2026年初，全球制造业与能源行业掀起新一轮设备管理升级浪潮。据Gartner最新报告，超过67%的大型工业企业已在核心产线部署AI驱动的预测性维护系统，较2023年增长近三倍。与此同时，中国工信部发布《工业设备数字化转型三年行动计划》，明确提出到2027年实现重点企业设备联网率超90%的目标。在此背景下，传统以人工巡检和定期保养为主的管理模式正加速退出历史舞台。取而代之的是融合物联网、人工智能与低代码平台的新型设备管理体系。这一转变不仅提升了设备可用率，更重构了企业运营效率的底层逻辑。
🚀 趋势一：AI+IoT驱动预测性维护成为主流
随着传感器成本持续下降和5G网络普及，设备数据采集已从“高成本、小范围”走向“低成本、全覆盖”。当前，主流制造企业平均每台关键设备部署8-12个传感器，实时监测振动、温度、电流等参数，日均产生数据量达GB级。然而，单纯的数据堆积并不能带来价值，真正的突破在于利用AI模型对这些数据进行深度分析。
以某新能源汽车电池生产线为例，该厂在涂布机上部署了基于LSTM（长短期记忆网络）的异常检测模型。通过对过去两年的历史故障数据训练，模型能够提前48小时识别出辊压不均导致的潜在断带风险，准确率达93.7%。自系统上线以来，非计划停机时间减少58%，年度维护成本降低210万元。这正是预测性维护带来的直接效益。
IDC研究显示，采用预测性维护的企业其设备综合效率（OEE）平均提升14.3个百分点，远高于传统预防性维护的4.2%。更重要的是，AI不仅能发现问题，还能自动推荐最优处理方案。例如当系统判定某电机轴承磨损达到临界值时，会同步生成工单、锁定备件库存，并通知对应维修人员准备工具，实现从“感知—判断—响应”的全链路自动化。
然而，AI模型开发门槛高、迭代周期长仍是普遍痛点。许多企业虽拥有海量数据，却因缺乏专业算法团队而无法有效挖掘价值。此外，不同厂商设备协议不统一，数据孤岛问题依然严峻。据调研，约41%的企业在推进智能化过程中遭遇“有数据无洞察”的尴尬局面。
- 建立标准化数据接入规范，优先整合PLC、SCADA、DCS等系统数据源，确保数据质量与一致性；
- 选择支持拖拽式建模的低代码AI平台，降低算法开发门槛，加快模型验证与部署速度；
- 与设备原厂共建知识库，将专家经验转化为可复用的诊断规则，提升模型解释性；
- 分阶段推进试点，优先在高价值、高故障率设备上验证效果，再逐步推广；
- 引入边缘计算节点，在本地完成初步分析，减少云端传输压力与响应延迟。
值得关注的是，搭贝低代码平台已集成多种预置AI组件，支持用户通过可视化界面快速构建设备健康评分模型。无需编写代码即可连接各类工业网关，实现从数据采集到预警推送的一站式搭建。目前已有数十家企业基于该平台实现预测性维护系统快速落地，平均开发周期缩短至两周以内。[免费试用](https://www.dapbi.com/trial)了解如何零代码构建您的第一个设备预警应用。
📊 趋势二：边缘计算重塑设备控制架构
在高速运转的生产线上，毫秒级响应决定着产品质量与安全。传统的“设备→网关→云平台”集中式处理模式，受限于网络延迟与带宽瓶颈，难以满足实时控制需求。特别是在冶金、半导体、精密加工等领域，任何超过10ms的延迟都可能导致整批产品报废。
边缘计算的兴起彻底改变了这一格局。通过在靠近设备端部署具备算力的边缘服务器或工业计算机，企业可在本地完成数据清洗、特征提取甚至闭环控制决策。据ABI Research统计，2025年全球工业边缘节点部署量已突破1800万个，预计2026年将增长至2400万，复合增长率达33.6%。
某钢铁集团在其热轧车间部署了基于NVIDIA Jetson AGX的边缘集群，用于实时监控轧机运行状态。系统每秒采集并处理来自200多个传感器的数据流，结合轻量化卷积神经网络（CNN），可在2ms内识别出辊缝偏移异常，并立即触发液压系统调节指令。整个过程完全脱离云端参与，实现了真正意义上的“零延迟”干预。
除了提升响应速度，边缘计算还显著增强了系统的可靠性与安全性。即便遭遇网络中断，本地节点仍能维持基本监控与保护功能，避免因通信故障引发重大事故。同时，敏感工艺数据无需上传公网，降低了信息泄露风险。这对于涉及核心技术机密的高端制造企业尤为重要。
但边缘部署也面临挑战：首先是硬件选型复杂，需平衡性能、功耗与环境适应性；其次是软件更新困难，大量分散节点的版本管理成为运维新负担；最后是边缘与云之间的协同机制尚不成熟，存在任务分配不合理、资源浪费等问题。
- 异构设备统一接入：采用支持OPC UA、Modbus-TCP、MQTT等多种协议的边缘中间件，打破品牌壁垒；
- 实施分级计算策略，将高频实时控制留在边缘，低频分析任务交由云端处理；
- 建立边缘节点远程管理平台，实现固件升级、配置下发、日志收集的集中管控；
- 设计弹性扩缩容机制，根据产线负荷动态调整边缘算力资源；
- 强化边缘安全防护，启用双向认证、数据加密与访问控制策略。
搭贝平台提供完整的边缘-云协同解决方案，支持一键将低代码应用部署至边缘设备。开发者可在云端设计业务流程，然后选择目标边缘节点进行发布，系统自动完成环境适配与依赖安装。这种“一次开发、多端运行”的模式极大简化了边缘应用落地难度。了解更多，请访问[搭贝官方地址](https://www.dapbi.com)。
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
尽管技术不断进步，但设备管理系统建设仍长期受困于“开发慢、变更难、扩展弱”的顽疾。传统定制化开发项目动辄耗时数月，且一旦业务流程调整，又需重新编码测试，严重制约企业应变能力。麦肯锡调研指出，超过54%的制造企业在过去三年中因IT系统僵化错失数字化转型窗口期。
低代码平台的出现为这一困局提供了破局之道。通过图形化界面与模块化组件，业务人员也能参与系统构建，大幅缩短交付周期。据Forrester测算，使用低代码开发设备管理应用，平均可节省60%-70%的开发时间，总拥有成本降低45%以上。
某家电龙头企业曾面临多厂区设备标准不一、报表格式各异的问题。若采用传统方式开发统一管理系统，预计需要至少8名工程师投入6个月。最终该公司选择基于搭贝平台搭建跨厂区设备台账中心，仅用3周时间便完成原型开发。通过拖拽表单设计器，快速定义设备属性字段；利用流程引擎配置巡检任务派发逻辑；借助仪表盘组件实时展示各基地KPI对比。系统上线后，管理层首次实现对全国23个生产基地设备状况的“一屏掌控”。
更深远的影响在于，低代码打破了IT与OT之间的壁垒。一线工程师可以基于实际作业场景提出改进建议，并亲自参与到系统优化中。例如某化工厂的操作员发现原有巡检路线不合理，便自行在平台上修改路径规划，并添加新的检查项，次日即投入使用。这种“自下而上”的创新机制极大激发了组织活力。
当然，低代码并非万能钥匙。部分高性能计算、深度集成场景仍需专业开发支持。此外，缺乏统一治理容易导致“影子IT”泛滥，形成新的数据孤岛。因此，企业在推进低代码战略时必须配套建立审批机制、版本控制与权限管理体系。
- 制定低代码治理框架，明确应用场景边界、审批流程与责任人；
- 建立可复用的组件库，如标准设备卡片、通用点检模板、常见报警规则等，提升构建效率；
- 打通ERP、MES、EAM等系统接口，确保低代码应用能融入现有信息化生态；
- 开展全员培训，培养“公民开发者”，扩大低代码应用覆盖面；
- 设置灰度发布机制，新功能先在小范围验证后再全面推广。
搭贝作为国内领先的低代码平台，专为工业场景优化，内置丰富的设备管理模板与行业控件。无论是构建简单的点检打卡小程序，还是复杂的资产全生命周期管理系统，均可快速实现。平台支持私有化部署，保障数据主权，同时兼容国产芯片与操作系统，满足信创要求。立即体验[推荐***](https://www.dapbi.com/recommend)，获取专属行业解决方案包。
扩展观察：数字孪生与碳足迹追踪的融合趋势
除上述三大核心趋势外，设备管理领域正涌现出更多前沿探索方向。其中最引人注目的是数字孪生与碳管理的深度融合。西门子、GE等巨头已开始将能耗模拟与排放核算嵌入设备数字模型，实现在虚拟空间中预演不同工况下的碳足迹变化。
例如一家水泥厂利用数字孪生平台对回转窑进行能效仿真，通过调整燃烧温度、进料速度等参数组合，找到单位熟料碳排放最低的运行区间。实际投产后，年减排CO₂达1.2万吨，相当于种植67万棵树。这类应用标志着设备管理正从“保运行”向“优运行”跃迁，承担起绿色制造的关键职责。
| 趋势维度 | 代表技术 | 典型效益 | 适用行业 |
|---|---|---|---|
| 预测性维护 | AI+传感器+大数据 | OEE提升10%~15% | 汽车、电子、航空 |
| 边缘智能 | 边缘计算+实时控制 | 响应延迟<5ms | 冶金、半导体、电力 |
| 低代码敏捷化 | 可视化开发+流程引擎 | 开发周期缩短60% | 食品、医药、机械 |
| 绿色运维 | 数字孪生+碳核算 | 单位产值碳排降8%~12% | 水泥、化工、造纸 |
该表格展示了不同趋势的技术组合及其在典型行业中的应用价值。可以看出，未来设备管理不再是单一功能模块，而是集成了运营优化、风险防控、可持续发展等多重目标的综合性体系。
实践建议：构建“三层联动”的新型设备管理体系
面对复杂多变的技术环境，企业不宜盲目跟风，而应立足自身发展阶段，构建“感知层—分析层—执行层”三位一体的设备管理架构：
- 感知层：全面推进设备联网，统一通信协议，夯实数据基础；
- 分析层：部署AI与边缘计算能力，实现从“事后处理”到“事前预警”的转变；
- 执行层：依托低代码平台快速响应业务变化，推动管理流程持续优化。
值得注意的是，技术只是手段，人才与组织变革才是成功关键。企业应设立专职的“设备数字化推进组”，由生产、设备、IT三方骨干组成，统筹规划与落地。同时，建立激励机制，鼓励一线员工提出改进提案，并通过低代码平台快速验证，形成良性创新循环。
展望2026年下半年，随着国家“智改数转”政策进一步加码，设备管理将迎来更大规模的技术渗透。那些率先完成体系重构的企业，将在效率、质量与可持续性方面建立起难以逾越的竞争优势。而搭贝这样的低代码平台，正成为这场变革中不可或缺的“加速器”，帮助千行百业跨越数字化鸿沟。更多成功案例请访问[搭贝官方地址](https://www.dapbi.com)。
