根据Gartner 2026年初发布的《全球企业资产智能化白皮书》，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%的企业已将AI驱动的预测性维护纳入核心战略。与此同时，中国工信部最新数据显示，截至2025年底，全国接入工业互联网平台的生产设备数量突破1.2亿台，年均增长达41%。这一系列动态标志着设备管理正从传统的“被动响应”模式加速迈向“主动感知—智能决策—自主优化”的全链路闭环体系。尤其在碳中和目标倒逼下，高耗能行业的设备运行效率与能耗监控被提升至战略层级，推动设备管理系统向更深层次的数据融合与实时响应演进。
🚀 趋势一：AI+IoT驱动的智能运维成为主流
传统设备管理长期依赖定期巡检与故障后维修，导致非计划停机频发。据麦肯锡调研，制造型企业每年因设备突发故障造成的直接损失平均占营收的3%-5%。而随着AI算法与物联网传感器成本下降，智能运维正在重构这一逻辑。以三一重工为例，其通过部署基于深度学习的振动分析模型，在泵车液压系统中实现提前72小时预警轴承磨损，准确率达92%，年减少维修支出超2700万元。
当前，AI驱动的异常检测已成为设备健康管理的核心能力。系统通过对历史运行数据（如温度、转速、电流波形）进行时序建模，构建设备“健康画像”，一旦偏离正常轨迹即触发告警。西门子在其MindSphere平台中引入LSTM神经网络，使燃气轮机叶片裂纹识别响应时间缩短至8秒以内，较传统阈值报警机制提升15倍效率。
此外，自然语言处理技术也被用于工单知识库挖掘。GE Aviation利用NLP解析过去十年的MRO（维护、修理与大修）记录，自动归类故障模式并推荐最优处置流程，工程师排查时间下降40%。这类应用表明，AI不仅替代人工判断，更在知识沉淀层面形成组织记忆。
然而，智能运维落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，特别是罕见故障样本；二是模型可解释性不足，影响一线人员信任度；三是跨品牌设备协议不统一，数据孤岛阻碍全局建模。为此，需建立标准化数据治理框架，并采用联邦学习等隐私计算技术实现多厂区协同训练。
- 构建统一设备数据湖，集成SCADA、MES、EAM系统数据，确保AI模型输入完整性；
- 选择支持可视化推理路径的AI平台，增强诊断结果透明度；
- 优先在关键产线试点部署，验证ROI后再规模化推广；
- 引入数字孪生技术，模拟设备全生命周期行为，补充真实数据不足；
- 结合搭贝低代码平台快速搭建AI告警看板与工单联动系统，降低开发门槛。
📊 趋势二：边缘计算重塑设备响应实时性
尽管云计算为设备管理提供了强大算力支撑，但在高并发、低延迟场景下暴露出明显短板。某汽车焊装车间曾发生因云端指令延迟导致机器人误动作事故，造成价值百万的模具损坏。这促使行业将重心转向边缘侧处理。IDC预测，到2026年全球45%的工业数据将在边缘完成初步处理，较2023年提升近20个百分点。
边缘计算的价值在于实现“本地感知—就近决策—即时执行”的闭环。例如，在风电场运维中，每台风机配备边缘网关，实时分析叶片载荷数据，当检测到异常摆动时立即调整桨距角，避免结构疲劳损伤。这种毫秒级响应是中心云无法实现的。
目前主流架构采用“云边端”三级协同模式：终端层负责数据采集，边缘层执行轻量级AI推理与规则引擎，云端则承担模型训练、全局调度与长期存储。华为联合宝钢实施的冷轧机组监测项目即是典型案例——边缘节点每秒处理2万点数据流，仅上传特征值至云端，带宽占用下降83%，同时关键报警响应时间控制在50ms内。
值得注意的是，边缘设备资源受限，对软件轻量化提出更高要求。传统Java或.NET架构难以适应，而基于Go或Rust开发的微服务容器更受青睐。同时，边缘节点的安全防护也成焦点。据Check Point统计，2025年针对工业边缘设备的勒索攻击同比激增67%，亟需建立零信任访问机制。
- 边缘智能网关普及率快速上升，支持OPC UA over TSN协议的设备出货量年增55%；
- 容器化部署成为标配，Kubernetes for Edge（如K3s）简化运维复杂度；
- 时间敏感网络（TSN）与5G URLLC结合，保障关键控制信号传输可靠性；
- 边缘AI芯片专用化趋势明显，寒武纪MLU系列在视觉质检场景功耗比达1.8TOPS/W；
- 开源框架如EdgeX Foundry加速生态整合，降低厂商锁定风险。
为有效推进边缘部署，企业应制定清晰的分阶段路线图。初期可在重点设备加装智能网关，验证边缘分析价值；中期构建区域边缘集群，实现产线级协同控制；远期打通与ERP、供应链系统的数据流，形成端到端智能运营。在此过程中，免费试用搭贝低代码平台可帮助IT团队快速构建边缘应用原型，无需深入编码即可完成数据路由、规则配置与界面展示。
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业设备管理系统（EAM/CMMS）建设周期长、变更成本高。一套SAP PM模块实施通常需6-12个月，且定制化需求响应滞后。面对市场快速变化与内部流程优化压力，传统开发模式难以为继。Gartner指出，到2026年70%的新企业应用将通过低代码平台构建，其中设备管理领域增速居前三位。
低代码的核心优势在于“业务人员参与开发”。某家电龙头企业设备部主管使用搭贝零代码平台自行搭建了备件库存预警小程序，从需求提出到上线仅用3天，而以往类似功能需排期至少4周。该程序集成RFID扫码、库存阈值提醒与采购申请触发，使紧急采购比例下降58%。
现代低代码平台已超越表单搭建工具范畴，具备完整前后端能力。以搭贝为例，其提供可视化流程引擎、API连接器、移动端适配及权限管理体系，支持构建复杂工单流转系统。某制药厂利用其平台重构GMP合规巡检流程，实现电子签名、拍照留痕、自动归档一体化，审计准备时间由原来的两周压缩至两天。
更进一步，低代码与AI能力融合催生“公民开发者+专业AI”新模式。平台内置预训练模型组件，如设备故障分类器、工时预测器，业务用户可通过拖拽方式调用，无需理解底层算法。施耐德电气在法国工厂试点中，生产线组长使用低代码工具结合AI建议，自主优化点检路线，平均节省巡检时间22分钟/班次。
当然，低代码并非万能。对于涉及核心交易、强一致性要求的场景（如财务结算），仍需传统开发保障稳定性。同时，缺乏统一治理可能导致“影子IT”泛滥，多个部门各自搭建互不兼容的应用。因此，企业需建立低代码治理体系，包括模板标准化、安全审查机制与版本控制策略。
- 设立低代码创新实验室，选拔关键用户进行认证培训；
- 制定平台选型标准，优先选择支持私有化部署与混合云架构的产品；
- 建立应用审批流程，防止重复建设与数据泄露风险；
- 推动与主数据管理系统集成，确保设备台账一致性；
- 鼓励开发可复用组件库，如标准工单模板、KPI仪表盘模块。
🔧 扩展要素：设备管理成熟度评估矩阵
为帮助企业定位当前水平并规划升级路径，以下构建五级成熟度模型：
| 等级 | 特征描述 | 典型工具 | 建议行动 |
|---|---|---|---|
| Level 1 - 纸质记录 | 完全依赖纸质工单与Excel台账，信息滞后严重 | 纸质档案、U盘备份 | 启动数字化转型立项，选择轻量级CMMS上云 |
| Level 2 - 电子化管理 | 实现工单电子化，但各系统独立运行 | 基础EAM系统、邮件通知 | 打通MES与设备系统接口，统一数据入口 |
| Level 3 - 数据互联 | 主要设备联网，具备基本报表分析能力 | SCADA+BI工具、OPC通信 | 部署预测性维护模块，引入AI分析引擎 |
| Level 4 - 智能决策 | 实现自动告警、根因分析与优化建议 | AI平台、数字孪生、边缘计算 | 构建知识图谱，推动跨系统智能联动 |
| Level 5 - 自主进化 | 系统具备自学习、自配置能力，持续优化 | 联邦学习、自主代理、低代码编排 | 开放API生态，支持生态伙伴协同创新 |
💡 行业延伸：新能源与半导体领域的差异化实践
不同行业对设备管理的需求存在显著差异。在光伏组件制造领域，由于薄片化趋势加剧碎片率风险，设备稳定性直接影响良品率。隆基绿能采用“双冗余控制器+在线振动监测”方案，结合搭贝平台定制化开发切割机状态追踪看板，实现实时报警与工艺参数回溯，碎片率同比下降1.3个百分点，年增收益逾亿元。
而在半导体晶圆厂，洁净室环境对非接触式监测提出极高要求。ASML在其光刻机维护体系中引入毫米波雷达感知技术，无需贴附传感器即可捕捉运动部件微米级位移，并通过低代码平台快速集成至现有FDC（Fault Detection and Classification）系统，大幅缩短调试周期。
🌐 生态协同：构建设备管理开放平台
未来设备管理将不再局限于单一企业边界。博世提出“设备即服务”（Equipment-as-a-Service, EaaS）理念，设备制造商通过远程监控为客户提供持续性能优化服务，并按效果收费。此类模式要求建立安全可靠的数据共享机制。推荐采用基于区块链的设备身份认证体系，确保每一次操作可追溯、不可篡改。
同时，第三方服务商可通过开放API接入平台，提供专业算法包或维修资源池。例如，一家专注电机故障诊断的初创公司可将其AI模型封装为微服务，供多家制造企业订阅使用，形成共赢生态。在此背景下，免费试用搭贝低代码平台有助于企业快速对接外部能力，打造敏捷服务中台。
