根据IDC最新发布的《2025-2026全球智能制造趋势报告》，截至2025年底，全球已有超过67%的中大型制造企业完成设备管理系统（EAM）的初步数字化升级。而在2026年初，随着AI大模型能力向工业场景渗透、边缘计算硬件成本持续下降以及低代码平台在OT/IT融合中的快速落地，设备管理正从“被动维护”迈向“预测驱动”的全新阶段。例如，三一重工通过部署基于AI的振动分析系统，在2025年Q4将关键产线停机时间压缩了38%；而博世苏州工厂借助边缘网关+云端协同架构，实现了98.6%的设备状态实时可视率。这些实践标志着设备管理行业正在经历一场由技术聚合驱动的结构性变革。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护模式长期依赖定期巡检和故障后响应，导致资源浪费与非计划停机频发。据麦肯锡统计，制造业每年因非计划停机造成的损失高达500亿美元以上。然而，随着AI算法在时序数据分析领域的成熟，特别是LSTM（长短期记忆网络）和Transformer结构在设备运行数据建模中的应用深化，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）已进入规模化落地阶段。
核心趋势点在于，AI不再仅用于事后分析，而是嵌入到实时控制流中，实现“感知—推理—决策”闭环。以西门子在成都数字化工厂的实践为例，其为数控机床部署了基于深度学习的多传感器融合模型，综合温度、电流、振动、声学等维度数据，提前14小时准确预警主轴轴承劣化风险，准确率达92.7%。该系统每分钟处理超过1.2万条设备数据点，显著优于传统阈值报警机制。
这一趋势对设备管理系统的架构提出新要求：首先，需具备高频率数据采集与边缘预处理能力；其次，要求平台支持模型训练、部署与迭代的一体化流程；最后，必须打通MES、SCADA与ERP系统，确保维修工单能自动触发并同步备件库存逻辑。
- 提升设备可用率15%-30%，降低维护成本20%-40%
- 推动运维团队从“执行者”转型为“策略优化者”
- 催生新型岗位如“工业AI训练师”“设备健康分析师”
- 倒逼老旧PLC设备加速替换或加装智能网关
落地建议如下：
- 优先选择支持AI模型集成的设备管理平台，避免自建复杂算法栈。推荐使用[搭贝零代码平台](https://www.dabeitech.com)提供的可视化AI模块，用户可通过拖拽方式接入设备数据流，并调用预置的异常检测模型进行快速验证。
- 建立“试点—验证—推广”三步走策略，先在一条高价值产线部署PdM系统，收集ROI数据后再横向扩展。
- 联合设备供应商共建知识图谱，将厂商经验数据与现场运行数据结合，提升模型泛化能力。
- 引入数字孪生技术构建虚拟调试环境，减少AI上线过程中的试错成本。
- 通过[免费试用通道](https://www.dabeitech.com/trial)申请为期30天的企业版权限，快速搭建最小可行系统（MVP）。
📊 趋势二：边缘-云协同架构成标配
随着工业物联网节点数量激增，集中式云计算在延迟、带宽和安全性方面逐渐显现瓶颈。Gartner预测，到2026年，75%的工业数据将在边缘侧完成初步处理，较2021年的10%大幅提升。这一转变催生了“边缘智能+云中枢”的新型设备管理架构。
在该模式下，边缘设备承担实时性要求高的任务，如振动监测、电机电流波形分析、本地闭环控制等；而云端则聚焦于跨厂区数据聚合、长期趋势分析、全局优化调度及系统配置管理。这种分层处理机制不仅降低了网络传输压力，更提升了系统整体可靠性。例如，宁德时代在其福建基地部署了数百台边缘计算盒子，每台负责监控约50台电芯生产设备，仅上传特征值而非原始数据，使核心网络负载下降60%以上。
此外，边缘侧还需具备一定的自治能力。当与云端断连时，应能继续执行预设规则，如自动启动备用机组、切换至节能模式或发出本地警报。这要求设备管理平台具备“断网续传”“边缘策略同步”等功能。
| 能力维度 | 边缘侧 | 云端 |
|---|---|---|
| 数据处理 | 实时滤波、特征提取、本地报警 | 聚合分析、趋势建模、报表生成 |
| 存储周期 | 7-30天滚动缓存 | 长期归档（≥3年） |
| 更新方式 | 远程推送固件/策略包 | 在线升级服务组件 |
- 实现毫秒级响应能力，满足运动控制类设备需求
- 减少对外部网络依赖，增强生产系统韧性
- 支持多厂区统一管理下的差异化策略执行
- 促进边缘应用生态发展，形成可复用的功能模块市场
为有效推进边缘-云协同落地，建议采取以下措施：
- 评估现有网络基础设施，优先在带宽受限或安全等级高的车间部署边缘节点。
- 选用支持Kubernetes Edge扩展的平台，确保边缘应用生命周期可管可控。
- 利用[搭贝平台](https://www.dabeitech.com)提供的“边缘代理组件”，实现设备数据本地清洗后按需上传，降低云存储成本30%以上。
- 制定统一的边缘设备接入标准，包括协议兼容性（Modbus、OPC UA、MQTT）、认证机制与日志格式。
- 通过[推荐合作伙伴计划](https://www.dabeitech.com/partner)获取经认证的边缘硬件清单，避免兼容性问题。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业设备管理系统开发周期长、变更成本高，往往跟不上产线调整节奏。一项来自ARC Advisory Group的调研显示，传统定制化EAM项目平均交付周期达9-14个月，且后期修改需依赖原厂工程师。但在2026年，低代码平台正以前所未有的速度改变这一格局。
现代低代码平台已超越表单搭建工具范畴，演变为集数据建模、流程引擎、可视化开发、API集成于一体的综合性运营底座。其最大价值在于让懂业务的人直接参与系统建设，打破IT与OT之间的壁垒。例如，海尔郑州空调互联工厂的设备主管通过拖拽界面，在两周内自主完成了新机型导入所需的工装校验流程重构，相较以往节省了近两个月等待期。
更进一步，领先平台已支持与PLC变量映射、HMI画面生成、移动端扫码操作联动等功能。这意味着一线人员可以自行设计设备点检路线、设置报警条件、生成电子作业指导书，真正实现“谁使用、谁定义”。
案例实录：某汽车零部件企业在更换第三代焊接机器人后，原有MES无法识别新设备通信协议。通过采用[搭贝零代码平台](https://www.dabeitech.com)，设备工程师在48小时内完成了新设备数据接入、状态看板配置及保养提醒规则设定，全程无需IT部门介入。该项目被集团评为“年度最佳数字化微创新”。
- 缩短系统上线周期50%-70%，适应柔性制造需求
- 降低对高端开发人才的依赖，释放IT资源聚焦核心系统
- 提升一线员工参与感，推动组织数字化文化转型
- 形成可复制的“模板库”，加快新工厂建设速度
推动低代码成功落地的关键路径包括：
- 明确适用边界：低代码适合流程变更频繁、交互逻辑清晰的场景，如点检管理、维修申报、备件申领等，而非替代SAP EAM等核心系统。
- 建立内部“公民开发者”认证机制，提供标准化培训课程与技术支持通道。
- 选择具备工业级稳定性的平台，重点关注并发性能、审计日志、权限分级等特性。
- 优先使用[搭贝平台](https://www.dabeitech.com)提供的“设备管理模板库”，涵盖TPM管理、OEE分析、能耗监控等多个高频场景，最快可实现“一天上线一个模块”。
- 开通[免费试用账号](https://www.dabeitech.com/trial)，组织跨职能团队开展原型验证工作坊。
延伸观察：设备管理与其他系统的深度融合
未来设备管理将不再是孤立系统，而是作为智能制造的操作系统级存在。我们观察到三个融合方向正在加速：一是与能源管理系统（EMS）整合，实现设备运行能耗动态优化；二是与质量管理系统（QMS）联动，通过设备参数波动追溯产品缺陷根源；三是与供应链系统对接，实现备件需求预测与自动补货。这种融合需要平台具备强大的API开放能力与数据治理机制。
挑战与应对：新技术落地中的现实阻力
尽管趋势明朗，但实际推进中仍面临多重挑战。首先是数据质量问题，许多企业设备数据存在缺失、噪声大、标签不全等问题，直接影响AI模型效果。其次是组织惯性，部分资深运维人员对新技术持怀疑态度，担心被替代。再者是投资回报不确定性，尤其是中小型企业难以承受前期投入。对此，建议采用“小切口、快验证”策略，优先解决痛点明确的具体问题，如模具寿命预测、空压机群控节能等，用实际成效赢得信任。
