根据Gartner 2026年初发布的《全球企业资产管理系统趋势报告》，全球设备管理市场规模预计将在2026年底突破890亿美元，年复合增长率达14.3%。这一增长背后，是制造业数字化转型的加速推进，尤其是在新能源汽车、半导体制造和高端装备领域，设备可用性、预测性维护与远程监控需求激增。例如，宁德时代在2025年Q4部署全域设备健康监测系统后，产线非计划停机时间下降42%，单季度产能利用率提升至91.7%。与此同时，国家工信部最新出台的《智能制造2026专项行动指南》明确提出，到2027年重点行业关键设备联网率需达到85%以上，推动设备管理从“被动响应”向“主动预防”全面升级。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为设备管理核心能力
传统设备维护模式长期依赖定期检修或故障后维修，存在资源浪费与响应滞后问题。随着机器学习算法成熟和工业传感器成本下降，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance）正快速取代传统方式，成为高价值设备管理的标准配置。据麦肯锡研究显示，采用AI预测模型的企业平均可减少30%-50%的维护成本，并延长设备寿命20%以上。
该趋势的核心在于数据闭环构建：通过在关键旋转机械、液压系统等部件部署振动、温度、电流等多维传感器，实时采集运行数据；结合历史故障记录与工况信息，训练深度神经网络模型识别异常模式。例如西门子在其燃气轮机服务中引入LSTM时序预测模型，提前7-14天预警潜在轴承失效，准确率达92.4%。国内三一重工亦通过自研“树根互联”平台实现泵车液压系统故障前兆识别，年均节省维修费用超1.2亿元。
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，尤其对于罕见故障类型；二是模型泛化能力不足，在不同机型间迁移效果差；三是IT与OT系统割裂导致数据孤岛。因此，企业需建立跨部门协作机制，打通MES、EAM与SCADA系统接口，形成统一数据湖架构。
- 优先选择高停机成本设备试点部署AI预测模块，如CNC加工中心、空压机组等；
- 引入联邦学习技术，在保护数据隐私前提下实现多工厂模型协同训练；
- 借助搭贝低代码平台快速搭建设备数据采集看板与告警规则引擎，无需编写代码即可完成传感器接入与阈值设定；
- 建立“AI+专家经验”双轨决策机制，避免过度依赖黑箱模型；
- 制定模型迭代计划，每季度更新训练集并评估性能衰减情况。
📊 趋势二：边缘计算赋能设备本地智能决策
随着5G与边缘计算基础设施普及，设备管理正从“云中心化”向“端边云协同”演进。边缘智能（Edge Intelligence）已成为保障实时性、安全性和带宽效率的关键路径。IDC数据显示，2025年全球超过60%的工业数据已在边缘侧处理，较2020年提升近三倍。特别是在电力、轨道交通等对延迟敏感场景，毫秒级响应决定系统稳定性。
以高铁牵引变电所为例，其变压器需持续监测局部放电特征。若将原始高频信号上传云端分析，不仅占用大量带宽，且往返延迟可能超过允许阈值。而部署于现场的边缘网关可在微秒级完成FFT变换与模式匹配，仅上传诊断结果与摘要数据，实现“本地检测、远程复核”的高效流程。施耐德电气推出的EcoStruxure Edge方案已在多个智能工厂落地，支持在断网状态下维持基础控制逻辑运行。
此外，边缘节点还承担着协议转换、数据清洗与轻量化推理任务。常见工业总线如Modbus、Profibus与OPC UA之间互操作难题，可通过边缘侧中间件解决。同时，利用TinyML等微型机器学习框架，可在资源受限设备上运行简单分类模型，如电机启停状态识别、皮带偏移检测等。
| 能力维度 | 云端优势 | 边缘端优势 |
|---|---|---|
| 计算资源 | 大规模集群，适合复杂建模 | 有限算力，但响应更快 |
| 延迟控制 | 通常>100ms | 可低至1-10ms |
| 数据安全性 | 集中存储风险较高 | 敏感数据不出厂 |
| 连接依赖 | 必须稳定联网 | 支持离线自治 |
- 评估现有设备通信协议兼容性，优先为老旧设备加装支持MQTT-TCP桥接的边缘代理；
- 按业务优先级划分处理层级：安全相关逻辑前置至边缘，优化类分析保留在云端；
- 选用具备Kubernetes边缘编排能力的平台，实现容器化应用远程部署与更新；
- 通过搭贝平台提供的可视化边缘配置工具，拖拽式定义数据流转路径与过滤规则；
- 建立边缘节点健康度监控体系，包含CPU负载、内存使用率与固件版本一致性检查。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
长期以来，企业级EAM（企业资产管理）系统实施周期长、定制成本高，中小企业难以承受。SAP PM模块典型项目交付周期达6-9个月，投入超百万元。而如今，低代码开发平台正打破这一壁垒，使设备管理应用构建效率提升5-8倍。Forrester调研指出，2025年全球65%的新建工业管理系统将采用低代码或无代码方式开发。
这类平台通过图形化界面封装底层复杂性，允许业务人员直接参与系统设计。例如某食品包装厂设备主管使用搭贝零代码平台在三天内搭建出设备巡检APP，包含扫码打卡、图片上传、异常上报等功能，并自动同步至后台台账。相较传统外包开发节省至少4万元成本，且后续调整无需等待供应商排期。
更深层次的价值体现在敏捷响应能力上。当产线新增一台进口贴标机时，原ERP系统需数周进行字段扩展与权限配置，而低代码平台可在小时内完成表单设计、审批流设置与报表生成。这种灵活性特别适用于多品种小批量生产环境，支持快速重构设备分类体系与维护策略。
值得注意的是，低代码并非万能解药。其适用范围主要集中于中低复杂度场景，如点检管理、备件申领、工单分派等标准化流程。对于涉及强实时控制、多系统深度集成或高并发交易场景，仍需专业开发介入。成功的实践往往采取“混合模式”：核心主数据由ERP维护，前端交互层由低代码平台构建，通过API实现松耦合集成。
- 成立由设备工程师、IT人员与一线操作员组成的联合小组，共同梳理高频管理场景；
- 优先上线“最小可行应用”（MVP），如电子点检卡、维修知识库查询等；
- 利用搭贝平台内置的设备台账模板与工单流程组件，加快初始部署速度；
- 设置权限分级机制，确保车间主任只能修改本区域数据，防止越权操作；
- 定期导出使用日志分析功能点击热区，持续优化界面布局与操作路径。
📈 扩展视角：设备碳足迹追踪纳入管理范畴
在“双碳”战略驱动下，设备能耗表现不再只是运营指标，更成为ESG披露重要内容。ISO 50001新版标准明确要求组织建立能源绩效参数（EnPIs），覆盖主要耗能设备。博世苏州工厂通过为注塑机加装智能电表并与EAM系统联动，实现单件产品能耗追溯，助力获得TÜV碳中和认证。未来三年，预计将有超过40%的大型制造企业将设备能效评级纳入供应商准入条件。
🛠️ 场景深化：设备知识图谱助力故障根因分析
面对日益复杂的机电一体化系统，单一传感器数据已不足以支撑精准诊断。基于知识图谱的关联分析方法正在兴起。通过构建“设备-部件-故障模式-解决方案”语义网络，系统可自动推荐最优处置路径。例如当空压机排气温度过高报警时，系统不仅提示清理散热器，还能关联历史案例发现曾因冷却风扇电源接触不良引发同类问题，辅助技术人员快速定位。
🌐 生态协同：设备制造商与用户共建开放平台
传统设备厂商正从“卖硬件”转向“卖服务”。ABB推出Ability™ Condition Monitoring平台，允许客户授权访问其机器人运行数据，由原厂专家远程提供健康评估报告。这种模式既增强了客户粘性，又为厂商积累了宝贵的实证数据库。预计到2027年，超过三分之一的工业设备将附带订阅制数字服务包，涵盖预测维护、软件升级与性能优化建议。
🔐 安全底线：强化设备管理系统的网络安全防护
随着设备联网率提升，攻击面显著扩大。2025年Q3发生的某汽车零部件厂PLC勒索事件表明，未打补丁的WinCC系统可通过公网暴露端口被渗透，导致全线停产三天。因此，必须将网络安全纳入设备全生命周期管理，在采购合同中明确供应商安全责任，部署工业防火墙与行为审计工具，并定期开展红蓝对抗演练。
