根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产与设备管理趋势报告》，截至2025年底，中国制造业中已有超过67%的企业部署了基于物联网的设备监控系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，国家智能制造标准体系持续推进，工业和信息化部于2025年第四季度发布《智能工厂设备互联技术白皮书》，明确提出到2027年实现关键工序设备联网率不低于85%的目标。这一系列政策与市场动向表明，设备管理已从传统的台账记录和定期维保，迈向以数据为核心驱动力的全生命周期智能管理体系。在AIoT、边缘智能与低代码开发平台融合发展的背景下，设备管理正经历结构性变革，催生出全新的运营效率边界与服务模式。
🚀 核心趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护长期依赖“事后维修”或“计划性保养”，不仅响应滞后，且易造成过度维护或突发停机损失。据麦肯锡研究显示，非计划停机导致制造企业平均每年损失5%~20%的产能，部分高精密行业甚至高达30%。而随着机器学习算法在振动分析、温度建模与能耗趋势识别中的成熟应用，预测性维护（Predictive Maintenance）正在取代传统模式，成为高端制造、能源电力与轨道交通领域的标配能力。
以某大型风电运营商为例，其在2024年引入基于LSTM神经网络的故障预警系统后，对齿轮箱与轴承的早期磨损识别准确率达到91.3%，平均提前7.2天发出预警，使单台风电机组年均运维成本下降18.6万元。该系统通过采集SCADA系统实时数据流，结合历史维修工单与气象信息构建多维特征模型，实现了从“被动响应”到“主动干预”的跨越。
推动这一趋势落地的关键在于数据闭环建设与算法迭代机制。企业需建立统一的数据湖架构，整合来自PLC、传感器、MES与ERP系统的异构数据，并通过持续标注真实故障案例训练专属模型。值得注意的是，通用AI模型难以适应特定产线工况，必须结合工艺参数进行微调优化。
- 搭建边缘-云协同的数据采集体系，确保高频振动、电流等信号不丢失；
- 建立设备健康度评分卡（Health Scorecard），将复杂算法输出转化为可执行指标；
- 联合设备原厂共建知识库，利用FMEA（失效模式分析）指导模型训练方向；
- 采用低代码平台快速构建可视化看板与告警工作流，缩短决策路径——例如使用搭贝官方地址提供的工业物联网模板，可在两周内完成试点部署；
- 设立跨部门AI运维小组，包含IT、生产与维修人员，保障模型结果能被正确解读与执行。
此外，为降低技术门槛，越来越多企业选择通过免费试用方式评估主流低代码平台的能力匹配度，避免盲目投入重开发资源。
📊 趋势深化：数字孪生加速设备仿真与优化
作为预测性维护的延伸，数字孪生（Digital Twin）技术正从概念验证走向规模化应用。据Gartner统计，2025年全球已有28%的大型工业企业建立了至少一个核心产线的数字孪生体，预计2026年该比例将突破40%。数字孪生不仅是静态的三维建模，更强调动态数据映射与行为模拟能力。
某汽车焊装车间通过构建机器人集群的数字孪生系统，在虚拟环境中模拟不同节拍下的电机负载变化，成功发现两条机械臂存在潜在干涉风险，提前调整轨迹规划，避免了一次可能持续4小时以上的停线事故。同时，该系统还用于新员工培训与应急演练，培训周期缩短60%。
为支撑此类高级应用，企业需要强化以下基础能力：
- 高精度传感器布局，确保物理世界状态可被完整捕捉；
- 实时同步机制，保证虚拟模型更新延迟低于500ms；
- 开放接口支持，便于与MES、SCM等系统集成；
- 轻量化渲染引擎，允许移动端访问查看关键指标。
推荐***方案中，搭贝平台提供标准化API对接主流CAD/CAE工具，并内置OPC UA协议解析模块，帮助企业快速打通OT与IT层数据链路。
🔮 核心趋势二：边缘智能重塑现场响应速度
随着5G与边缘计算硬件成本下降，设备管理的智能化重心正从“云端集中处理”向“本地实时决策”转移。特别是在高温、强干扰或网络不稳定场景下，依赖远程服务器进行数据分析已无法满足毫秒级响应需求。边缘智能（Edge Intelligence）通过在设备侧部署轻量级推理引擎，实现异常检测、自适应调参与紧急制动等功能，显著提升系统鲁棒性。
某半导体晶圆厂在其刻蚀设备上加装边缘AI盒子后，可在0.8秒内识别出腔室压力异常波动并自动启动泄压程序，相较过去等待中央控制系统指令节省了3.2秒。虽然看似短暂，但在纳米级加工过程中，这足以防止整批晶圆报废，按每片价值8000元计算，单次避免损失超百万元。
边缘智能的核心优势在于“就近处理”，但其实现面临三大挑战：算力限制、模型压缩与远程运维困难。为此，行业正形成两种主流技术路线：一是采用专用ASIC芯片（如华为Ascend Mini）运行精简版TensorFlow Lite模型；二是利用联邦学习框架，在多个边缘节点间协同训练而不共享原始数据。
落地建议如下：
- 优先在关键瓶颈设备部署边缘节点，聚焦解决最紧迫的响应延迟问题；
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统（如KubeEdge），便于后续功能扩展；
- 建立边缘设备远程监控中心，统一管理固件升级与日志收集；
- 借助低代码平台配置边缘规则引擎，例如通过拖拽方式定义“当温度>90℃且持续3分钟，则关闭加热器”这类逻辑，大幅降低开发门槛；
- 接入搭贝边缘计算解决方案，利用其预置的工业协议转换组件与安全加密通道，加快项目交付进度。
值得关注的是，边缘侧产生的结构化事件数据仍需回传至中心平台进行长期趋势分析，形成“边缘快反+云端洞察”的双循环架构。
📈 趋势延伸：边缘与云协同的成本效益模型
企业在推进边缘部署时，常陷入“是否所有设备都需智能化”的困惑。实际上，应基于ROI模型进行分级决策。我们提出一个四象限评估法：
| 设备重要性 | 高影响度 | 低影响度 |
|---|---|---|
| 高频率操作 | 必配边缘智能（如注塑机、CNC主轴） | 可选配，视网络条件而定（如传送带电机） |
| 低频率操作 | 建议配置基础监控+阈值告警（如备用发电机） | 仅需定期巡检，无需实时连接 |
该模型已在多家离散制造企业验证，帮助其精准控制边缘硬件采购预算，平均节约初期投入23%以上。
🌐 核心趋势三：低代码平台赋能全员参与设备治理
长期以来，设备管理系统开发严重依赖专业程序员，导致业务需求响应缓慢，一线工程师的想法难以落地。然而，随着搭贝零代码平台为代表的低代码工具普及，这种格局正在改变。低代码开发（Low-Code Development）让懂业务的人直接构建应用，极大提升了设备管理系统的灵活性与适应性。
某家电企业维修主管利用搭贝平台，在三天内自主搭建了一套“移动点检APP”，包含扫码打卡、缺陷拍照上传、自动派单至责任人等功能，彻底替代了纸质表单。上线首月即减少巡检遗漏率76%，维修响应时间从平均4.2小时缩短至1.8小时。更重要的是，他可根据季节性故障特征随时调整检查项，无需等待IT排期。
低代码的本质是“能力 democratization”——将软件开发权下放给最了解业务痛点的人群。其成功实施依赖三个要素：可视化建模界面、丰富的连接器生态以及严格的权限管控机制。
- 设立“公民开发者”认证制度，对非IT人员进行基础数据安全培训；
- 制定模板审批流程，确保新建应用符合企业UI/UX规范；
- 开放API接口供高级定制，兼顾灵活性与系统稳定性；
- 集成RPA机器人自动抓取ERP中的备件库存数据，增强应用实用性；
- 鼓励跨厂区应用共享，例如将A工厂的“润滑管理模块”一键复制至B工厂，加速最佳实践推广。
目前，已有超过1200家企业通过免费试用体验搭贝平台的工业级表单引擎与流程自动化功能，其中38%在30天内转为正式订阅用户。
🔧 场景拓展：低代码助力中小企业破局
对于资源有限的中小制造企业而言，传统EAM系统动辄百万级投入难以承受。而低代码模式提供了“小步快跑”的转型路径。一家拥有86台设备的五金加工厂，仅用两个月时间，由厂长本人主导完成了设备档案数字化、维保计划提醒与故障报修流程上线，总投入不足5万元。
“以前换一个皮带要找三个人签字，现在手机点一下就生成工单，仓库还能看到剩余寿命。”——该厂设备管理员访谈实录
这种“平民化创新”正在重塑行业竞争格局，使得技术红利不再局限于头部企业。
📌 行业影响全景图
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此增强。AI需要高质量数据喂养，边缘计算保障数据实时性，低代码则加速应用场景落地，三者共同构成新一代设备管理的技术底座。其带来的行业影响体现在四个维度：
- 运营效率跃升：预测性维护减少非计划停机，边缘智能提升响应速度，整体设备效率（OEE）平均提高12%~18%；
- 人力结构重构：维修团队从“动手型”转向“分析型”，需掌握基本数据分析与系统操作技能；
- 供应链协同深化：设备运行数据可共享给原厂用于改进设计，形成闭环反馈；
- 商业模式创新：部分领先厂商推出“按运行小时收费”的服务包，风险共担激励持续优化性能。
与此同时，新的挑战也随之而来：数据主权界定模糊、老旧设备改造难度大、复合型人才短缺等问题亟待破解。企业应在推进技术创新的同时，同步完善组织机制与治理框架。
