促使供应商提供更多开放API与行业模板；
- 催生复合型人才需求：既懂设备又懂流程建模的“流程架构师”。
- 评估企业现有系统集成复杂度，选择支持RESTful API与消息队列的低代码平台；
- 建立模板审批机制，确保共性流程标准化、个性流程可控化；
- 开展内部培训，培养首批“公民开发者”种子用户；
- 利用搭贝零代码平台内置的设备生命周期管理模块，快速搭建从采购入库到报废处置的全流程追踪系统；
- 设置版本控制与回滚机制，保障关键业务稳定运行。
拓展视角：设备管理与其他系统的深度融合
未来的设备管理系统不再是孤立的信息孤岛，而是与ERP、MES、QMS、ESG报告系统深度耦合的价值中枢。例如，在碳达峰目标约束下，设备能耗数据不仅用于成本核算，更成为编制企业碳足迹报告的基础依据。某家电龙头企业已将其空压机群组的电力消耗实时接入环境管理系统，每季度自动生成ISO 14064合规文档。
此外，随着产品即服务（Product-as-a-Service）模式兴起，设备制造商开始通过远程监控客户现场设备状态，提供增值服务。施耐德电气推出的EcoStruxure平台即允许用户订阅“能效优化顾问”服务，系统会定期推送节能建议与预防性维护提醒，从而延长合同生命周期价值。
实施路径建议：分阶段推进智能化升级
面对三大趋势交织带来的变革压力，企业不宜盲目追求“一步到位”。更现实的路径是采取“小步快跑、价值验证”的策略：
第一阶段（0-6个月）：聚焦数据基础建设。完成关键设备联网，部署基础SCADA系统，建立设备主数据标准。此阶段可借助搭贝数据接入工具包，兼容Modbus、Profinet等多种协议，实现老旧设备快速上云。
第二阶段（6-18个月）：试点智能应用。选取一条产线开展预测性维护与边缘计算验证，量化OEE提升效果。同步启动低代码平台推广，让运维团队尝试自行搭建点检与工单系统。
第三阶段（18个月以上）：全面整合与生态扩展。将成功经验复制至全厂区，打通财务、采购、环保等外部系统，探索数据变现新模式，如向保险公司提供设备健康评分服务。
风险提示与应对策略
在拥抱新技术的同时，企业也需警惕潜在风险。首先是数据安全问题。随着设备连接数激增，攻击面扩大。2025年某石化企业因未隔离DCS系统与办公网络，遭勒索软件入侵导致全线停产。因此，必须落实“最小权限原则”，并对所有远程访问实施双因素认证。
其次是组织变革阻力。部分资深员工可能抵触AI替代判断或流程透明化带来的监督压力。建议设立“数字化转型激励基金”，奖励提出有效改进建议的一线人员，并通过沙盘演练增强心理接受度。
结语：迈向自治化设备管理新时代
展望2026年及以后，设备管理正从“保障运行”向“创造价值”跃迁。AI、边缘计算与低代码不仅是技术工具，更是重塑管理逻辑的催化剂。那些能够率先构建“感知-分析-决策-执行”闭环的企业，将在效率、韧性与可持续性方面建立长期竞争优势。而像搭贝这样的低代码平台，则为企业提供了低成本、高灵活性的演进路径，助力其实现从“跟跑”到“并跑”乃至“领跑”的跨越。
