根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产管理（EAM）市场预测报告》，截至2025年底，中国工业设备数字化管理覆盖率已突破68%，较2023年提升21个百分点。其中，制造业、能源和交通三大领域成为设备管理智能化升级的核心驱动力。值得关注的是，随着AIoT技术的成熟与边缘计算能力的下沉，传统以‘故障响应’为主的设备管理模式正加速向‘预测性维护+自主决策’转型。在此背景下，设备全生命周期数据的价值被重新定义，企业对敏捷部署、快速迭代的管理系统需求激增。搭贝零代码平台[https://www.dabeitech.com]凭借其灵活配置与深度集成能力，正成为众多中大型制造企业构建专属设备管理系统的首选方案。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为设备管理核心引擎
过去五年，设备管理仍普遍停留在‘计划检修+事后维修’的双轨模式中，导致非计划停机率居高不下。据中国机械工业联合会统计，2024年规模以上制造企业平均每年因设备突发故障造成的直接经济损失达170万元/家。然而，进入2026年，随着机器学习算法在振动分析、温度趋势建模和电流特征识别中的广泛应用，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在重塑行业标准。
以某新能源电池龙头企业为例，该公司在其极片涂布生产线部署了由AI模型驱动的设备健康评估系统。该系统通过采集主轴电机、滚压辊系等关键部件的实时运行数据，结合历史维修记录进行多维度训练，实现了对轴承磨损、传动偏移等潜在故障的提前7-14天预警。上线一年后，产线非计划停机时间下降43%，年度维护成本降低29%。这一案例表明，AI不仅提升了故障识别精度，更推动了从“被动救火”到“主动防御”的战略转变。
影响层面来看，AI赋能的预测性维护正在引发三重变革：一是设备可用率显著提升，直接影响OEE（设备综合效率）指标；二是备件库存策略得以优化，减少过度储备带来的资金占用；三是运维团队角色发生迁移，工程师更多聚焦于根因分析与系统调优，而非重复性巡检。
- 建立统一的数据采集标准，优先覆盖高价值、高故障率的关键设备节点；
- 选择支持API对接主流AI框架（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）的管理平台，确保模型可嵌入现有系统；
- 采用模块化开发路径，在搭贝零代码平台[https://www.dabeitech.com/free-trial]上搭建可视化监控看板，并通过拖拽方式接入AI推理结果；
- 设立跨部门协同机制，将设备数据与生产排程、质量追溯系统联动，形成闭环管理；
- 定期更新训练样本库，避免模型衰减导致误报率上升。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备集群实时响应
在广域分布或网络条件受限的场景下，传统依赖中心云处理的设备管理系统面临延迟高、带宽压力大等问题。尤其在油气管道监测、风电场群控、轨道交通信号系统等领域，毫秒级响应往往是安全运行的关键。因此，边缘计算与本地化决策能力已成为新一代设备管理架构不可或缺的一环。
IDC数据显示，2025年中国边缘计算在工业领域的渗透率已达39%，预计2026年将突破50%。典型的落地形态包括：在PLC侧部署轻量化推理引擎，实现本地异常检测；利用边缘网关聚合多个传感器数据，执行初步清洗与压缩后再上传云端；甚至在断网状态下维持基本告警与控制逻辑运行。
例如，华东某大型港口集团在其岸桥起重机群中引入边缘智能终端，每台设备配备具备AI算力的边缘盒子。当检测到钢丝绳张力异常波动或制动器响应延迟时，系统可在200毫秒内触发本地降速指令，同时向调度中心发送告警。相比此前依赖云端判断的方式，响应速度提升近10倍，近三年未发生一起因通信延迟导致的安全事故。
这种“云边协同”模式的影响深远：一方面降低了对中心服务器的依赖，增强了系统的鲁棒性；另一方面也为大规模设备并发管理提供了可扩展的技术路径。更重要的是，它使得实时控制与长期数据分析得以分离，兼顾了安全性与洞察力。
- 评估现有设备网络拓扑结构，识别存在通信瓶颈的关键节点；
- 选用支持MQTT、OPC UA over TSN协议的边缘硬件，保障与异构系统的互操作性；
- 在搭贝平台中创建边缘设备注册模板，自动同步固件版本、位置信息与权限策略；
- 设置分级告警机制，区分本地处理事件与需上报云端的重大风险；
- 建立边缘节点远程运维通道，实现批量配置更新与日志回传。
| 能力维度 | 中心云架构 | 云边协同架构 |
|---|---|---|
| 平均响应时间 | 800ms - 2s | 50ms - 200ms |
| 断网可用性 | 基本失效 | 维持基础功能 |
| 数据传输量 | 全量上传 | 仅上传摘要/异常 |
| 部署灵活性 | 集中式，难扩展 | 模块化，易复制 |
🔮 趋势三：低代码平台重构设备管理系统交付模式
长期以来，企业定制化设备管理系统面临开发周期长、成本高、变更困难等问题。一套完整的EAM系统通常需要6-12个月部署时间，且后期调整需依赖原厂技术支持。而随着业务复杂度上升，设备类型多样化、组织架构频繁调整等因素进一步加剧了系统僵化问题。在此背景下，低代码开发平台的兴起为设备管理系统的敏捷构建提供了全新可能。
Gartner研究表明，2025年全球超过70%的新企业应用将通过低代码/无代码平台构建，其中制造业占比最高。搭贝作为国内领先的零代码平台，已在多个行业成功支撑设备管理系统的快速落地。其核心优势在于：无需编写代码即可完成表单设计、流程审批、报表生成及API对接，极大缩短了从需求提出到上线运行的时间窗口。
某汽车零部件供应商曾面临多厂区设备标准不统一的问题。总部希望推行统一台账格式与点检流程，但各分厂设备型号差异大，原有ERP系统无法兼容。借助搭贝平台，IT团队在两周内完成了涵盖12类设备、56个检查项的标准化管理系统搭建，并通过权限隔离实现分厂独立运营。系统上线后，点检执行率从61%提升至97%，审计合规通过率实现100%。
低代码带来的不仅是效率提升，更是组织能力的释放。一线管理人员可根据实际需要自行添加字段、修改流程，无需等待IT排期。这种“公民开发者”模式显著加快了创新迭代速度，也增强了业务与技术之间的协同。
- 明确设备管理核心流程边界，如台账管理、工单派发、备件申领、维保记录等；
- 选择具备丰富工业模板库的低代码平台，优先考虑已集成条码扫描、GPS定位、OCR识别等功能者；
- 利用搭贝提供的免费试用账号[https://www.dabeitech.com/free-trial]进行原型验证，测试关键交互逻辑；
- 制定数据治理规范，确保低代码应用产生的数据符合企业主数据管理体系；
- 建立审批发布机制，防止未经授权的应用上线造成信息泄露或流程混乱。
应用场景拓展：从单一设备到生态协同
设备管理的未来不再局限于单台机器的运行状态监控，而是逐步演变为连接供应商、服务商与内部用户的生态系统。例如，某重型机械制造商在其出厂设备中预装IoT模块，并通过搭贝平台构建“设备即服务”（Equipment-as-a-Service, EaaS）门户。客户可通过小程序查看设备健康评分、预约保养、在线购买耗材，而厂商则能基于使用数据优化产品设计。这种模式不仅增强了客户粘性，也为后市场服务创造了新增长点。
另一个创新方向是碳足迹追踪。随着ESG要求日益严格，企业需掌握设备能耗与排放数据。通过在设备管理系统中嵌入碳核算模型，可自动计算每台设备的单位产出碳强度，并生成合规报告。某光伏组件企业在搭贝平台上开发了“绿色产线看板”，实时展示各车间设备的能效等级与减排贡献，助力其顺利通过TÜV碳中和认证。
技术融合趋势：数字孪生与AR辅助运维
虽然尚未全面普及，但数字孪生与增强现实（AR）技术正悄然进入设备管理前沿领域。通过构建物理设备的虚拟映射，管理者可在三维空间中模拟故障场景、测试维修方案。某航空发动机维修基地已试点使用AR眼镜指导拆装作业，系统自动标注螺栓顺序、扭矩参数与风险提示，使新手技师也能完成复杂任务，平均维修时间缩短35%。
这些技术的落地离不开强大的底层平台支持。搭贝平台支持BIM模型轻量化加载与WebGL渲染，允许用户将CAD图纸直接关联至设备档案。当发生故障时，运维人员扫码即可调取三维结构图，并叠加实时传感器数据，实现“所见即所得”的智能诊断。
