2026年初，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理升级浪潮。据Gartner最新报告显示，截至2025年底，全球已有超过67%的中大型工业企业部署了基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展白皮书》指出，设备全生命周期管理已成为企业数字化转型的核心抓手之一。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业，已实现关键设备故障预警准确率超92%，平均维修响应时间缩短至1.8小时。这一系列动态背后，是AI驱动的预测性维护、边缘智能终端普及以及低代码平台快速落地共同作用的结果。设备管理正从传统的‘被动维修’向‘主动治理’跃迁，形成全新的技术-业务融合生态。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，推动预测性维护进入规模化应用阶段
传统设备管理长期依赖定期巡检和事后维修，导致非计划停机频发。麦肯锡研究数据显示，制造型企业每年因设备突发故障造成的直接经济损失高达营收的3%-5%。而随着传感器成本下降与AI算法成熟，预测性维护（Predictive Maintenance）正在成为主流模式。当前，基于深度学习的时间序列分析模型（如LSTM、Transformer）已被广泛应用于振动、温度、电流等多源数据建模，实现对轴承磨损、电机失衡等典型故障的早期识别。
- 核心趋势点：设备健康度评分体系逐步标准化，支持跨厂区、跨品牌设备统一评估；
- 工业互联网平台接入设备数年均增速达61%，数据积累为AI训练提供坚实基础；
- 云边协同架构使实时推理延迟控制在200ms以内，满足高节奏产线需求；
- 头部企业开始构建“数字孪生+仿真推演”闭环，提前验证维护策略有效性。
该趋势带来的影响深远。一方面，企业运维成本结构发生根本性变化——预防性投入占比提升至总维护预算的45%以上，但整体OPEX下降约28%；另一方面，设备可用率普遍提高15%-25%，显著增强供应链韧性。例如，某光伏组件制造商通过引入AI预测模型，在一年内将层压机非计划停机次数由每月9次降至1次以下，年产能释放增加7.3GW。
- 建立设备数据采集标准，优先覆盖高价值、高故障率资产；
- 选择具备自学习能力的AI平台，降低人工标注依赖；
- 结合RCA（根本原因分析）机制，形成“预警-诊断-优化”闭环；
- 推荐使用搭贝零代码平台快速搭建可视化监测看板，集成主流PLC与SCADA系统，无需编码即可完成数据清洗与特征工程；
- 开展试点项目验证ROI，再逐步推广至全产线。
📊 趋势二：边缘计算节点下沉，实现设备级自主决策能力跃升
随着5G与边缘服务器性能提升，设备本地化智能处理能力显著增强。IDC预测，到2026年全球将有超过48亿台工业设备配备边缘计算模块，其中73%具备本地推理功能。这意味着大量原本需上传至云端的数据处理任务，如今可在设备侧或车间网关完成，不仅降低了网络带宽压力，更提升了响应速度与系统可靠性。
- 核心趋势点：边缘AI芯片功耗持续优化，NVIDIA Jetson Orin NX等模组已在风电变桨控制系统中稳定运行；
- OPC UA over TSN协议加速普及，实现IT/OT深度融合；
- 微服务架构在边缘端部署比例上升，支持灵活更新单个算法模块；
- 安全隔离机制完善，确保本地决策不影响主控逻辑。
这一转变对企业运营产生多重影响。首先，极端环境下（如海上风电、矿山掘进）的设备自治能力大幅提升，远程干预频率减少60%以上；其次，数据主权问题得到缓解，敏感工艺参数无需外传即可完成分析；再次，边缘智能催生新型服务模式——设备厂商可通过OTA方式推送“性能优化包”，按效果收费，开启订阅制盈利路径。例如，某注塑机厂商通过边缘AI自动调节保压曲线，帮助客户平均节能达11.7%，并据此收取年度技术服务费。
- 评估现有设备通信接口兼容性，优先升级支持MQTT、Modbus-TCP的终端；
- 部署轻量化边缘网关，集成数据缓存、断点续传与本地规则引擎；
- 采用容器化技术（如Docker）管理边缘应用，提升部署效率；
- 利用搭贝平台提供的边缘联动模板，快速配置“温度超标自动降频”等场景逻辑；
- 建立边缘节点远程监控中心，实现批量固件升级与日志归集。
🔮 趋势三：低代码平台赋能一线工程师，打破设备管理系统开发壁垒
长期以来，MES、EAM等系统开发周期长、成本高，且难以适应产线频繁变更的需求。Forrester调研显示，传统定制开发项目平均交付周期为5.8个月，其中有37%最终未能上线。而低代码平台的兴起彻底改变了这一局面。通过拖拽式表单设计、流程编排与API连接器，非IT人员也能在数天内构建出功能完整的设备报修、点检计划或备件申领系统。
- 核心趋势点：设备管理类应用开发效率提升8倍以上，平均上线时间压缩至9天；
- 业务部门主导的“公民开发者”模式兴起，占新增系统数量的54%；
- 平台内置行业模板库加速落地，如“TPM全面生产维护”、“CMMS计算机化维护管理系统”；
- 与ERP、SAP等系统对接能力增强，打破信息孤岛。
该趋势正在重塑组织协作模式。过去由IT集中管控的应用建设权，正逐渐下放到生产、设备、质量等部门。这不仅加快了数字化响应速度，也激发了一线员工的创新积极性。某汽车零部件工厂的设备主管利用低代码工具自行开发了“润滑状态追踪系统”，通过扫码记录加油时间与用量，系统自动提醒下次保养节点，并生成可视化报表供管理层审阅，该项目后被纳入集团标准化方案推广。
| 对比维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 4-8个月 | 1-3周 |
| 人均成本（万元） | 35-60 | 3-8 |
| 变更响应速度 | 按月计 | 按小时计 |
| 用户参与度 | 低 | 高 |
| 系统迭代频率 | 年更1-2次 | 周更1次+ |
为最大化发挥低代码优势，企业应采取以下措施：
- 设立“低代码创新基金”，鼓励基层提交改善提案；
- 建立审批与发布流程，防止野蛮生长带来安全隐患；
- 提供标准化数据接口规范，确保系统间互联互通；
- 推荐访问搭贝社区案例库，获取“设备巡检打卡”、“故障知识图谱”等高频场景模板；
- 定期组织跨部门工作坊，促进经验共享与能力复制。
延伸观察：设备碳足迹追踪成为ESG合规新焦点
在双碳目标驱动下，设备能耗数据不再仅用于成本核算，更成为企业ESG报告的关键指标。ISO 50001新版标准明确提出，需对主要用能设备进行分项计量与绩效评价。西门子已在部分高端数控机床中嵌入碳排放计算器，实时显示每道工序的CO₂当量。这类功能未来或将纳入政府采购评分项，形成新的市场准入门槛。
风险提示：数据安全与技能断层并存挑战
尽管技术进步迅猛，但两大隐患不容忽视。一是设备联网扩大攻击面，2025年全球工控系统遭受勒索攻击事件同比激增79%；二是老一代技师数字素养不足，某钢铁厂调研显示，50岁以上设备管理员中仅22%能熟练操作系统终端。因此，企业在推进智能化的同时，必须同步加强网络安全防护与人才梯队建设。
💡 趋势融合下的最佳实践路径
单一技术难以形成持久竞争力，唯有将AI分析、边缘智能与敏捷开发有机结合，才能构建可持续演进的设备管理体系。建议企业按照“感知层强化→分析层升级→应用层开放”的三步走策略稳步推进：
- 第一阶段：完成关键设备传感器补盲，打通DCS、PLC底层数据链路；
- 第二阶段：部署边缘AI盒子，试点预测性维护与能效优化场景；
- 第三阶段：引入低代码平台，赋能各车间自主开发个性化管理工具；
- 第四阶段：建立设备数据中台，支撑集团级资产优化决策；
- 第五阶段：探索设备即服务（DaaS）新模式，拓展价值链边界。
值得关注的是，搭贝零代码平台已支持与主流工业AI模型API无缝对接，用户可通过配置方式调用预训练的异常检测模型，并将结果嵌入自定义工单流程中。这种“AI能力平民化”路径，极大降低了先进技术的应用门槛，助力中小企业跨越数字化鸿沟。
