根据Gartner 2026年初发布的《全球企业资产智能化报告》，全球制造业与能源行业在设备管理领域的数字化投入同比增长37%，其中超过68%的头部企业已部署AI驱动的预测性维护系统。与此同时，中国工信部于2025年底启动的“工业设备智联升级专项行动”进入关键实施阶段，推动全国超12万家规上工业企业接入统一设备数据平台。这一系列动态标志着设备管理正从传统的台账式、周期性运维，迈向以数据流为核心、自适应调度为特征的智能治理新时代。尤其在5G+工业互联网深度融合背景下，设备管理不再局限于单一系统的监控与报警，而是演变为涵盖全生命周期决策、跨组织资源协同和实时风险响应的复杂系统工程。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流运维模式
传统设备维护长期依赖定期检修或故障后维修（Break-fix），不仅效率低下，且易造成非计划停机损失。据麦肯锡2025年调研数据显示，制造型企业平均每年因设备突发故障导致的生产中断损失高达营收的3%-5%。而随着机器学习算法在振动分析、温度趋势建模和电流波形识别中的成熟应用，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正快速取代传统方式。例如，三一重工在其泵车设备中部署了基于LSTM神经网络的健康度评估模型，通过采集发动机、液压系统等关键部件的运行数据，实现故障提前7-14天预警，准确率达91.3%，年均维修成本下降28%。
该趋势的核心驱动力来自三方面：一是传感器成本持续下降，使得高密度数据采集具备经济可行性；二是边缘计算能力提升，支持本地化实时推理；三是工业知识图谱技术的发展，使设备机理模型与数据驱动模型得以融合。以西门子MindSphere平台为例，其PdM模块已集成超200种典型设备的退化模式库，可自动匹配相似工况进行健康评分。
然而，AI模型的落地仍面临挑战：首先是数据孤岛问题，ERP、MES与SCADA系统间缺乏统一语义标准；其次是模型可解释性不足，一线工程师难以信任“黑箱”输出；最后是模型迭代机制缺失，导致随着时间推移性能衰减。因此，企业在推进过程中需建立闭环优化流程。
- 构建标准化设备数据湖，整合来自PLC、SCADA、CMMS等多源异构数据，采用ISO 14224或ISA-95标准进行分类编码；
- 引入可解释AI（XAI）技术，如SHAP值分析，将模型判断依据可视化呈现给运维人员；
- 建立模型再训练触发机制，当设备大修或工艺变更时自动启动数据重采样与模型更新；
- 结合数字孪生技术，在虚拟环境中模拟不同维护策略的效果，辅助决策制定；
- 推荐使用搭贝低代码平台快速搭建PdM前端看板与告警工作流，无需编写代码即可连接各类数据库与API接口，大幅缩短部署周期至两周以内。
值得关注的是，部分领先企业已开始探索“自主运维”概念。如特斯拉超级工厂内，机器人不仅能自我诊断关节磨损状态，还可调度备用单元完成替换作业。这种高度自治的运维体系虽尚未普及，但预示着未来发展方向。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重塑设备数据治理体系
随着工业设备联网数量激增，传统“设备→中心云”的集中式数据处理模式暴露出明显瓶颈。据IDC统计，2025年全球物联网生成数据量达79ZB，其中超过60%需在边缘侧完成初步处理。延迟敏感型场景如风电变桨控制、半导体刻蚀腔体调节等，要求响应时间低于10ms，远超公网传输能力。在此背景下，边缘-云协同架构（Edge-Cloud Collaboration）成为解决海量设备实时管控的关键路径。
该架构的本质是按需分配计算资源：边缘节点负责高频数据采集、异常检测与紧急制动，云端则承担长期趋势分析、模型训练与全局优化。华为联合南方电网在输电线路监测项目中采用此方案，每座铁塔安装具备AI推理能力的边缘网关，对绝缘子破损、覆冰厚度等进行就地识别，仅上传事件摘要与元数据至云端，带宽占用降低83%，同时实现秒级告警响应。
该趋势带来的变革体现在三个层面：首先，数据主权更加清晰，企业可在本地保留核心工艺参数；其次，系统韧性增强，即使网络中断也能维持基本监控功能；再次，运维粒度细化，支持对单台设备甚至子组件进行独立策略配置。ABB推出的Ability™ Edge Control产品即允许用户在本地HMI上直接修改PID控制逻辑，无需等待云端审批。
- 边缘设备需具备容器化运行环境，支持Docker/Kubernetes以便灵活部署算法模块；
- 建立统一的边缘代理（Edge Agent），实现设备注册、配置下发、安全认证的一体化管理；
- 定义清晰的数据分级策略，明确哪些数据必须本地留存、哪些可上传云端；
- 采用时间序列数据库（如InfluxDB、TDengine）优化边缘存储结构，提升查询效率；
- 确保边缘与云之间的同步机制具备断点续传与冲突解决能力。
在实际落地中，中小企业常受限于IT基础设施薄弱，难以独立构建边缘集群。此时可通过低代码平台快速集成现有硬件资源。例如，通过搭贝平台提供的边缘插件市场，用户可一键部署Modbus转MQTT网关、OPC UA客户端等常用组件，实现老旧设备低成本接入。某食品加工厂利用该方案，在三天内完成了17条产线的温控设备联网改造，后续通过云端规则引擎实现了制冷机组的智能启停调度，年节电约19万元。
| 指标 | 传统云架构 | 边缘-云协同架构 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 200-500ms | <50ms（边缘决策） |
| 网络带宽占用 | 高（原始数据上传） | 低（仅事件/摘要上传） |
| 单点故障影响 | 全局中断风险 | 局部受限 |
| 部署周期（中型工厂） | 3-6个月 | 4-8周 |
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统个性化定制
尽管主流MES、EAM系统提供了基础设备管理功能，但在面对特定行业需求时往往显得僵化。例如，制药企业需符合GMP规范的设备清洁记录追踪，光伏电站需跟踪逆变器MPPT效率衰减曲线，这些特殊场景难以通过标准化软件满足。过去，企业通常选择定制开发，但面临周期长、成本高、后期维护难等问题。如今，低代码开发平台（Low-Code Platform）正在改变这一格局，让业务部门也能参与系统构建。
Forrester研究显示，2025年全球67%的企业级应用新增功能通过低代码方式实现，其中设备管理类应用增速最快，年复合增长率达41%。这类平台通过拖拽式界面设计、预置连接器和流程引擎，显著降低开发门槛。施耐德电气在其中国区服务网络中推广使用低代码工具，允许区域技术支持团队自行创建设备巡检表单、备件申请流程和客户反馈模块，平均每个应用上线时间从原来的45天缩短至7天。
低代码赋能的价值不仅在于速度，更在于敏捷响应能力。当某汽车零部件厂因新客户审核要求需增加设备OEE（整体设备效率）日报功能时，其IT团队借助搭贝零代码平台在一天内完成数据源对接、报表设计与权限配置，并通过微信小程序推送每日汇总，及时满足审计需求。相比之下，若走传统开发流程，至少需要排期三周以上。
- 梳理企业内部高频但未被标准系统覆盖的设备管理场景，优先选择痛点明确、逻辑清晰的需求试点；
- 建立低代码治理框架，包括应用命名规范、数据归属原则、审批发布流程，防止“影子IT”蔓延；
- 充分利用平台预置模板，如设备台账模板、点检任务模板、故障报修流程等，减少重复建设；
- 打通与主数据系统的集成，确保设备编号、责任人、位置信息等关键字段一致性；
- 设置版本控制与回滚机制，保障关键业务流程变更的安全性。
值得注意的是，低代码并非万能。对于涉及复杂实时控制、高并发交易或强一致性要求的场景，仍需采用传统编码方式。理想的做法是形成“高低协同”开发模式：低代码用于前端交互、流程编排与数据分析展示，核心算法与底层通信由专业团队用代码实现，两者通过API无缝衔接。
多技术融合催生新型管理模式
上述三大趋势并非孤立存在，其深层价值在于相互交织形成的叠加效应。例如，AI预测模型的输出可作为低代码流程的触发条件——当某台压缩机健康评分跌破阈值时，自动在搭贝平台上生成预防性工单并通知责任人；而该工单执行过程中的操作日志又反向丰富了AI训练数据集，形成正向循环。又如，边缘节点采集的原始数据经初步过滤后，可通过低代码API网关安全上传至云端AI训练环境，实现“边缘感知-云端进化-边缘部署”的闭环迭代。
此外，区块链技术也开始在设备管理领域崭露头角。宝马集团试点项目中，将关键生产设备的维护记录写入私有链，确保审计轨迹不可篡改。供应商、第三方检测机构与内部质控部门均可按权限访问，极大提升了合规透明度。虽然目前尚处早期，但预示着未来设备“数字护照”的可能性。
组织能力需同步进化
技术变革若缺乏组织适配，极易陷入“新瓶装旧酒”的困境。调研发现，成功实施数字化转型的企业普遍具备三项特征：一是设立跨职能的“智能运维小组”，成员涵盖IT、OT、生产与采购部门；二是建立数据责任制，明确各类型设备数据的Owner及其维护义务；三是推行“公民开发者”认证制度，鼓励一线员工学习低代码技能，已有超3万名员工通过微软Power Platform认证。
培训内容不应局限于工具操作，更要强化数据思维培养。例如，教会点检员理解什么是“有效数据”，如何避免误标故障状态；指导班组长运用趋势图表分析设备性能波动原因。只有当基层真正掌握数据语言，智能化才能真正扎根。
