根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产智能化管理趋势报告》，截至2025年底，中国制造业中已有超过67%的企业部署了基于物联网的设备管理系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，国家工信部在《智能制造发展行动计划（2025-2030）》中明确提出，到2026年底，重点行业关键设备联网率需达到80%以上。这一系列政策与市场动向表明，设备管理正从传统的台账式、周期性维护模式，加速迈向数据驱动、实时响应和自主决策的新阶段。尤其在新能源汽车、半导体制造和高端装备领域，设备停机成本平均每小时高达12万元，倒逼企业重构其设备管理体系。在此背景下，三大核心趋势——AI驱动的预测性维护、边缘-云协同架构普及、以及低代码平台赋能敏捷运维——正在深刻改写行业规则。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，预测性维护进入规模化落地阶段
过去五年，尽管许多企业已部署传感器采集设备运行数据，但真正实现从‘感知’到‘预判’的闭环仍属少数。2026年，随着深度学习模型在振动分析、温度异常检测和能耗波动识别中的准确率突破92%（据Gartner测试数据），AI驱动的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正从试点项目走向全面推广。例如，宁德时代在其福建生产基地引入基于LSTM神经网络的电池模组装配线监测系统后，设备非计划停机时间下降43%，年节约维护成本超2800万元。
- 设备健康评分模型成为标配：通过融合多源数据（如电流谐波、转速波动、润滑状态），系统可动态输出设备健康指数（EHI），替代传统MTBF（平均故障间隔时间）指标；
- 自适应阈值机制提升灵敏度：AI模型能根据设备生命周期自动调整报警阈值，避免新机误报与老旧设备漏报；
- 知识图谱辅助根因分析：将历史维修记录、备件更换日志与故障代码关联建模，实现“故障→部件→操作建议”的智能推理链条。
然而，AI模型训练对高质量标注数据的高度依赖，仍是中小制造企业的主要瓶颈。某华东注塑企业曾尝试自建预测模型，因缺乏足够故障样本导致模型泛化能力差，最终项目搁置。因此，构建行业级设备故障数据库，并开放API接口供企业调用，已成为产业链协同的关键方向。目前，华为云联合三一重工推出的“工业设备AI诊断开放平台”已收录超15万条真实故障案例，支持即插即用式模型部署。
- 优先选择具备预训练模型的PdM解决方案，降低冷启动门槛；
- 建立跨部门数据协作机制，确保生产、维修、采购等系统的数据打通；
- 采用模块化部署策略，先在高价值设备上验证效果，再逐步扩展；
- 引入数字孪生技术，在虚拟环境中模拟故障演化过程，优化维护策略；
- 对接搭贝零代码平台，快速搭建可视化预警看板，无需编码即可配置报警规则与通知流程。
📊 趋势二：边缘计算节点下沉，实现实时响应与带宽优化双突破
随着单条产线传感器数量激增至数百个，传统“端→云”集中式处理模式面临延迟高、网络拥堵和安全风险等问题。IDC数据显示，2025年全球边缘计算在工业领域的渗透率已达38%，预计2026年将跃升至52%。特别是在精密加工场景中，设备异常响应时间要求控制在200毫秒以内，唯有本地化处理才能满足。以晶圆切割设备为例，一旦检测到主轴偏移，必须立即停机校准，否则可能导致整批价值百万的硅片报废。
| 部署模式 | 平均响应延迟 | 数据传输量 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | 800ms~2s | 高（全量上传） | 非实时报表分析 |
| 边缘+云协同 | <200ms | 低（仅上传摘要/告警） | 实时控制、紧急停机 |
当前主流方案是在PLC或工控机侧嵌入轻量化推理引擎（如TensorFlow Lite for Microcontrollers），实现本地特征提取与初步判断。只有当确认为重大风险时，才将原始数据包上传至中心平台进行深度复盘。这种“边缘初筛+云端精算”的分层架构，不仅将核心网络负载降低60%以上，还显著提升了系统的可用性与抗断网能力。
- 边缘智能盒子标准化进程加快：研华、树莓派等厂商推出专用于工业环境的边缘计算单元，支持IP67防护与-20℃~70℃宽温运行；
- 容器化部署提升灵活性：通过Docker/Kubernetes管理边缘应用，实现远程更新与版本回滚；
- 联邦学习保障数据隐私：多家企业在不共享原始数据的前提下，联合训练共性故障识别模型。
- 评估现有网络基础设施，识别高延迟瓶颈点；
- 选择支持OPC UA over TSN协议的边缘设备，确保与主流控制系统兼容；
- 制定边缘节点运维规范，包括固件升级、日志清理和安全审计；
- 利用搭贝低代码平台快速开发边缘侧HMI界面，实现本地操作员与系统的高效交互；
- 建立边缘-云双向通信机制，确保关键事件可追溯、策略可同步。
🔮 趋势三：低代码平台重构运维系统交付模式，IT/OT融合提速
长期以来，设备管理系统开发周期长、变更成本高，往往无法匹配产线迭代节奏。一项针对200家制造企业的调研显示，传统定制开发平均耗时5.8个月，而业务需求变化周期仅为2.3个月，导致系统上线即落后。2026年，低代码平台凭借可视化拖拽、逻辑编排和预制组件库三大优势，正成为连接IT与OT的桥梁。西门子在其成都数字工厂中，使用低代码工具在两周内完成了AGV调度监控模块的重构，效率提升20倍。
典型案例：某家电龙头企业原设备报修流程需经过纸质单据传递、人工录入ERP、等待审批等多个环节，平均响应时间达14小时。通过搭贝零代码平台搭建移动端报修系统后，一线员工扫码即可提交图文工单，系统自动分配给对应班组并触发短信提醒，全流程压缩至45分钟以内，维修满意度提升至97%。
低代码的价值不仅体现在速度上，更在于赋予业务人员“微创新”能力。车间主管可根据实际需要自行添加字段、修改表单布局或设置新的审批流，无需等待IT排期。同时，平台内置的设备台账模板、预防性维护计划生成器、OEE计算引擎等专业组件，大幅降低了开发门槛。
- 表单驱动架构简化数据采集：通过拖拽式设计器快速生成巡检、点检、交接班等标准化表单；
- 流程引擎实现自动化流转：支持条件分支、定时触发、多级审批等复杂逻辑，替代手工协调；
- 开放API集成 legacy 系统：无缝对接MES、ERP、SCADA等既有平台，避免信息孤岛。
- 成立由IT、运维、生产组成的联合工作组，明确低代码应用场景优先级；
- 选择支持私有化部署的平台，满足数据合规要求；
- 建立组件复用机制，积累企业专属的“运维积木库”；
- 开展常态化培训，培养既懂业务又会配置的“公民开发者”；
- 定期审查低代码应用性能与安全性，防止影子IT蔓延。
拓展思考：设备即服务（DaaS）模式的兴起
在上述三大趋势推动下，“设备即服务”（Device as a Service, DaaS）正从概念走向实践。设备制造商不再单纯出售硬件，而是按运行时间、产出数量或可用性承诺收取费用。施耐德电气已推出“不间断电源即服务”方案，客户每月支付固定费用，厂商负责全部维护、升级与替换。该模式下，设备管理能力直接转化为商业竞争力，促使厂商前装更多智能模块，并建立全天候远程运维中心。
要支撑DaaS运营，企业需构建统一的设备全生命周期管理平台，涵盖从出厂配置、现场安装、运行监控到退役回收的全过程。其中，区块链技术被用于确保设备履历不可篡改，而智能合约则自动执行SLA赔付条款。例如，若某台空压机月度可用率低于99.5%，系统将自动向客户账户打入补偿金。
安全与合规挑战不容忽视
随着设备联网程度加深，网络安全威胁也日益严峻。2025年Q3，国家工业信息安全发展研究中心通报了17起针对工控系统的勒索攻击事件，平均恢复成本达460万元。设备管理平台必须遵循《GB/T 36323-2018 工业控制系统信息安全防护指南》，实施最小权限原则、双向身份认证和操作留痕机制。特别要注意的是，低代码平台虽提升效率，但也可能因权限配置不当导致敏感数据泄露。建议启用细粒度访问控制（FGAC），并结合UEBA（用户与实体行为分析）技术识别异常操作。
人才结构转型迫在眉睫
新技术落地最终依赖于组织能力的匹配。当前，兼具机械知识、数据分析能力和数字化思维的复合型人才严重短缺。麦肯锡调查显示，78%的企业认为“缺乏合适人才”是推进智能运维的最大障碍。领先企业开始调整招聘策略，增设“智能运维工程师”岗位，并与职业院校合作开设定向培养课程。同时，内部轮岗制度也被广泛采用，鼓励维修技师学习基础编程与数据解读技能，实现角色升级。
