根据Gartner于2025年底发布的《全球企业资产运维技术成熟度报告》，全球制造业和能源行业在设备管理领域的数字化投入同比增长37%，其中超过60%的企业已启动基于AIoT的预测性维护系统部署。尤其在中国，随着‘新型工业化’战略深入推进，2026年初已有超1.2万家企业完成设备全生命周期管理系统升级。值得关注的是，传统EAM（企业资产管理）模式正加速向“感知-决策-执行”一体化平台演进，设备管理不再局限于故障响应与台账维护，而是成为驱动运营效率的核心引擎。这一转型背后，是三大核心技术趋势的交汇融合：智能预测运维、边缘计算协同架构以及低代码平台的敏捷落地能力。
🚀 智能预测运维：从被动维修到主动干预的质变
传统设备管理长期依赖定期巡检与事后维修，导致非计划停机频发。据中国机械工业联合会统计，2024年全国重点制造企业因设备突发故障造成的平均产能损失达12.7%。而进入2026年，以深度学习驱动的智能预测运维已成为行业主流方向。该技术通过在关键设备上部署高精度振动、温度与电流传感器，结合LSTM（长短期记忆网络）模型对历史运行数据建模，实现故障提前7至14天预警，准确率普遍达到88%以上。
例如，某大型风电运营商在2025年Q3上线AI预测系统后，齿轮箱故障预警提前量提升至11天，年度维护成本下降23%，机组可用率提高至98.4%。其核心在于构建“设备数字孪生体”，将物理设备的实时状态映射为动态数据模型，并通过持续训练优化算法参数。值得注意的是，此类系统并非孤立存在，而是与MES、SCM等业务系统打通，形成闭环决策链路——当系统判定某台电机轴承劣化趋势显著时，可自动触发备件采购流程并调整生产排程。
然而，智能预测运维的落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其是罕见故障样本；二是模型泛化能力不足，跨机型迁移需重新训练；三是IT与OT团队协作壁垒阻碍部署效率。对此，领先的解决方案开始采用迁移学习与联邦学习技术，在保护数据隐私前提下实现多厂区知识共享。同时，越来越多企业选择通过低代码平台快速搭建前端监控界面与告警规则引擎，缩短交付周期。
- 设备运行数据采集频率提升至秒级，支撑精细化分析
- AI模型逐步支持多模态输入（如声音、红外图像）增强诊断维度
- 预测结果与工单系统自动联动，减少人工干预环节
- 云边端协同架构保障高实时性场景下的推理稳定性
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署预测模型，验证ROI
- 建立标准化的数据清洗与标签体系，确保训练质量
- 引入可视化工具降低AI使用门槛，提升一线工程师参与度
- 利用[搭贝低代码平台](https://www.dabeikeji.com)快速集成AI服务接口，构建统一运维门户
- 制定模型迭代机制，每季度评估性能并更新训练集
📊 边缘计算协同：打破中心化处理瓶颈的新架构
随着设备联网数量激增，传统“终端→云端”集中式处理模式暴露出明显局限。以一个拥有500台CNC机床的工厂为例，若每台设备每秒上传1KB状态数据，则每日产生超过40TB原始数据，不仅占用大量带宽，且云端响应延迟难以满足毫秒级控制需求。为此，边缘计算协同架构在2026年迎来规模化应用。该模式将部分数据处理任务下沉至本地网关或工控机，在靠近设备侧完成初步过滤、聚合与异常检测，仅将关键事件与摘要信息上传至中心平台。
实际案例显示，某汽车零部件厂采用边缘节点进行振动频谱分析后，上传数据量减少92%，同时实现了主轴不平衡故障的50ms内本地报警。更进一步，多个边缘节点之间可通过Mesh网络实现协同推理——当单一节点无法判定故障类型时，可请求邻近节点联合分析，提升诊断置信度。这种分布式智能架构不仅提升了系统韧性，也为未来接入更多AI功能预留了空间。
| 指标 | 集中式架构 | 边缘协同架构 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 800ms | 45ms |
| 日均上传数据量 | 38.4TB | 3.1TB |
| 断网期间可用性 | 完全失效 | 基础功能维持 |
尽管优势显著，边缘部署也带来新的管理复杂度。不同厂商的边缘设备协议不一、固件版本碎片化、远程运维困难等问题制约推广速度。行业正推动OPC UA over TSN作为统一通信标准，并探索基于容器化的边缘应用管理方案。此外，安全防护策略也需同步升级，包括设备身份认证、流量加密与入侵检测等机制。
- 边缘节点具备本地缓存与离线计算能力，保障极端环境运行
- 支持Kubernetes-like编排工具实现边缘应用动态调度
- 与5G专网结合，提升移动设备接入灵活性
- 通过数字证书实现边缘组件可信启动与远程验证
- 评估现有网络拓扑，识别适合部署边缘计算的关键区域
- 选择支持开放标准的硬件平台，避免供应商锁定
- 建立边缘软件生命周期管理制度，涵盖发布、回滚与审计
- 配置分级告警机制，区分本地处理与上报事件
- 借助[搭贝平台的边缘集成模块](https://www.dabeikeji.com/free-trial)，实现边缘应用与中心系统的无缝对接
🔮 低代码平台崛起：加速设备管理系统敏捷迭代
面对快速变化的生产需求与技术迭代压力，传统定制开发模式已难以为继。一项针对200家制造企业的调研表明，2025年定制化EAM项目平均交付周期长达8.3个月，超预算比例高达67%。而2026年，低代码平台正成为破局关键。这类平台通过图形化拖拽界面、预置模板与API连接器，使业务人员也能参与系统构建，典型应用场景包括点检表单设计、工单流转逻辑配置、KPI仪表盘搭建等。
某家电龙头企业利用低代码工具在两周内完成了全国23个生产基地的点检标准化改造，相较传统方式节省约70%开发资源。其成功关键在于平台提供了丰富的工业级组件库，如条码扫描控件、GIS地图定位、语音录入模块等，并原生支持与SAP PM、用友NC等主流ERP系统的双向同步。更重要的是，低代码平台支持灰度发布与A/B测试，允许在小范围验证新流程后再全面推广，极大降低了变革风险。
“我们不再需要等待IT部门排期，车间主管可以直接修改巡检路线和评分标准。”——某装备制造企业数字化负责人访谈记录（2026年1月）
当前市场上的低代码产品已分化出明确的专业赛道。通用型平台虽功能全面，但在设备管理领域缺乏针对性；而垂直类工具则深耕行业场景，提供符合ISO 55000标准的资产管理模型、CMMS工作流引擎等专业能力。未来趋势将是“平台+生态”模式：基础平台保持开放，吸引第三方开发者贡献插件，形成设备管理专属的应用市场。
- 支持多终端适配（PC/平板/手机/PDA），适应多样化作业场景
- 内置审批流引擎，可自定义多级签核规则
- 提供数据血缘追踪功能，满足合规审计要求
- 集成RPA机器人，自动抓取 legacy 系统中的设备台账
- 明确核心业务流程边界，优先将变更频繁的功能模块迁移至低代码平台
- 建立低代码开发规范，防止“影子IT”失控蔓延
- 培训复合型人才，兼具业务理解与平台操作能力
- 设置中央治理单元，统一管理数据模型与权限策略
- 立即[免费试用搭贝设备管理模板](https://www.dabeikeji.com/demo-request)，体验零代码搭建工单系统的便捷性
跨系统集成：打破信息孤岛的关键路径
无论采用何种先进技术，设备管理系统的价值最终取决于其与其他业务系统的协同程度。现实中，许多企业仍面临PLC数据存于SCADA、维修记录留在Excel、备件库存记在ERP的局面。这种割裂状态导致决策依据片面，甚至引发连锁失误。例如，一次未及时更新的备件缺货信息可能导致预防性维护计划被迫取消，进而增加突发故障概率。
解决之道在于构建统一的数据中台。该中台作为中枢枢纽，通过API网关、消息队列与ETL工具整合来自MES、WMS、QMS等系统的异构数据，并建立标准化的设备主数据模型。在此基础上，可衍生出全局视图应用，如“设备健康指数”、“单台综合效益分析”等高级分析功能。某化工集团实施数据中台后，设备综合效率（OEE）计算时效从T+3提升至准实时，管理层得以动态调整运营策略。
绿色运维：可持续发展目标下的新使命
在全球碳中和背景下，设备管理被赋予新的责任维度。欧盟已于2025年实施《工业设备碳足迹披露指令》，要求年耗能超10GWh的企业提交主要设备的全生命周期排放报告。中国也在推进类似政策试点。这促使企业关注设备能耗特性与报废回收路径。例如，通过加装智能电表并与运维系统联动，可精确核算每台设备单位产出的碳排放强度，并据此优化启停策略。
更有前瞻性企业开始探索“再制造+智能升级”模式：对退役设备进行拆解翻新，同时加装IoT模块转为智能资产出租。此举既延长了产品生命周期，又创造了新商业模式。据估算，该模式可使设备整体碳足迹降低40%以上，同时为企业带来稳定的服务收入流。
