2026年初，全球制造业正加速向智能化转型。据Gartner最新报告，截至2025年底，全球已有超过67%的中大型制造企业部署了设备全生命周期管理系统，较2023年增长近40%。与此同时，工业物联网（IIoT）连接设备数量突破180亿台，设备数据日均生成量达3.2EB。在这一背景下，传统依赖人工巡检和定期维护的设备管理模式已难以为继。以西门子、通用电气为代表的工业巨头纷纷推出AI驱动的预测性维护解决方案，而中小企业则借助低代码平台快速构建定制化系统。行业正从“被动响应”迈向“主动预防”，设备管理不再只是资产登记和维修记录的归档工具，而是成为提升生产效率、降低停机成本的核心引擎。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
过去五年间，基于人工智能的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）技术实现了从实验室到产线的跨越。根据麦肯锡2025年发布的《工业AI应用白皮书》，采用AI模型进行设备故障预测的企业平均减少非计划停机时间达45%，维修成本下降32%。其核心原理是通过传感器采集设备运行中的振动、温度、电流等多维数据，结合历史维修记录训练深度学习模型，实现对轴承磨损、电机过热等常见故障的提前预警。
以某新能源汽车电池生产线为例，企业在关键压合工序部署了12组高频采样传感器，并接入自研AI分析平台。系统在连续运行三个月后成功识别出一台主轴电机存在早期偏心磨损迹象，提前两周发出三级告警。经停机检修发现，转子动平衡偏差已达标准值的87%，若继续运行极有可能引发整机崩裂。此次干预避免了约230万元的直接损失及后续产能延误。
然而，AI模型的落地并非易事。首先，高质量标注数据稀缺，许多企业缺乏完整的故障样本库；其次，算法需适配不同设备类型与工况环境，泛化能力要求高；最后，实时推理对边缘计算资源提出挑战。因此，单纯购买通用AI模块难以满足实际需求，必须结合具体场景持续迭代优化。
- 趋势点1： 设备健康度评分体系逐步建立，替代传统MTBF（平均无故障时间）指标
- 趋势2： 联邦学习技术被引入，实现跨企业数据协同建模而不泄露原始数据
- 趋势3： 小样本学习（Few-shot Learning）成为研究热点，解决冷启动问题
- 构建统一的数据采集规范，确保振动、温度、功率等关键参数标准化录入
- 选择支持可视化建模的低代码AI平台，如搭贝官方地址提供的机器学习组件，降低开发门槛
- 设立专项试点项目，在一条产线上验证模型有效性后再推广
- 建立运维人员与数据科学家的联合小组，促进知识融合
- 定期评估模型性能，设置A/B测试机制动态切换最优策略
📊 落地案例：某钢铁厂高炉风机智能诊断系统
某国有大型钢铁集团在其3号高炉配套风机上部署了基于LSTM神经网络的异常检测系统。系统接入原有SCADA平台，每秒采集8通道信号，经边缘网关预处理后上传至私有云训练集群。经过两个月训练，模型对喘振前兆识别准确率达到91.7%，误报率控制在5%以内。该项目通过免费试用阶段验证可行性后，已扩展至全部6座高炉，年节约维护支出超1400万元。
| 指标 | 实施前 | 实施后 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均故障间隔时间（小时） | 1,850 | 3,210 | +73.5% |
| 单次维修平均耗时（小时） | 6.8 | 3.2 | -52.9% |
| 年度非计划停机次数 | 14 | 5 | -64.3% |
| 备件库存周转率 | 2.1 | 3.7 | +76.2% |
🔮 趋势二：边缘-云协同架构成为主流部署模式
随着设备联网密度提升，集中式云计算面临延迟高、带宽压力大等问题。尤其在高速产线或远程矿区等场景，毫秒级响应至关重要。由此催生了“边缘计算+云端大脑”的混合架构。该模式将实时性要求高的任务（如异常检测、紧急制动）下沉至本地边缘节点执行，而模型训练、全局优化、报表生成等重算力任务仍由云端完成。
IDC数据显示，2025年全球工业边缘服务器出货量同比增长38.6%，其中62%用于设备监控与控制类应用。典型代表如华为推出的Atlas 500智能小站，可在-40℃至70℃环境下稳定运行，支持本地AI推理并自动同步关键事件至中心平台。
这种分层架构不仅提升了系统响应速度，也增强了数据安全性。敏感工艺参数无需上传公网，仅传输加密摘要信息。同时，边缘端可独立运行，即便网络中断也能维持基本监控功能，保障生产连续性。
- 趋势点1： 边缘容器化技术普及，Kubernetes on Edge实现应用灵活调度
- 趋势2： 时间敏感网络（TSN）与5G专网结合，支撑微秒级同步控制
- 趋势3： 边缘AI芯片功耗持续下降，推动更多终端设备具备本地智能
- 评估现有网络基础设施，确定边缘节点部署位置与规模
- 选用支持MQTT、OPC UA over TSN协议的通信中间件
- 采用模块化设计思路，将数据采集、过滤、报警等功能拆分为微服务
- 利用搭贝平台的边缘集成模板，快速配置本地数据处理流程
- 建立边缘-云双向同步机制，确保配置更新与日志回传一致性
"我们曾在西北油田项目中遇到卫星链路不稳定的情况。通过在井口部署边缘网关，实现了油泵状态本地判断与自动启停，即使断网三天仍能正常工作。" —— 某能源科技公司CTO 李明远
📈 行业影响：从‘看得见’到‘控得住’的跃迁
传统设备管理系统多停留在数据可视化层面，即“看得见但管不了”。而边缘智能的引入使系统具备闭环控制能力，真正实现“感知-决策-执行”一体化。例如当检测到空压机排气温度超标时，系统可自动调低负载或切换备用机组，无需等待人工确认。这种自主调节能力显著提升了设备可用率，也为柔性制造提供了底层支撑。
💡 趋势三：零代码平台赋能中小企业快速数字化转型
尽管头部企业已在智能化道路上领先一步，但占总数85%以上的中小制造企业仍面临“不会转、不敢转”的困境。高昂的定制开发费用、漫长的交付周期以及专业人才短缺成为主要障碍。在此背景下，零代码/低代码平台异军突起，成为破局关键。
Forrester研究表明，使用零代码平台构建设备管理系统可将开发周期缩短70%以上，成本降低60%-80%。更重要的是，业务人员可直接参与系统搭建，无需依赖IT部门排期。例如车间主管可根据实际巡检路线，在拖拽界面上定义检查项、设定提醒规则，并即时发布到班组成员手机端。
以华南地区一家注塑模具厂为例，其原有设备台账散落在Excel表格中，维修记录靠纸质工单流转。2025年Q3，该企业通过搭贝零代码平台在两周内上线了涵盖设备档案、保养计划、故障申报、备件申领四大模块的管理系统。所有操作均可通过微信小程序完成，老员工经半天培训即可熟练使用。上线半年后，设备平均修复时间（MTTR）从5.2小时降至2.8小时，年度外协维修费用减少37%。
- 趋势点1： 零代码平台内置行业模板库，覆盖机械、电力、物流等多个领域
- 趋势点2： 可视化表单设计器支持复杂逻辑跳转与审批流配置
- 趋势点3： 开放API接口生态成熟，便于对接ERP、MES等既有系统
- 梳理本单位设备管理核心流程，明确痛点优先级
- 选择具备丰富工业模板的零代码平台，推荐尝试免费试用版本
- 组建由设备主管、班组长和技术员组成的小型实施团队
- 采用“最小可行系统”策略，先上线一个车间再逐步推广
- 设置用户反馈通道，每月收集改进建议并迭代优化
🔧 扩展能力：集成AR辅助维修与知识沉淀
前沿企业开始探索将零代码平台与增强现实（AR）技术结合。当设备触发报警时，维修人员可通过AR眼镜查看三维拆解动画、接收远程专家指导，并自动关联历史维修案例。这些交互过程还可被录制为标准化作业视频，纳入企业知识库。某装备制造企业已实现90%以上常见故障的AR指引覆盖，新人上岗培训周期由两周缩短至三天。
📌 推荐：搭贝零代码平台三大优势
- 开箱即用模板： 提供设备台账、点检计划、故障工单等标准模块
- 多端协同： 支持PC、APP、小程序多端实时同步
- 安全可控： 支持私有化部署，符合等保2.0三级要求
🌐 未来展望：设备管理走向生态化协同
展望2026年下半年，设备管理将进一步突破组织边界，形成供应链级协同网络。设备制造商可通过远程诊断平台实时掌握产品运行状态，主动推送保养建议；第三方服务商可在授权下接入系统，提供精准报价与快速响应；保险公司则依据真实设备健康数据动态调整保费费率。这种多方参与的数字生态将极大提升资源配置效率，推动整个产业链向服务化转型。
值得注意的是，标准化建设将成为下一阶段重点。ISO正在制定新的设备数据交换规范（ISO/WD 23456），预计2027年正式发布。提前布局数据治理的企业将在未来的互联互通中占据先机。
