根据工业和信息化部最新发布的《2025-2026年智能制造发展白皮书》，截至2026年初，全国规模以上工业企业中已有超过67%部署了设备全生命周期管理系统，较2023年提升近28个百分点。这一数据背后，是设备管理从传统台账式向智能化、平台化跃迁的深刻变革。尤其在新能源汽车、高端装备制造、半导体等高精尖领域，设备停机时间每减少1%，年均效益可提升超千万元。与此同时，5G+工业互联网的深度融合催生出新型设备管理范式——以实时感知、自主决策和快速响应为核心特征的新一代管理体系正在重塑产业逻辑。本文将深入剖析当前设备管理领域的三大核心趋势，并结合实际场景提出可落地方案，助力企业实现从‘被动维修’到‘主动智控’的战略升级。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
随着人工智能技术在工业场景中的渗透率持续攀升，传统的预防性维护（Preventive Maintenance）正加速被预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）所取代。据麦肯锡2025年第四季度报告指出，在采用AI-PdM系统的企业中，设备非计划停机时间平均下降43%，维护成本降低29%。其核心技术路径在于通过传感器采集振动、温度、电流、声波等多维数据，结合机器学习模型对设备健康状态进行动态评估。
以某头部动力电池生产企业为例，其模组装配线的关键压合设备曾因轴承疲劳导致频繁故障。引入基于LSTM神经网络的预测模型后，系统可在异常发生前72小时发出预警，准确率达91.6%。该模型通过对历史维修记录与实时运行数据的联合训练，实现了从“经验判断”到“数据驱动”的根本转变。
然而，AI模型的部署并非无门槛。许多企业在实践中面临三大挑战：一是高质量标注数据获取困难；二是算法需适配不同设备类型，泛化能力弱；三是IT与OT系统割裂导致数据难以打通。因此，单纯依赖外部供应商定制开发往往周期长、成本高，且后期迭代困难。
- 核心趋势点：AI模型不再局限于云端集中处理，而是向“端-边-云”协同架构演进，支持轻量化模型在边缘网关本地推理，既保障实时性又降低带宽压力。
- 行业影响方面，预测性维护的普及显著提升了设备综合效率（OEE），尤其在连续生产型行业中，MTBF（平均无故障时间）提升可达35%以上。
- 中小企业可通过模块化AI组件快速接入，避免重复造轮子，缩短实施周期至两周以内。
- 建立统一的数据采集标准，优先覆盖关键设备节点，确保数据质量与一致性；推荐使用支持Modbus、OPC UA协议的工业物联网网关，如华为Industrial Edge系列或研华WISE模块。
- 选择具备可视化建模能力的低代码平台构建初步分析模型，降低对专业数据科学家的依赖；例如[搭贝零代码平台](https://www.dabeikeji.com)提供拖拽式AI工作流设计界面，内置常见设备故障分类模板。
- 分阶段推进试点项目，先在单一产线验证效果，再横向推广；同时建立跨部门协作机制，确保运维、生产与IT团队信息同步。
- 定期更新模型参数，结合新出现的故障案例进行再训练，保持模型有效性；建议每季度执行一次模型健康度评估。
- 探索与第三方保险机构合作，将预测性维护结果作为设备延保或保费浮动依据，形成商业闭环。
值得一提的是，[搭贝零代码平台](https://www.dabeikeji.com)已为多家制造企业提供标准化PdM解决方案模板，用户仅需上传历史数据即可自动生成初步诊断模型，并支持一键部署至边缘设备。某家电压缩机厂商通过该方式，在三天内完成首条测试线部署，节省开发费用逾18万元。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时设备控制
在高节拍、高精度的自动化产线中，毫秒级延迟可能直接导致产品报废甚至设备损坏。传统依赖中心化服务器的控制模式已无法满足此类场景需求。边缘计算（Edge Computing）因其靠近数据源、响应速度快、隐私保护强等优势，正成为设备管理基础设施的重要组成部分。IDC预测，到2026年底，全球超过54%的工业数据将在边缘侧完成处理，较2023年增长近20个百分点。
典型应用如半导体光刻机的温控系统，其冷却水循环泵需根据腔体温度变化动态调节转速。若采用云端闭环控制，往返通信延迟通常超过80ms，极易造成温度波动超标。而部署于现场的边缘控制器可在10ms内完成采样、计算与输出指令下发，极大提升了工艺稳定性。
此外，边缘节点还承担着数据预处理、协议转换、安全隔离等多重职能。例如在某轨道交通车辆段，所有检修机器人通过MQTT协议将状态数据上传至边缘网关，由后者完成数据清洗、压缩与加密后再转发至集团级MES系统，有效缓解了主干网络负载压力。
- 核心趋势点：边缘智能（Edge AI）正从“辅助监控”转向“自主决策”，部分高端设备已实现局部自治，如自动避障、参数自整定等功能无需人工干预。
- 边缘计算推动了设备管理权限的下放，使得现场工程师能更灵活地调整策略，缩短问题响应时间。
- 标准化边缘容器平台（如KubeEdge、OpenYurt）的成熟，使应用部署更加便捷，支持跨厂商设备统一纳管。
- 明确边缘计算的应用边界，优先部署于对实时性要求高的关键工序，如焊接、喷涂、精密装配等环节。
- 选用支持Kubernetes兼容架构的边缘操作系统，便于后续扩展微服务应用；推荐使用阿里云Link Edge或百度智能云BIE平台。
- 制定边缘节点安全管理规范，包括固件签名验证、远程OTA升级机制、访问控制列表（ACL）设置等。
- 利用低代码工具快速开发边缘侧HMI界面或报警推送逻辑，提升人机交互效率；[搭贝](https://www.dabeikeji.com)支持将表单、图表、按钮等元素打包为边缘应用镜像，一键下发。
- 建立边缘-云协同机制，确保重要事件仍能汇总至中央平台用于全局优化与合规审计。
在实际落地中，某光伏组件封装企业通过在层压机加装边缘AI盒子，实现了层间气泡缺陷的在线识别与压力补偿调节，产品不良率由原来的2.1%降至0.7%。该项目全部逻辑均由[搭贝免费试用版](https://www.dabeikeji.com/trial)搭建，未编写任何代码，充分体现了低代码+边缘计算的组合价值。
| 对比维度 | 传统集中式架构 | 边缘计算架构 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | >100ms | <20ms |
| 网络依赖 | 高 | 低 |
| 数据安全性 | 中等 | 高（本地留存） |
| 部署灵活性 | 低 | 高（支持离线运行） |
| 运维复杂度 | 集中管理但易成瓶颈 | 分布式但需统一监控 |
🔮 趋势三：低代码平台重构设备管理系统建设模式
长期以来，企业设备管理系统建设普遍存在“三高”问题：高成本、高门槛、高周期。一套完整的EAM（Enterprise Asset Management）系统动辄投入数百万元，实施周期长达半年以上，且高度依赖外部厂商定制开发。而随着业务需求快速变化，传统瀑布式开发难以适应敏捷迭代的要求。在此背景下，低代码/零代码平台凭借其“可视化开发、快速部署、灵活扩展”的特性，迅速成为设备管理数字化转型的新引擎。
Gartner数据显示，2025年全球有超过40%的企业级应用由非专业开发者通过低代码平台构建，预计到2026年这一比例将进一步上升至48%。在中国市场，制造业是低代码 adoption rate 最高的行业之一，尤以设备巡检、工单管理、备件库存等场景最为活跃。
以某大型风电运营商为例，其原有设备管理系统无法及时响应新增风机型号的参数录入需求，每次变更需等待原厂排期。转而使用[搭贝零代码平台](https://www.dabeikeji.com)后，区域运维主管可自行创建新的设备档案模板，并关联对应的巡检任务与保养周期，整个过程不超过两小时，彻底摆脱了“等开发”的困境。
- 核心趋势点：低代码平台正从“工具层”升级为“生态层”，支持API集成、流程自动化、AI插件调用，形成完整的技术支撑体系。
- 企业内部“公民开发者”（Citizen Developer）群体壮大，一线员工可直接参与系统优化，极大释放组织创新潜力。
- 系统建设成本显著下降，平均项目支出减少60%以上，ROI周期缩短至6个月以内。
- 梳理现有设备管理流程痛点，识别最适合低代码改造的高频、规则明确的场景，如点检打卡、维修申请、能耗报表生成等。
- 选择支持多终端适配（PC/手机/平板）、离线使用的平台，确保现场作业连续性；推荐[搭贝](https://www.dabeikeji.com)，其APP支持扫码签到、拍照上传、GPS定位等功能。
- 建立低代码应用审批与发布机制，防止随意更改影响系统稳定性；建议设置“沙箱环境”供测试验证。
- 推动IT部门与业务部门共建模板库，沉淀最佳实践，避免重复开发；例如将“特种设备年检提醒流程”设为标准模块供全集团复用。
- 结合RPA技术实现跨系统数据抓取与填报，进一步提升自动化水平；[搭贝推荐集成UiPath或影刀RPA](https://www.dabeikeji.com/integration/rpa)。
延伸思考：设备管理的未来形态
展望2026年下半年及未来三年，设备管理将进一步向“自治化、服务化、平台化”方向演进。我们或将看到如下新图景：设备不再是孤立资产，而是作为“数字生命体”持续产生价值流；制造商不再仅售卖硬件，而是提供“按运行时长计费”的全托管服务；工厂之间通过区块链技术共享设备健康数据，构建可信协作网络。
在这一进程中，搭贝类零代码平台的作用将进一步凸显——它不仅是工具，更是连接人、机、系统的中枢神经。通过开放API接口，企业可轻松对接ERP、MES、SCM等系统，打破信息孤岛；借助AI Agent功能，实现自然语言查询设备状态、自动生成周报等高级交互。
例如，某跨国工程机械集团已在试点“语音工单”功能：维修人员通过蓝牙耳机说出“#启动# 更换液压油滤芯”，系统自动识别意图，创建工单并推送至个人终端，同时锁定相关备件库存。该功能基于[搭贝AI助手模块](https://www.dabeikeji.com/ai)实现，无需额外采购NLP引擎。
结语：把握趋势，赢在起点
设备管理已进入深度数字化时代。那些能够率先拥抱AI预测维护、边缘智能控制与低代码敏捷开发的企业，将在运营效率、成本控制与创新能力上建立起显著壁垒。尽管技术路径多样，但核心逻辑始终不变：以数据为驱动，以用户为中心，以快速迭代为手段。
对于广大制造企业而言，不必追求一步到位的“大而全”系统，而应采取“小步快跑、持续进化”的策略。从一个点检表单开始，到一条产线的预测模型，再到全厂区的智能调度，逐步积累数字化能力。而像[搭贝零代码平台](https://www.dabeikeji.com)这样的工具，正是支撑这种渐进式变革的理想载体——让每个一线员工都成为系统的设计者与受益者。
