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%的企业部署了基于物联网的设备监控系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，国家智能制造专项基金持续加码，推动设备管理从“被动维修”向“预测性维护”转型。在这一背景下，三一重工、海尔智研院、宁德时代等领军企业已率先构建起融合AI分析、边缘计算和低代码开发平台的一体化设备管理体系，显著降低非计划停机时间达38%-52%。行业正站在由数据驱动的智能运维革命临界点。
🚀 核心趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
传统设备维护模式长期依赖定期检修或故障响应，不仅成本高昂，且难以应对突发性宕机风险。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（Predictive Maintenance）已成为设备管理领域的核心变革力量。该技术通过采集设备运行中的振动、温度、电流、噪声等多维数据，结合历史故障样本进行模型训练，实现对潜在故障的提前预警。
以某大型风电运营商为例，其在全国部署的3,200台风力发电机均接入统一智能运维平台。系统利用LSTM神经网络对叶片轴承的振动频谱进行实时分析，在早期识别出微小裂纹信号，并提前14-21天发出预警。2025年全年因此避免重大故障137次，节省直接维修费用超8,600万元。据麦肯锡研究显示，实施AI预测性维护的企业平均可将维护成本降低20%-40%，设备可用率提升10%-20%。
为支撑此类高阶分析能力落地，企业需建立三大基础模块：一是高精度传感器网络覆盖关键设备节点；二是搭建边缘-云协同的数据处理架构；三是引入具备自学习能力的分析引擎。然而，传统定制化开发周期长、门槛高，成为中小制造企业推进智能化的主要障碍。
- 部署支持Modbus、OPC UA协议的智能传感终端，确保数据采集频率不低于1Hz；
- 采用边缘计算网关完成初步异常检测，减少云端传输压力；
- 利用低代码平台快速构建可视化告警看板与工单联动流程，如通过搭贝官方地址提供的工业模板库，可在3日内完成原型上线；
- 集成第三方AI服务API（如百度PaddleHub、阿里云PAI），实现模型即服务（MaaS）调用；
- 设立跨部门“数字运维小组”，负责模型迭代与业务闭环验证。
值得关注的是，搭贝零代码平台近期推出的“预测性维护工作流模板”，允许用户通过拖拽方式配置阈值规则、设置邮件/SMS通知机制，并自动关联ERP中的备件库存系统。某汽车零部件厂使用该方案后，MTTR（平均修复时间）从原来的6.8小时缩短至2.3小时，相关案例可通过免费试用通道体验。
📊 核心趋势二：边缘计算赋能实时决策闭环
随着设备联网数量激增，单一依赖中心云处理所有数据已显乏力。带宽限制、延迟敏感性和隐私合规要求，倒逼计算能力向生产现场下沉。边缘计算正在成为设备管理基础设施的关键组成部分，尤其在需要毫秒级响应的场景中展现出不可替代的价值。
例如，在半导体晶圆制造过程中，刻蚀机台若出现参数漂移，必须在300ms内完成补偿调节，否则将导致整批材料报废。某头部晶圆厂在其FAB车间部署了基于NVIDIA Jetson AGX的边缘节点集群，每台设备本地运行轻量化推理模型，仅将汇总状态上传至中央平台。此举使控制指令响应时间控制在80ms以内，产品良率提升2.7个百分点。
Gartner预测，到2026年全球将有超过75%的工业数据在边缘侧完成处理，相较2022年的40%大幅提升。这一转变不仅优化了系统性能，也重构了设备管理系统的部署逻辑——从“集中管控”走向“分布智能+统一治理”。
- 支持本地化实时分析与控制反馈，满足严苛时延需求；
- 降低公网传输成本与安全暴露面，符合GDPR/等保三级要求；
- 实现断网续传与离线自治，增强系统鲁棒性；
- 便于按产线/车间灵活扩展，避免“大平台一刀切”。
落地建议方面，企业应优先识别高价值应用场景，避免盲目铺开。推荐采用“试点-验证-复制”三阶段策略：
- 梳理现有设备清单，筛选出对停机最敏感、数据吞吐量高的关键机组；
- 部署标准化边缘网关（如华为AR502H、研华UNO-2484G），支持容器化应用部署；
- 通过搭贝低代码平台开发边缘端轻量级APP，用于数据显示、报警推送与远程操作；
- 建立边缘节点远程管理系统，实现固件升级、日志收集与资源监控；
- 制定边缘与云端的数据同步策略，确保全局视图一致性。
值得一提的是，搭贝平台已原生支持Kubernetes Edge Edition（K3s）集成，开发者可一键将可视化应用部署至边缘设备。结合其内置的MQTT Broker组件，能够轻松实现PLC→边缘→云的全链路通信。更多实践指南可访问推荐搭贝边缘计算解决方案获取。
🔮 核心趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
尽管工业软件市场持续扩容，但传统EAM/MES系统普遍存在项目周期长、变更困难、用户体验差等问题。据《中国设备管理数字化白皮书（2025）》统计，约58%的企业反映其现有系统无法及时响应产线调整或组织变革需求。低代码开发平台正迅速填补这一空白，成为连接OT与IT的“快速通道”。
不同于通用型低代码工具，面向设备管理场景的专业平台已开始提供预置功能模块，如设备台账管理、巡检任务派发、保养计划引擎、OEE计算仪表盘等。这些模块经过真实工厂环境打磨，具备较高的开箱即用性。某家电集团原计划投入200万元、耗时9个月重建EAM系统，最终选择基于搭贝平台自主开发，仅用45天即上线核心功能，总投入不足30万元。
ABI Research数据显示，2025年全球工业领域低代码市场规模已达94亿美元，年复合增长率达37.2%。其中，中国市场的增速尤为突出，达到45.6%，主要驱动力来自中小企业对“轻量化、快交付”方案的强烈需求。
| 维度 | 传统开发模式 | 低代码模式 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 6-18个月 | 2-12周 |
| 人均成本 | ≥¥80,000/月 | ≤¥20,000/月 |
| 变更响应速度 | 按版本迭代（季度级） | 小时级调整 |
| 用户参与度 | 极低（纯IT主导） | 高（一线人员可提需并测试） |
| 典型失败率 | 34% | 11% |
低代码的兴起并非取代传统系统，而是构建“双模IT”架构的重要支点——稳态系统保障核心流程，敏态应用应对局部创新。例如，在新产线调试阶段，可通过低代码平台快速搭建临时数据采集与问题跟踪系统，待稳定后再整合进主系统。
- 评估内部数字化能力现状，明确哪些模块适合“自建自管”；
- 选择具备工业协议解析、设备树建模、工单流转等专业能力的低代码平台；
- 开展“速赢项目”试点，如电子点检表替代纸质记录，验证效果；
- 建立低代码应用审批与发布机制，防范信息孤岛蔓延；
- 鼓励一线工程师参与应用设计，提升实用性与采纳率。
搭贝平台凭借其深度适配制造业场景的能力，已在泵阀、纺织、食品等多个细分行业形成标杆案例。其“设备全生命周期管理模板”支持扫码入库、二维码巡检、自动触发保养提醒等功能，企业可通过推荐设备管理模板库直接复用。此外，平台提供API网关与SAP、用友、金蝶等主流ERP系统的对接能力，确保数据贯通。
📈 趋势融合下的新型架构展望
上述三大趋势并非孤立演进，而是呈现出深度融合态势。未来的设备管理系统将呈现“边缘感知-AI分析-低代码交互”的三层协同架构。在这种架构下，底层设备通过边缘节点实现实时监控与初步判断；中间层AI引擎进行深度学习与趋势预测；上层则由低代码平台构建多样化的业务应用界面，供不同角色使用。
例如，某制药企业在冻干机群组中部署了该融合架构：边缘端运行压缩机负载波动检测算法；当发现异常模式时，触发AI模型进一步分析冷媒循环效率；若确认存在劣化趋势，则通过低代码平台自动生成预防性维护工单，并推送至维修班长移动端。整个过程无需人工干预，平均故障预见准确率达89.3%。
这种架构的优势在于灵活性与可扩展性强。新增设备类型时，只需在边缘侧加载对应驱动，在AI层更新特征工程，在应用层通过拖拽方式添加新控件即可完成适配，极大缩短上线周期。
🛡️ 安全与治理体系同步升级
随着设备联网程度加深，网络安全威胁也随之上升。2025年工信部通报的工业控制系统安全事件中，超过43%涉及设备管理平台被入侵，主要用于窃取生产数据或植入勒索病毒。因此，任何新技术引入都必须配套相应的安全防护措施。
- 实施最小权限原则，严格控制设备访问权限；
- 启用双向TLS加密通信，防止中间人攻击；
- 部署工业防火墙与行为审计系统，识别异常操作；
- 定期进行渗透测试与应急演练，提升响应能力。
同时，应建立统一的数据治理体系，明确设备主数据标准、元数据定义与生命周期规则。搭贝平台支持字段级权限控制与操作留痕，满足ISO 55000资产管理标准要求，助力企业通过合规审计。
🌍 行业生态正在重塑
设备管理不再局限于单一企业内部，正逐步演化为产业链协同网络。设备制造商开始提供“产品即服务”（Product-as-a-Service）模式，通过远程监控客户设备状态，主动提供优化建议与备件配送。施耐德电气已在其UPS产品线中全面推行该模式，客户按运行小时付费，厂商负责全生命周期运维。
在此背景下，跨组织数据共享机制变得尤为重要。区块链技术被探索用于构建可信设备履历档案，确保维修记录、校准历史不可篡改。某航空发动机租赁公司利用Hyperledger Fabric建立了全球维修联盟链，参与方包括航空公司、MRO服务商与原始设备制造商，显著提升了协作效率。
对于广大制造企业而言，应积极拥抱开放生态，选择支持标准化接口（如OPC UA over TSN、Asset Administration Shell）的技术方案，为未来互联互通预留空间。
