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，中国制造业、能源及交通运输领域中部署智能设备管理系统的企业比例已突破67%，同比增长14.3%。这一增长背后，是工业物联网（IIoT）终端数量激增、AI算法模型下沉至边缘层以及企业对运维效率提升的迫切需求共同驱动的结果。尤其在“双碳”目标约束下，高能耗设备的实时监控与能效优化成为企业合规运营的关键指标。与此同时，传统设备管理系统面临响应滞后、系统孤岛严重、开发周期长等痛点，倒逼行业向更灵活、更智能、更可扩展的方向演进。
🚀 核心趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
过去五年间，设备故障后维修（Reactive Maintenance）和定期预防性维护（Preventive Maintenance）仍是主流模式，但其弊端日益凸显——据麦肯锡调研数据显示，预防性维护平均仅减少12%-18%的非计划停机时间，而过度维护导致的资源浪费高达30%以上。进入2026年，随着深度学习模型在振动分析、温度序列预测和声学异常检测中的成熟应用，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正从试点项目走向规模化部署。
以某大型风电运营商为例，该公司在2024年接入AI分析平台后，通过在风机齿轮箱上部署高精度加速度传感器，并结合LSTM神经网络进行振动频谱建模，实现了提前7-14天预警潜在轴承失效的能力，故障识别准确率达到92.6%。该系统每年减少非计划停机约210小时，单台机组年均发电收益增加超45万元。类似案例正在轨道交通、石化炼化等领域复制。
支撑这一趋势的核心技术包括：
- 轻量化AI推理引擎可在边缘网关本地运行，降低云端依赖
- 多源数据融合技术整合SCADA、MES与ERP系统信息，构建完整设备健康画像
- 自适应学习机制使模型能随工况变化自动调参，避免“模型漂移”问题
然而，企业在落地过程中仍面临三大挑战：
- 历史数据质量差，缺乏标注样本，制约模型训练效果
- IT与OT团队协作不畅，导致算法难以嵌入实际运维流程
- 初期投入成本高，ROI测算周期长，影响决策层支持力度
针对上述挑战，建议采取以下落地路径：
- 建立数据治理基线：统一设备编码体系，定义关键性能指标（KPIs），如MTBF（平均故障间隔时间）、MTTR（平均修复时间），并推动传感器标准化接入
- 采用模块化AI平台：优先选择支持拖拽式建模、预置工业模板的低代码AI工具，缩短验证周期。例如，[搭贝零代码平台]提供可视化机器学习组件，允许工程师无需编写Python代码即可构建振动异常检测模型，最快可在两周内完成POC验证 [https://www.dabeitech.com]
- 分阶段推进试点：优先选择高价值、高故障率设备作为突破口，积累成功案例后再横向推广
📊 核心趋势二：边缘计算与云边协同架构成为标配
随着设备联网密度提升，传统“端-管-云”集中式架构暴露出延迟高、带宽压力大、安全性弱等问题。特别是在远程矿区、海上平台等弱网环境下，依赖云端决策已无法满足毫秒级响应需求。边缘计算节点的部署正成为新一代设备管理系统的基础设施标配，实现数据就近处理、实时控制与本地自治。
据Gartner预测，到2026年全球超过60%的新建IIoT项目将采用云边协同架构，较2023年提升近一倍。典型应用场景包括：
| 场景 | 边缘功能 | 云端功能 |
|---|---|---|
| 智能制造产线 | 实时监测电机电流波动，触发紧急停机 | 长期趋势分析，优化生产排程 |
| 智慧楼宇空调系统 | 根据室温+人流动态调节风量，节能运行 | 跨楼宇能效对标，生成碳排放报告 |
| 油田抽油机群 | 判断卡泵/断杆故障并自动降频保护 | 汇总各站点健康评分，指导巡检优先级 |
某汽车零部件工厂在引入边缘计算网关后，将注塑机的压力闭环控制响应时间从原来的300ms缩短至45ms，产品不良率下降37%。同时，通过只上传摘要数据至云端，网络流量减少82%，显著降低了通信成本。
值得注意的是，边缘侧并非简单地“把云搬下来”，而是需要重新设计软件架构：
- 边缘应用需具备离线运行能力，在断网时维持基本逻辑
- 支持OTA远程升级，确保安全补丁和功能迭代及时推送
- 提供统一API接口，便于与MES、ERP等上层系统集成
为加速边缘架构落地，推荐以下实践：
- 选用开放兼容的边缘操作系统，如EdgeX Foundry或KubeEdge，避免厂商锁定
- 构建边缘应用市场，让运维人员可通过图形界面一键部署常见功能模块，如“电机过热报警”、“润滑周期提醒”等
- 利用低代码平台快速开发定制化边缘逻辑。例如，[搭贝]支持将业务规则转化为可在边缘容器中运行的微服务，用户只需配置条件表达式即可实现“当温度>85℃且持续5分钟，则关闭阀门并通知值班主管”这类复杂联动 [免费试用链接]
🔮 核心趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
长期以来，企业设备管理系统建设普遍面临“三高”困境：高成本（百万级投入）、高周期（6-18个月）、高依赖（必须依赖外部开发团队）。这导致许多中小企业望而却步，或被迫使用Excel+纸质台账的原始方式管理资产。2026年，低代码开发平台正从根本上改变这一局面，使业务部门能够自主构建和迭代设备管理应用，实现真正的敏捷交付。
据Forrester统计，采用低代码平台开发设备管理类应用，平均可缩短70%的上线时间，降低55%的总体拥有成本（TCO）。更重要的是，它打破了IT与OT之间的壁垒，让熟悉设备特性的现场工程师也能参与系统设计。
一个典型案例来自华东地区一家纺织企业。该厂拥有超过1200台缝纫机和织布机，原有系统无法追踪每台设备的实际利用率。借助[搭贝低代码平台]，设备科主管在两周内自行搭建了一套“智能工位看板系统”，通过扫码绑定操作员与设备，实时采集开机/停机时间，并自动生成OEE（设备综合效率）报表。系统上线三个月后，发现37%的停机源于换料等待，随即优化仓储配送流程，整体产能提升19% [查看客户案例]
低代码平台在设备管理领域的核心价值体现在：
- 可视化表单设计：快速定义设备档案字段，如型号、供应商、保修期、备件清单等
- 流程自动化引擎：配置巡检任务派发、故障报修审批、维修记录归档等工作流
- 多端适配能力：一次构建，同步发布为Web端、APP端和小程序，方便巡检人员现场操作
- 开放集成接口：通过REST API或MQTT协议对接PLC、DCS、ERP等系统，打破数据孤岛
尽管优势明显，企业在采用低代码平台时也需警惕潜在风险：
- 过度简化导致系统架构混乱，后期难以扩展
- 权限管理不严，造成敏感数据泄露
- 缺乏版本控制，多人协作时易引发冲突
为此，提出如下落地建议：
- 制定低代码治理规范：明确应用命名规则、数据分类标准、审批发布流程，防止“野蛮生长”
- 建立中心化支持团队：由IT部门设立“低代码卓越中心”（CoE），提供模板复用、培训辅导和技术审查
- 优先覆盖高频刚需场景，如设备台账管理、点检计划执行、维修工单闭环、备件库存预警等，快速体现价值
- 选择具备工业级可靠性的平台，重点关注其高可用部署、审计日志、角色权限粒度控制等能力。推荐尝试[搭贝企业版]，支持私有化部署与混合云架构，满足集团型企业合规要求 [获取报价方案]
延伸趋势：数字孪生与AR辅助维修的融合探索
虽然尚未大规模商用，但数字孪生技术在高端装备领域的试验性应用已显现潜力。通过构建设备的虚拟镜像，结合实时传感数据驱动仿真模型，可实现运行状态映射、寿命预测与干预策略模拟。某航空发动机制造商利用数字孪生系统，在地面测试阶段就发现了叶片共振风险，提前修改设计参数，节省研发成本超两千万元。
与此同时，增强现实（AR）眼镜正逐步应用于复杂设备的现场维修指导。技术人员佩戴AR设备后，可叠加显示拆装步骤动画、扭矩参数提示、历史故障记录等信息，大幅提升一次修复率。微软HoloLens 2与PTC ThingWorx的集成方案已在多家跨国制造企业部署。
未来展望：从“管设备”到“用设备”的思维转变
未来的设备管理不再局限于“确保不停机”的被动目标，而是转向“最大化资产价值”的主动战略。这意味着系统不仅要记录设备“发生了什么”，更要回答“为什么会发生”以及“接下来该如何优化”。这一转变要求企业具备更强的数据洞察力、更快的响应速度和更高的组织协同水平。
在此背景下，我们预见三个发展方向：
- 设备管理系统将深度融入企业经营决策链条，成为供应链韧性、产能规划和碳资产管理的重要支撑
- AI代理（Agent）将代替人工执行常规判断任务，如自动调度维修资源、推荐最优更换时机
- 设备即服务（Equipment-as-a-Service）模式兴起，制造商通过远程监控掌握产品使用数据，按运行效果收费，真正实现利益绑定
