根据Gartner最新发布的《2026全球企业资产与设备管理趋势报告》，截至2025年底，全球已有67%的制造、能源和交通行业头部企业完成设备管理系统从传统工单驱动向数据智能驱动的转型。其中，中国市场的设备数字化覆盖率突破82%，同比提升14个百分点。这一轮升级不再局限于传感器部署或基础监控，而是深入至预测性维护、跨系统集成与低代码敏捷开发等高阶能力构建。尤其在工业4.0与双碳目标叠加背景下，设备管理正从“保障运行”转向“驱动效率”和“创造价值”的战略职能。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为设备管理核心引擎
传统预防性维护依赖固定周期检修，存在过度维护或故障漏检的双重风险。而基于人工智能的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）通过实时采集设备振动、温度、电流等多维数据，结合机器学习模型识别异常模式，在故障发生前72小时以上发出预警。据麦肯锡对全球300家工厂的调研显示，采用AI-PdM的企业平均减少非计划停机时间达45%，维修成本下降30%，设备使用寿命延长20%以上。
以某大型风电运营商为例，其在全国分布的800台风力发电机曾因齿轮箱突发故障导致单次损失超百万元。2025年初引入AI分析平台后，系统通过对SCADA数据流进行LSTM时序建模，成功在三次重大故障前识别出早期微小振动偏移，并自动触发工单派发。该案例推动该公司将AI模块纳入所有新建风场的标准配置体系。
然而，AI模型训练需大量高质量标注数据，且不同设备类型需定制化算法，导致实施门槛高、周期长。许多中小企业面临“有数据无能力”的困境。此外，现有ERP/MES系统与AI平台间常出现接口不兼容问题，形成新的信息孤岛。
- 核心趋势点： 设备管理正从“事后响应”全面转向“事前预判”，AI不再是可选项而是必选项。
- 影响范围扩展： 不仅限于高端制造业，建筑机械、医疗设备、轨道交通等领域也开始规模化部署。
- 技术融合加速： 数字孪生+AI实现虚拟仿真优化，反向指导物理设备运行策略。
- 建立统一的数据采集标准，优先部署支持OPC UA协议的智能网关，确保底层数据可用性；
- 选择具备预置模型库的AI平台，如搭贝提供的行业模板包，涵盖泵机、电机、压缩机等常见设备类型，降低冷启动难度；
- 从小型关键设备试点切入，验证ROI后再横向推广，避免一次性投入过大；
- 联合设备厂商共建知识图谱，共享典型故障案例与修复方案，提升模型泛化能力；
- 利用免费试用通道快速体验AI诊断功能，评估适配度。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同管理
随着设备联网数量激增，集中式云计算架构面临带宽压力大、响应延迟高等瓶颈。IDC数据显示，2025年全球物联网终端产生的数据量已达35ZB，其中超过60%需在本地处理。边缘计算通过在靠近设备端部署轻量化计算节点，实现数据就近分析、决策即时执行，已成为解决大规模设备管理实时性的关键技术路径。
例如，某半导体晶圆厂在其洁净车间内部署了数十个边缘网关，每个网关连接周边5-8台光刻机、蚀刻机等精密设备。当检测到某台设备温控参数异常波动时，边缘节点可在毫秒级时间内启动降频保护，并同步通知中央系统记录事件日志。相比以往上传云端再返回指令的方式，响应速度提升近20倍，有效防止了因短暂过热引发的产品批次报废。
更进一步，边缘层还承担着协议转换、数据脱敏、安全隔离等复合职能。特别是在涉及跨国运营或多租户环境时，本地化处理有助于满足GDPR、网络安全法等合规要求。ABI Research预测，到2026年底，全球将有超过45%的企业级设备管理系统采用“云边端”三级架构。
- 核心趋势点： 边缘智能正重构设备控制逻辑，使“分散感知、集中决策”演变为“分布自治、云边协同”。
- 场景深化明显： 高速铁路信号系统、矿山无人驾驶矿卡队列、智慧农业灌溉网络均依赖边缘实时调度。
- 硬件软件一体化： NVIDIA Jetson、华为Atlas等专用边缘设备与软件平台深度耦合，提升整体效能。
- 评估现有网络拓扑结构，识别高延迟敏感的关键设备群组，优先部署边缘节点；
- 选用支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），便于应用快速迭代与远程更新；
- 通过搭贝的边缘插件市场获取现成组件，如Modbus转MQTT桥接器、JSON数据清洗脚本等，缩短开发周期；
- 设定清晰的云边职责边界，明确哪些规则由边缘执行（如紧急停机）、哪些由云端统筹（如资源调配）；
- 定期审计边缘节点的安全补丁状态，防范潜在攻击面扩大。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
传统设备管理系统开发周期长、成本高、灵活性差，通常需要专业IT团队耗时数月甚至一年以上完成定制开发。而在业务需求快速变化的今天，这种模式已难以适应。Gartner指出，到2026年，超过70%的新建企业应用将通过低代码/无代码平台实现，设备管理领域尤为突出。
某食品饮料集团原使用老旧EAM系统，无法对接新购入的智能化灌装线。若走传统开发路线，预计耗资180万元、工期6个月。最终该企业选择基于搭贝低代码平台自行搭建新系统，仅用6周时间即完成设备台账、巡检计划、维修工单、备件库存四大模块上线，总投入不足40万元。更重要的是，产线主管可通过拖拽界面自主调整巡检项顺序或新增拍照上传字段，真正实现了“业务主导、IT赋能”。
低代码不仅改变了开发方式，也重构了组织协作机制。一线工程师无需编写SQL即可创建报表看板，设备经理能直接在移动端审批流程，管理层则可实时查看OEE（设备综合效率）仪表盘。这种 democratization of development（开发民主化）极大提升了系统响应速度与用户满意度。
| 维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 开发周期 | 6–18个月 | 2–12周 |
| 人均成本 | ≥ ¥1.5万/人月 | ≤ ¥0.6万/人月 |
| 变更响应速度 | 按项目排期，平均45天 | 平均2小时内完成 |
| 用户参与度 | 仅提需求，不参与实现 | 全程可视、可编辑 |
当然，低代码并非万能。复杂算法集成、超高并发交易、深度系统集成仍需专业开发支持。部分平台存在 vendor lock-in（供应商锁定）风险，迁移成本较高。因此，选型时应重点关注开放性、API完备性及生态扩展能力。
- 核心趋势点： 低代码正在打破“开发壁垒”，让设备管理系统的构建权回归业务方。
- 组织变革显现： IT部门角色由“建设者”转变为“治理者”与“服务提供者”。
- 生态聚合加速： 主流平台已形成组件商店、模板库、开发者社区三位一体支撑体系。
- 优先选择支持私有化部署或混合云架构的低代码平台，保障数据主权与安全性；
- 开展内部“公民开发者”培训计划，培养既懂设备又会配置系统的复合人才；
- 利用推荐***获取行业最佳实践模板，如化工行业防爆设备巡检清单、医院医疗设备计量校准流程等；
- 建立低代码应用生命周期管理制度，包括版本控制、权限分级、审计追踪；
- 通过免费试用验证平台易用性与集成能力，避免盲目采购。
跨趋势融合：AI + 边缘 + 低代码的协同效应
单一趋势已具变革力，三者融合则催生质变。设想一个典型场景：某水泥厂通过搭贝低代码平台快速搭建设备管理门户，集成现场PLC、DCS、电表等多元数据源；在边缘侧部署轻量级AI推理引擎，实时分析回转窑轴承温度趋势，一旦预测剩余寿命低于7天即触发告警；该告警自动转化为维修工单，并推送至对应班组负责人手机APP，同时锁定相关备件库存。整个过程无需人工干预，端到端闭环仅需3秒。
这种“敏捷构建+智能判断+就近执行”的三位一体能力，正是未来五年设备管理系统的理想形态。它不仅提升了运营效率，更增强了组织应对突发状况的韧性。埃森哲研究发现，具备此类能力的企业在供应链中断事件中的恢复速度平均快3.2倍。
数据治理：贯穿三大趋势的基础支撑
无论AI多么先进、边缘多么高效、低代码多么灵活，其成效最终取决于数据质量。现实中，设备编码不统一、台账信息缺失、历史数据断档等问题普遍存在。某电力公司曾尝试部署AI故障预测模型，却因80%的变压器缺乏完整出厂参数而被迫中止项目。
为此，企业必须建立设备主数据管理体系（MDM），定义唯一设备标识（如IMEI+位置编码组合）、规范属性字段（品牌、型号、投运日期、责任人等），并通过自动化工具持续校验数据完整性。同时，借助低代码平台内置的数据质量监控模块，设置阈值告警规则，如“连续3天无心跳信号即标记为离线”，实现动态治理。
正如西门子数字化工业集团CTO所言：“未来的设备管理者，首先应是数据架构师。”只有打好数据地基，上层智能才有意义。
安全与合规：不可忽视的隐形挑战
随着设备联网程度加深，攻击面显著扩大。2025年Q3，Check Point研究院报告称工业控制系统（ICS）相关攻击同比增长68%，其中勒索软件占比达41%。一旦关键生产设备被劫持，不仅造成停产，还可能引发安全事故。
因此，设备管理系统必须内置多层次防护机制：传输层采用TLS 1.3加密，认证环节启用双因素登录，操作行为全程留痕审计。对于边缘节点，还需实施最小权限原则，禁止不必要的外部访问。此外，应定期进行渗透测试，并接入SOC平台实现威胁联动响应。
合规方面，除遵循《网络安全法》《数据安全法》外，特定行业还需满足专属标准。例如，制药企业需符合FDA 21 CFR Part 11电子记录规范，核电站设备管理须达到IEC 62443安全等级要求。低代码平台在选型时应确认其是否提供合规模板与审计支持功能。
组织适配：技术落地的人文维度
任何先进技术的成功落地，都离不开组织文化的匹配。在推行AI与自动化过程中，部分老员工担忧岗位被替代，产生抵触情绪。某汽车零部件厂在上线预测性维护系统初期，便遭遇维修班组故意关闭传感器电源的情况。
破解之道在于转变叙事角度：不是“机器取代人”，而是“工具解放人”。将AI定位为辅助决策的“数字助手”，帮助技师更快定位问题根源；把低代码视为“业务表达工具”，让经验丰富的工人将自己的工作方法固化为标准化流程。通过设立“创新积分制”，奖励提出优化建议的一线员工，激发内生动力。
同时，重构绩效考核指标，从“维修次数”转向“设备可用率”“首次修复率”等结果导向指标，引导团队关注整体效能而非局部忙碌。
