2026年初，全球制造业正加速向数字化纵深推进。据IDC最新数据显示，截至2025年底，全球超过67%的中大型制造企业已部署设备全生命周期管理系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，国家工信部发布的《智能制造发展行动计划（2025-2030）》明确提出，到2027年，关键设备联网率需达到90%以上，预测性维护覆盖率提升至60%。在此背景下，设备管理不再局限于传统的台账登记与定期检修，而是演变为集数据驱动、实时响应和系统协同于一体的新型运营范式。以三一重工、海尔智研院为代表的领先企业，已通过AIoT平台实现万台级设备远程监控与故障预判，平均停机时间下降42%，运维成本降低31%。这一系列动态标志着设备管理正式迈入智能化深水区。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心能力
传统设备维护模式长期依赖“事后维修”或“计划性保养”，存在资源浪费、响应滞后等固有缺陷。而随着人工智能算法在时序数据分析中的突破，基于AI的预测性维护正在取代传统方式，成为高价值设备管理的核心竞争力。该技术通过采集设备运行中的振动、温度、电流、压力等多维传感器数据，结合LSTM（长短期记忆网络）、随机森林等模型，提前识别潜在故障征兆，实现从“被动应对”到“主动干预”的转变。
以某大型风电运营商为例，其在2024年引入AI预测系统后，对风力发电机主轴轴承的异常磨损识别准确率达到89.7%，预警提前量平均为14天，避免了多次重大停机事故。根据麦肯锡研究报告，全面实施预测性维护的企业可在三年内将设备综合效率（OEE）提升10%-20%，年均运维支出减少25%-35%。
然而，落地过程中仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，影响模型训练效果；二是边缘端算力有限，难以支撑复杂推理任务；三是IT与OT系统割裂，导致数据孤岛问题突出。为此，企业需构建统一的数据中台架构，并采用联邦学习等隐私计算技术，在保障安全的前提下实现跨厂区模型协同优化。
- 建立标准化的设备数据采集规范，确保振动、温升、噪声等关键参数连续可测；
- 优先在高停机成本、高维修难度的关键产线试点AI预测模块，验证ROI后再规模化推广；
- 选择支持模型热更新与边缘部署的工业AI平台，如集成TensorRT的边缘网关设备；
- 联合设备厂商共建故障样本库，推动行业级知识共享机制形成；
- 利用搭贝低代码平台快速搭建可视化告警看板与工单联动流程，缩短响应闭环。
值得一提的是，搭贝平台提供的拖拽式AI组件封装工具，使非专业开发人员也能配置基础预测逻辑，大幅降低技术门槛。目前已有客户通过该功能在两周内完成空压机群组健康评分系统的上线部署。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重构设备数据流
随着工业现场设备数量激增，传统“全量上云”模式暴露出带宽瓶颈、延迟过高、安全隐患等问题。特别是在冶金、化工等强实时场景下，毫秒级响应需求使得集中式云计算难以胜任。因此，边缘-云协同架构应运而生，成为新一代设备管理系统的基础设施底座。该架构将数据处理任务按优先级分层：边缘节点负责原始信号滤波、特征提取与本地控制决策；云端则聚焦大数据分析、模型训练与全局调度优化。
例如，在某汽车焊装车间的应用案例中，每条产线部署了具备ARM+NPU芯片的边缘控制器，实时分析机器人焊接电流波形，一旦检测到虚焊倾向即刻触发急停保护，整个过程耗时不足80ms。同时，脱敏后的统计特征被周期性上传至私有云平台，用于构建焊接质量追溯模型。实测表明，该方案使虚焊率下降63%，且月度云存储费用节省超40%。
这种分布式架构不仅提升了系统韧性，还增强了合规性——敏感工艺参数无需离开厂区即可完成处理，满足GDPR及《数据安全法》要求。ABI Research预测，到2026年底，全球工业边缘服务器出货量将突破280万台，复合增长率达39.2%。
- 明确划分边缘与云端职责边界，避免功能冗余与资源浪费；
- 选用支持Kubernetes Edge扩展的容器化框架，提升应用部署灵活性；
- 建立统一的身份认证与密钥管理体系，防止中间人攻击；
- 采用时间敏感网络（TSN）提升现场总线传输可靠性；
- 借助免费试用通道体验边缘规则引擎的实际性能表现。
在具体实施层面，建议企业优先改造老旧PLC系统，加装具备MQTT协议转换能力的边缘代理设备。对于新建项目，则应直接采用支持OPC UA over TSN的原生互联方案。此外，可通过搭贝平台内置的“边缘应用市场”一键部署常见设备接入模板，显著缩短交付周期。
| 维度 | 纯云端架构 | 边缘-云协同架构 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | >500ms | <100ms |
| 带宽占用 | 高（原始数据上传） | 低（仅上传摘要） |
| 断网可用性 | 中断服务 | 本地继续运行 |
| 初始投资 | 较低 | 中等偏高 |
| 长期TCO | 较高 | 更低 |
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
尽管许多企业已部署ERP、MES或EAM系统，但面对快速变化的生产需求，传统定制开发模式往往需要数月甚至更长时间才能上线新功能，严重制约管理创新。在此背景下，低代码开发平台正成为设备管理部门实现自主进化的关键工具。它允许业务人员通过图形化界面配置表单、流程、报表和接口，无需编写大量代码即可构建专属应用，极大提升了组织敏捷性。
一项针对137家制造企业的调研显示，使用低代码平台后，设备巡检系统平均上线时间由原来的14周缩短至2.8周，用户满意度提升55%。更有代表性的是南方电网某分公司，其运维团队利用低代码工具在三天内搭建了一套变压器红外测温异常上报系统，及时发现并处置了两起过热隐患，避免经济损失逾百万元。
这类平台的核心价值在于打破了“业务提需求—IT排期开发—反复调试”的僵局，让一线工程师也能参与系统优化。尤其在设备管理领域，不同产线、车间甚至班组长都有个性化管理诉求，标准软件难以全覆盖。而低代码赋予他们“自建应用”的能力，真正实现“谁使用、谁设计、谁优化”的良性循环。
- 设立“数字赋能专员”岗位，负责低代码平台的培训与最佳实践沉淀；
- 制定应用发布审批流程，防范权限滥用与数据泄露风险；
- 优先将高频、重复、规则明确的场景纳入低代码改造范围，如点检打卡、备件申领、维修记录归档等；
- 与主流IoT平台对接，实现设备状态自动填充至低代码表单；
- 推荐推荐***作为企业级低代码选型参考，其在设备管理场景下具备丰富模板库与稳定API生态。
值得注意的是，搭贝平台特别针对设备管理场景优化了功能组件，例如内置设备树结构管理器、支持扫码绑定SN码、可关联CMMS工单体系等。某电子组装厂通过其“设备生命周期看板”模板，仅用一周时间便完成了从资产登记到报废追踪的全流程数字化覆盖，管理层可实时查看各设备MTBF（平均无故障时间）趋势图。
拓展方向：数字孪生与碳足迹追踪融合升级
展望未来，设备管理将进一步向纵深拓展。一方面，随着Unity、NVIDIA Omniverse等引擎在工业领域的渗透，设备级数字孪生正从概念走向实用。某半导体晶圆厂已实现光刻机三维仿真模型与实际运行数据同步刷新，技术人员可通过VR眼镜“进入”设备内部观察运动部件状态，辅助故障诊断。另一方面，在“双碳”目标约束下，设备能耗与碳排放监测成为新焦点。ISO近期启动修订ISO 50001能源管理体系标准，明确要求将单台高耗能设备纳入计量单元。这意味着未来的设备管理系统不仅要管“好不好用”，还要管“绿不绿色”。
这两个新兴方向虽尚未普及，但已有先行者布局。例如施耐德电气推出的EcoStruxure平台，已在多个数据中心实现PUE（电能使用效率）与制冷设备运行状态的联动优化，年节电量达12%以上。对于国内企业而言，建议从重点用能设备入手，加装智能电表并与现有管理系统集成，逐步构建碳核算基础能力。
组织变革：设备管理角色的重新定义
技术变革必然引发组织调整。过去以“维修工+管理员”为主的设备管理团队，正逐步演化为包含数据分析师、系统集成师、AI训练师在内的复合型队伍。某跨国装备制造集团已在亚太区设立“智能运维中心”，集中管理全球23个生产基地的设备数据，配备专职数据科学家进行根因分析与策略建模。同时，基层岗位也发生变化，“点检员”越来越多地承担数据采集与初筛职责，其绩效考核中加入了“有效预警次数”等新指标。
这种转变对企业人才战略提出更高要求。一方面需加强现有员工的数字技能培训，另一方面也要引入跨学科背景的新鲜血液。部分领先企业开始与职业院校合作开设“智能设备运维”定向班，课程涵盖PLC编程、Python基础、工业通信协议等内容，旨在培养“懂设备、会数据、能协作”的新一代技术骨干。
安全底线：强化设备系统的网络韧性
随着设备联网程度加深，网络安全威胁也随之放大。2025年发生的多起勒索软件攻击事件表明，攻击者已能通过入侵HVAC系统进而横向移动至核心生产网络。因此，设备管理系统必须具备足够的网络韧性。这不仅包括常规的防火墙、入侵检测等防护措施，更需建立“零信任”架构，实施最小权限原则与持续身份验证。
国际电工委员会（IEC）最新发布的IEC 62443-4-2标准，对工业控制系统软件开发生命周期提出了更严格的安全编码要求。企业应在采购设备管理系统时，优先选择通过TÜV认证的产品，并定期开展红蓝对抗演练。此外，所有第三方接入（如服务商远程维护）必须经过堡垒机审计，杜绝“影子IT”带来的潜在风险。
