根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产与设备管理趋势报告》，截至2025年底，中国制造业中已有超过67%的企业部署了IoT驱动的设备监控系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，设备停机成本平均占生产损失的18.3%，促使企业加速从被动维修向预测性维护转型。在能源、轨道交通和高端制造领域，设备生命周期管理正经历结构性变革——数据不再沉睡于PLC或SCADA系统中，而是通过统一平台实现跨系统联动与决策闭环。这一背景下，传统以工单为核心的EAM系统已难以满足动态响应需求，行业亟需构建具备实时感知、智能分析与敏捷迭代能力的新一代设备管理体系。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心竞争力
过去五年，设备故障诊断主要依赖规则引擎与阈值报警，其误报率普遍高于35%。而随着深度学习模型在振动分析、红外热成像与声学检测中的应用深化，2026年头部制造企业的预测准确率已突破91%。例如，某新能源电池龙头企业在其极片辊压设备上部署LSTM时序预测模型后，轴承早期磨损识别提前量达到7-14天，年均减少非计划停机达47小时，直接节约维修与产能损失超1200万元。
- 多模态数据融合分析：将温度、转速、电流波动与历史维修记录进行联合建模，显著提升异常检测灵敏度；
- 自适应学习机制：模型可根据设备老化曲线自动调整参数权重，避免因工况漂移导致性能衰减；
- 边缘-云协同推理架构：关键设备本地部署轻量化AI模型（如TensorFlow Lite），实现毫秒级响应，同时将批量数据上传至中心平台训练全局模型。
然而，AI模型的工程化落地仍面临三大障碍：一是高质量标注数据获取困难，尤其对于低频故障类型；二是IT与OT团队协作断层，算法开发人员缺乏现场工艺理解；三是现有MES/EAM系统接口封闭，难以嵌入外部AI服务。据Gartner调研显示，仅有29%的企业实现了AI模型在生产线的稳定运行超过6个月。
- 建立标准化的设备数据湖，统一采集频率、单位与时间戳，确保训练数据一致性；推荐使用[搭贝零代码平台]进行快速数据接入与清洗配置，支持Modbus、OPC UA、MQTT等主流协议即插即用；
- 推行“数字影子”机制，在虚拟环境中模拟设备退化过程，生成合成故障样本用于模型训练，降低对真实故障数据的依赖；
- 构建微服务化AI网关，通过REST API将预测结果输出给调度系统或移动端APP，实现与现有业务流程无缝集成；
- 设立跨职能AI运维小组，包含设备工程师、数据科学家与自动化专家，定期开展联合复盘与模型优化；
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署，验证ROI后再横向扩展至其他产线。
值得一提的是，[搭贝低代码平台]提供的可视化AI集成模块，允许用户通过拖拽方式连接Python脚本或预置模型，并自动生成API端点，极大降低了AI工程化的技术门槛。某家电制造商利用该功能，在两周内完成了空调压缩机振动分析模型的上线部署，相较传统开发模式节省了约70%的人力投入。
📊 趋势二：边缘计算重构设备控制与决策链路
随着5G+工业互联网的深度融合，边缘节点正从“数据汇聚点”演变为“智能决策单元”。IDC数据显示，2025年中国边缘服务器出货量同比增长58.7%，其中超过40%应用于设备状态监控与自主调节场景。典型案例如某高铁动车段在轮对检测系统中部署边缘AI盒子，可在列车进站3分钟内完成上千张图像的缺陷识别并生成检修建议，相比上传云端处理提速12倍以上。
- 实时性保障：本地化处理消除了网络延迟风险，适用于安全联锁、紧急制动等毫秒级响应需求；
- 带宽成本优化：仅上传元数据与告警事件，原始视频流或高频采样数据保留在本地，节省80%以上通信开销；
- 隐私与合规增强：敏感设备参数无需离开厂区即可完成分析，符合《工业数据分类分级指南》要求。
但边缘部署也带来新的挑战：首先是硬件异构性问题，不同厂商的边缘设备操作系统（Linux/RTOS）、算力芯片（NPU/GPU/FPGA）差异大，导致软件移植困难；其次是运维复杂度上升，需管理数百个分散节点的版本更新、资源监控与故障排查；最后是边缘与云端协同逻辑设计不当易引发决策冲突，例如本地策略与中央排程不一致。
| 维度 | 纯云端方案 | 边缘-云协同方案 |
|---|---|---|
| 平均响应时间 | 800ms - 2s | 20ms - 100ms |
| 月度带宽消耗 | 1.2TB/设备 | 150GB/设备 |
| 单点故障影响范围 | 全系统中断 | 局部受限 |
| 初始部署成本 | 较低 | 较高 |
- 采用容器化技术（Docker/Kubernetes）封装边缘应用，实现一次开发、多端部署，提升跨硬件兼容性；
- 引入边缘编排平台，集中管理应用分发、健康检查与日志收集，降低运维负担；
- 定义清晰的边缘-云职责边界，例如本地负责实时控制，云端负责长期趋势分析与知识沉淀；
- 实施灰度发布机制，新版本先在少数设备验证稳定性后再全面 rollout；
- 利用[搭贝边缘代理组件]实现与主流PLC、DCS系统的即连即通，支持断点续传与离线缓存，确保数据完整性。
特别值得关注的是，[搭贝零代码平台]现已支持边缘应用的可视化配置与远程部署，用户可通过浏览器定义数据采集规则、设置本地分析逻辑并一键推送到指定设备组，真正实现“所见即所得”的边缘智能管理。目前已有超过230家企业通过该功能完成了边缘节点的快速上线。
🔮 趋势三：低代码/零代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
传统EAM系统开发周期通常长达6-18个月，且高度依赖供应商定制，难以应对产线变更、组织调整等动态需求。麦肯锡研究指出，2025年仍有57%的企业因系统僵化而放弃数字化升级项目。与此形成鲜明对比的是，低代码平台正以每年63%的增速渗透设备管理领域。某汽车零部件工厂借助[搭贝低代码平台]在45天内搭建起涵盖设备台账、点检计划、备件库存与KPI看板的一体化系统，上线后首月即发现3处冗余审批流程并完成优化。
- 业务人员自主构建：车间主管可自行设计点检表单与巡检路线，无需等待IT部门排期；
- 快速响应组织变化：当新增一条装配线时，可在数小时内复制模板并完成配置；
- 生态集成能力强：通过标准API与SAP、用友、金蝶等ERP系统对接，打通财务与物资数据。
尽管优势明显，企业在推进低代码落地时仍需警惕“影子IT”风险——缺乏统一治理可能导致多个孤岛式应用并存，后期整合难度加大。此外，部分复杂逻辑（如多条件工单触发、动态路由）仍需编写脚本支持，对用户有一定学习成本。
"我们曾尝试让班组长自己做系统，结果三个月内出现了七个版本的点检表，字段命名完全不一致。" —— 某电子厂CIO在行业峰会上坦言。
- 建立企业级低代码治理框架，明确角色权限、命名规范与审批流程；
- 设立“公民开发者”认证机制，提供基础培训与技术支持通道；
- 优先选择支持Git集成与版本管理的平台，确保修改可追溯；
- 将常用功能模块化（如设备档案、维修记录、能耗报表），形成可复用资产库；
- 结合RPA工具自动抓取老旧系统中的静态数据，加速初始迁移；
- 定期审计低代码应用使用情况，淘汰冗余或低活跃度项目；
- 推荐使用[搭贝官方地址]获取最新模板与最佳实践文档，参与每月举办的免费试用工作坊，提升团队实战能力。
值得注意的是，[搭贝零代码平台]不仅提供丰富的设备管理模板库，还内置了智能推荐引擎，可根据企业所属行业、设备规模与痛点自动匹配最优解决方案。例如，针对制药企业GMP合规需求，平台会主动推荐符合审计追踪要求的日志模块与电子签名组件。目前该平台已服务于超过1,800家制造企业，平均缩短系统交付周期至传统模式的1/5。
延伸观察：设备碳足迹追踪或将成强制要求
欧盟CBAM（碳边境调节机制）预计将于2026年第四季度扩展至机械设备类产品，届时出口型企业需提供全生命周期碳排放证明。初步测算表明，一台大型注塑机在其10年服役期内隐含碳排放可达120吨CO₂e，其中60%来自电力消耗。这将倒逼企业建立精细化的设备能效监测体系，并将其纳入资产管理范畴。未来，“设备绿码”或将成为继健康度评分后的又一关键指标。
实施路径建议：分阶段构建智能设备管理体系
面对多重技术趋势交织，企业应避免“一步到位”的冒进策略。建议采取三阶段演进路径：
- 夯实基础层：完成关键设备联网与数据标准化，确保95%以上主控设备实现实时数据采集；
- 激活智能层：在重点产线部署AI预测模型与边缘分析节点，形成闭环控制能力；
- 释放敏捷层：基于低代码平台构建可灵活调整的管理应用生态，赋能一线持续改进。
整个过程中，数据治理始终是成败关键。建议成立由设备、信息化与工艺部门组成的联合工作组，制定统一的数据字典与质量标准。同时，积极利用外部平台能力降低试错成本，例如通过[免费试用]入口体验[搭贝零代码平台]的核心功能，在真实环境中验证方案可行性后再做规模化投入决策。
