根据Gartner 2026年初发布的《全球资产与设备管理趋势报告》，全球企业在设备全生命周期管理上的投入预计将在未来三年内以年均14.7%的速度增长，到2026年底将达到982亿美元。这一增长背后，是制造业、能源、交通及医疗等行业对设备可用性、能效和合规性的空前重视。尤其在工业4.0深化推进和碳中和目标倒逼下，传统依赖人工巡检与纸质台账的管理模式已难以为继。以AI驱动预测性维护、边缘智能终端部署以及低代码平台快速响应业务变化为代表的三大核心趋势，正重塑设备管理的技术架构与组织逻辑。
🚀 趋势一：AI赋能的预测性维护成为主流
过去五年中，超过63%的大型制造企业已完成从定期维护向状态监测的转型（来源：McKinsey, 2025）。而进入2026年，真正的分水岭在于AI模型深度嵌入设备健康评估体系，实现从“异常报警”到“故障预判”的跃迁。例如，某新能源电池生产企业通过部署基于LSTM神经网络的振动分析模型，在产线关键辊压机上实现了提前72小时预警轴承劣化趋势，故障停机时间下降41%，年度维修成本节约达280万元。
- 利用历史运行数据训练AI模型识别早期故障特征
- 结合多源传感器融合技术提升诊断准确率
- 构建设备数字孪生体实现虚拟调试与仿真验证
然而，AI落地并非一蹴而就。据IDC调研显示，近半数企业在尝试AI预测维护时遭遇数据孤岛、算法泛化能力差等问题。尤其是在中小型企业中，缺乏专业数据科学团队成为主要瓶颈。因此，如何将复杂的AI能力封装为可配置模块，并通过可视化界面供一线工程师使用，成为当前技术演进的关键方向。
- 建立统一的数据采集标准，打通PLC、SCADA与MES系统接口，确保数据完整性；
- 优先选择具备预置AI模板的平台，如支持常见故障模式（不平衡、松动、磨损）自动识别的SaaS工具；
- 采用低代码开发环境快速搭建AI应用前端，例如通过拖拽组件连接传感器数据流与预警规则引擎——搭贝官方地址 提供了此类集成方案的完整示例；
- 设置阶段性KPI，如MTBF（平均故障间隔时间）提升率、误报率控制阈值，持续优化模型性能；
- 鼓励跨部门协作，让设备工程师参与模型训练标签标注过程，增强业务理解与信任度。
值得一提的是，随着联邦学习技术的成熟，企业可在不共享原始数据的前提下联合建模，既保护商业隐私又提升模型鲁棒性。这种模式已在长三角多个工业园区试点推广，形成区域性设备健康知识库。
📊 趋势二：边缘计算重构实时响应能力
在高危或远程作业场景中，云端决策的延迟可能带来严重后果。例如油气管道压缩机若出现喘振前兆，需在毫秒级完成降载操作。此时，边缘计算节点已成为设备安全运行的‘最后一道防线’。ABI Research数据显示，2025年全球部署于工业现场的边缘网关数量突破1,800万台，同比增长37%。这些设备不仅承担数据聚合任务，更逐步集成轻量化推理引擎，支持本地AI模型执行。
以某海上风电场为例，每台风电机组均配备工业级边缘控制器，内置温度、振动、油液品质等多维监测模块。当检测到齿轮箱润滑油金属颗粒浓度突增时，系统可在200ms内触发本地停机程序，并同步上传事件快照至中心平台。相比传统依赖卫星通信回传全部数据的方式，该方案降低带宽需求达89%，同时显著提高应急响应可靠性。
- 实现实时闭环控制，避免因网络波动导致指令丢失
- 减少无效数据上传，节省云存储与计算资源开支
- 满足特定行业法规要求（如电力监控系统安全防护规定）
尽管边缘硬件成本逐年下降，但软件生态碎片化仍是挑战。不同厂商协议不兼容、固件升级困难等问题制约规模化部署。为此，越来越多企业转向采用支持IEC 61499标准的开放式边缘框架，实现功能块跨平台迁移。此外，借助容器化技术（如Docker+Kubernetes），可在边缘端动态调度算力资源，灵活应对突发负载。
- 明确边缘节点职责边界：区分数据预处理、本地告警、紧急控制三类核心功能；
- 选用支持OPC UA over TSN的标准化通信协议，保障确定性传输；
- 实施远程OTA升级机制，确保边缘应用可持续迭代；
- 建立边缘-云协同架构，将高频低价值数据留在本地，仅上传关键指标与事件摘要；
- 通过免费试用方式验证边缘插件与现有系统的兼容性，降低试错成本。
值得关注的是，部分领先厂商开始探索“边缘智能自治群组”概念，即多个相邻设备通过局域网自组织形成协作网络，在主控失效时仍可维持基本运转逻辑。这为未来无人值守工厂提供了新的技术路径。
🔮 趋势三：低代码平台加速管理流程敏捷化
设备管理不仅是技术问题，更是流程与组织协同的系统工程。一项针对200家企业的调查显示，超过57%的设备变更请求平均审批周期超过5个工作日，其中38%源于表单流转不畅或责任人缺失。在此背景下，低代码平台正成为打破僵局的利器。它允许非IT人员通过图形化界面快速构建工单系统、备件申请流程乃至完整的EAM（企业资产管理）模块。
某汽车零部件工厂利用搭贝零代码平台在两周内上线了一套定制化点检管理系统。车间主任只需拖拽表单字段、设定巡检路线与频率，即可生成移动端H5页面供班组长扫码执行。系统自动记录GPS定位与时间戳，杜绝代签漏检现象。上线三个月后，点检完成率由68%提升至99.2%，管理层获取数据时效性从T+1缩短至实时。
- 大幅缩短应用开发周期，从数月压缩至几天甚至几小时
- 降低对专业程序员的依赖，释放IT资源聚焦底层架构建设
- 支持快速迭代，适应不断变化的审计标准与生产需求
当然，低代码并不意味着无约束。若缺乏统一治理机制，极易导致“影子IT”泛滥，造成数据割裂与安全风险。理想的做法是建立中央管控门户，对所有低代码应用进行版本管理、权限审计与API调用监控。同时，应制定模板规范，引导用户遵循一致的UI/UX设计语言，提升用户体验一致性。
- 成立由IT、设备、安全部门组成的联合评审小组，审批关键业务流程上线；
- 预置常用模板库，如标准工单、事故报告、预防性维护计划等，提高复用率；
- 集成单点登录（SSO）与RBAC权限模型，确保敏感操作可追溯；
- 开放API接口，使低代码应用能与ERP、CRM等核心系统无缝对接；
- 定期组织内部“创新大赛”，激励一线员工提出流程优化提案——推荐使用推荐***通道提交创意并获取技术支持。
更为深远的影响在于，低代码正在改变组织权力结构。当基层管理者掌握数字化工具构建能力时，决策信息不再单向自上而下传递，而是形成双向反馈循环。这种“民主化开发”趋势或将催生新一代“公民开发者”群体，推动企业向真正意义上的数字原生组织演进。
扩展视角：设备管理与其他系统的融合演进
随着IT与OT界限日益模糊，设备管理正加速融入更广泛的数字化生态。以下表格展示了典型融合场景及其价值体现：
| 融合领域 | 集成方式 | 核心收益 |
|---|---|---|
| 能源管理系统（EMS） | 读取设备实时功耗数据，关联生产节拍分析能效 | 识别高耗能环节，支撑碳足迹核算 |
| 质量管理平台 | 将设备参数波动与产品缺陷率进行相关性建模 | 定位工艺偏差根源，提升良品率 |
| 供应链协同系统 | 预测备件消耗趋势，自动生成采购建议单 | 降低库存占用，避免停产待料 |
| 人力资源调度 | 根据设备维护计划匹配技能工人排班 | 优化人力利用率，减少等待时间 |
这种跨域整合要求设备管理系统具备高度开放性。RESTful API、消息队列（MQTT/Kafka）、微服务架构成为标配。同时，主数据管理（MDM）的重要性凸显，确保设备编码、位置、责任人等基础信息在各系统间保持一致。
安全与合规：不可忽视的底线要求
在追求智能化的同时，安全始终是设备管理的生命线。近年来，针对工控系统的网络攻击事件频发，2025年某跨国化工企业因PLC被植入勒索病毒导致全线停产，直接损失超亿元。因此，任何新技术引入都必须同步考虑防护措施。
建议采取纵深防御策略：在网络层部署工业防火墙隔离OT与IT区域；在终端侧启用可信启动与固件签名验证；在应用层实施最小权限原则。对于涉及公共基础设施的企业，还需符合等保2.0、NIST SP 800-82等国内外标准要求。定期开展红蓝对抗演练，检验应急预案有效性。
人才结构转型：从技师到复合型工程师
技术变革倒逼人才升级。现代设备管理人员不仅要懂机械原理，还需掌握数据分析、编程逻辑与网络安全基础知识。高校教育体系尚未完全跟上节奏，企业内部培训成为补缺主力。
领先企业已设立“智能运维工程师”岗位序列，明确职业发展通道。课程体系涵盖Python脚本编写、SQL查询、仪表盘设计等内容，并与搭贝官方地址提供的在线实训模块相结合，强化动手能力。绩效考核也从单纯看故障率，扩展至系统改进建议采纳数、自动化覆盖率等新型指标。
