2026年初，全球制造业正经历一场由数字化驱动的深度变革。据IDC最新发布的《全球智能制造支出报告》显示，2025年全球企业在设备管理与资产运维领域的技术投入同比增长18.7%，达到4320亿美元，其中超过60%的资金流向了AI驱动的预测性维护、边缘智能终端部署以及低代码平台集成项目。以西门子、通用电气和三一重工为代表的行业龙头，已全面启用基于物联网（IoT）与数字孪生的全生命周期设备管理系统，实现设备停机时间平均下降37%，维修成本降低29%。与此同时，中小企业对轻量化、可快速部署的设备管理解决方案需求激增，推动低代码平台成为落地智能化转型的关键抓手。这一系列动态标志着设备管理正从传统的‘被动响应’模式迈向‘主动感知—智能决策—自动执行’的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
传统设备维护长期依赖定期巡检或故障后修复，不仅效率低下，且容易造成非计划停机。随着机器学习算法在工业场景中的成熟应用，基于AI的预测性维护已成为设备管理的核心趋势。通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，系统可实时采集运行数据，并利用LSTM（长短期记忆网络）模型分析异常模式，在故障发生前7至14天发出预警。例如，某大型钢铁企业引入AI预测系统后，高炉风机的突发故障率下降了62%，年度维护预算节省超1200万元。
该趋势的影响深远。一方面，它显著提升了设备可用率，保障生产连续性；另一方面，也倒逼企业重构运维组织架构，要求技术人员具备数据分析能力。麦肯锡研究指出，到2026年，配备AI预测系统的工厂平均OEE（设备综合效率）将比传统工厂高出15个百分点以上。
- 建立统一的数据采集标准，确保传感器兼容性和数据质量；
- 选择支持时序数据分析的AI平台，优先考虑具备自学习能力的模型框架；
- 结合历史工单数据训练专属故障识别模型，提升准确率；
- 引入可视化看板，帮助管理层实时掌握设备健康状态；
- 推荐使用搭贝低代码平台快速搭建预测性维护应用，无需编写代码即可连接PLC、SCADA系统并配置预警规则。
📊 趋势二：边缘计算赋能本地化智能决策
随着设备联网数量激增，中心云平台面临数据延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。在此背景下，边缘计算正在成为设备管理架构升级的重要方向。通过在车间本地部署边缘网关或工控机，可在毫秒级内完成数据预处理、异常检测与控制指令下发，尤其适用于对响应速度要求极高的产线场景。例如，某汽车零部件厂商在其冲压线上部署边缘节点后，模具磨损识别响应时间从原来的3.2秒缩短至80毫秒，避免多次因过载导致的设备损坏。
边缘计算的推广改变了传统‘云为中心’的技术路径，促使IT与OT进一步融合。ABI Research预测，到2026年底，全球部署在工业现场的边缘计算节点将突破800万个，年复合增长率达34%。此外，边缘端还能运行轻量级AI模型，实现图像识别、声音诊断等复杂任务，极大拓展了设备管理的能力边界。
- 评估现有网络拓扑结构，识别高延迟瓶颈区域；
- 选用支持OPC UA、Modbus协议的边缘硬件，确保与 legacy 设备兼容；
- 在边缘侧部署微服务架构，实现功能模块灵活组合；
- 采用容器化技术（如Docker）提升边缘应用的可移植性；
- 借助搭贝平台的边缘集成套件，实现云端配置下发与边缘端联动管理，降低开发门槛。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷交付
面对日益复杂的设备类型和多变的业务流程，传统定制开发周期长、成本高的问题愈发突出。而低代码平台凭借其可视化建模、拖拽式组件和预置模板，正迅速占领设备管理软件市场。Gartner数据显示，2025年全球65%的新建工业应用将基于低代码/无代码平台构建，较2020年增长近五倍。某电子制造企业在三个月内通过低代码工具完成了涵盖设备台账、点检计划、维修工单、备件库存在内的完整EAM系统上线，投入人力仅为传统项目的三分之一。
该趋势的核心价值在于‘ democratization of development ’——让懂业务的人也能参与系统建设。设备主管可通过图形界面自行调整点检路线或审批流程，无需等待IT部门排期。同时，低代码平台通常提供丰富的API接口，易于与MES、ERP、CRM等系统打通，形成一体化运营视图。Forrester研究表明，采用低代码方案的企业平均项目交付时间缩短58%，用户满意度提升41%。
- 明确设备管理核心流程，梳理表单、审批流与角色权限；
- 选择支持工业协议接入的低代码平台，确保能直连设备数据源；
- 利用平台提供的设备管理模板快速启动项目原型；
- 分阶段迭代上线，优先实现高频使用功能如扫码报修、电子点检；
- 推荐访问搭贝行业解决方案中心获取设备管理专属模板包，包含设备履历卡、预防性维护计划、能耗监控仪表盘等实用组件。
🔧 扩展应用：数字孪生与AR辅助维修的协同演进
虽然尚未完全主流化，但数字孪生与增强现实（AR）技术已在高端装备制造领域展现出巨大潜力。通过为每台关键设备建立虚拟映射，运维人员可在三维空间中模拟拆装过程、预测负载变化影响。结合AR眼镜，一线技师能在视野中叠加设备参数、维修指引甚至远程专家标注，大幅提升首次修复率。波音公司试点项目表明，使用AR指导线束维修可使操作错误率下降42%，培训周期缩短60%。
此类技术的落地需依托强大的数据底座和高性能渲染能力。建议企业先从单一产线试点开始，逐步积累经验。搭贝平台已支持与Unity、ThingWorx等主流孪生引擎对接，并提供AR内容发布插件，助力企业低成本探索该前沿方向。
📋 对比分析：不同规模企业的设备管理路径选择
| 企业类型 | 典型痛点 | 推荐技术路径 | 代表工具/平台 |
|---|---|---|---|
| 大型集团 | 系统孤岛多、标准化难 | 自建PaaS平台 + AI中台 | SAP EAM, GE Predix, 自研系统 |
| 中型企业 | 预算有限、IT力量薄弱 | 采购SaaS化EAM + 低代码扩展 | Infor EAM, 搭贝平台, UpKeep |
| 小微企业 | 缺乏专业运维团队 | 移动端轻应用 + 云端协作 | 简道云, 明道云, 搭贝免费版 |
💡 实践启示：如何构建可持续进化的设备管理体系
成功的设备管理转型不仅是技术升级，更是组织能力的重塑。企业应建立‘数据—洞察—行动’闭环机制，鼓励一线员工反馈系统使用体验，持续优化流程设计。同时，设立专门的数字化推进小组，统筹跨部门资源协调。值得注意的是，任何系统的生命力都取决于其适应变化的能力。因此，优先选择具备开放生态、模块化架构的平台至关重要。
搭贝低代码平台正是为此类需求而生——其支持动态表单、流程引擎、自动化机器人（RPA）集成，并可通过插件机制接入第三方AI服务。无论是新建系统还是旧系统改造，都能实现平滑过渡。目前已有超过1200家制造企业通过搭贝完成设备管理数字化升级，平均实施周期控制在45天以内。
🌐 行业展望：向自治型设备管理系统迈进
展望2026年下半年及未来三年，设备管理将进一步向‘自治化’演进。我们或将看到具备自主决策能力的设备集群，能够根据生产任务自动调整运行参数、协商维护窗口甚至发起备件采购请求。这背后需要更强大的语义理解、知识图谱与联邦学习技术支持。尽管完全自治尚需时日，但局部自动化已在部分领先企业初现端倪。
对于大多数企业而言，当前最务实的策略是打好数据基础、选对技术伙伴、小步快跑推进试点。切忌追求‘一步到位’，而应聚焦于解决具体业务痛点，如减少非计划停机、提升MTBF（平均无故障时间）、优化备件周转率等可量化的指标。唯有如此，才能真正释放设备管理的潜在价值。
