2026年初，全球制造业与能源行业掀起新一轮设备管理升级浪潮。据IDC最新报告，2025年全球工业设备数字化管理市场规模已达487亿美元，年复合增长率达19.3%。其中，中国市场的设备远程监控覆盖率突破62%，较2023年提升近25个百分点。这一增长背后，是AI驱动的预测性维护、边缘智能终端普及以及企业对运营效率的极致追求。在政策层面，《智能制造发展行动计划（2025-2030）》明确提出推进“全生命周期设备管理平台”建设，推动高耗能、高危行业实现设备运行透明化、决策智能化。与此同时，头部企业如三一重工、宁德时代已全面部署基于低代码平台的定制化设备管理系统，实现从故障响应到主动干预的跨越。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护长期依赖定期检修与事后抢修模式，导致非计划停机频发、维修成本居高不下。麦肯锡研究显示，制造业中约35%的设备停机源于可预见但未被识别的潜在故障。随着传感器成本下降和AI算法成熟，预测性维护（Predictive Maintenance）正快速取代预防性维护，成为设备管理的核心能力。
以风电行业为例，金风科技在其风机机组中部署了基于深度学习的振动分析模型，通过采集轴承、齿轮箱的实时振动频谱数据，结合历史故障库进行比对，提前7-14天预警潜在失效风险，使平均维修成本降低28%，设备可用率提升至98.6%。该系统每分钟处理超过5万条传感器数据流，依托时间序列预测模型LSTM与异常检测算法Isolation Forest实现精准判断。
在半导体制造领域，中芯国际引入AI视觉+热成像融合技术，对光刻机关键部件进行连续状态监测。系统可在温度异常上升0.3℃或微小形变出现时即触发告警，避免因局部过热引发整机宕机。此类场景下，AI不仅提升了诊断精度，更缩短了响应周期——从人工巡检的24小时间隔压缩至毫秒级实时反馈。
- 趋势点1： 设备故障预测模型将从通用型向行业专属演进，冶金、化工等重资产行业将构建自有知识图谱；
- 趋势点2： 多模态AI融合应用加速落地，声音、图像、温度、电流等多源信号联合分析将成为标配；
- 趋势点3： 模型轻量化推动AI下沉至边缘设备，减少云端依赖，提升响应速度与数据安全性。
为应对上述趋势，企业需建立三大基础能力：一是搭建统一的数据采集层，兼容OPC UA、Modbus、MQTT等多种协议；二是构建设备数字孪生体，实现物理世界与虚拟模型的动态映射；三是引入可解释性强的AI框架，确保运维人员理解预警逻辑，增强信任度。在此过程中，低代码平台展现出独特优势——例如搭贝低代码平台提供可视化AI集成模块，支持拖拽式接入TensorFlow Lite模型，并自动生成API接口供前端调用，大幅降低开发门槛。某装备制造企业通过该方式，在两周内完成预测性维护原型系统搭建，并成功接入200+台数控机床。
- 建立跨部门协作机制，整合设备工程、IT与数据分析团队资源；
- 优先选择高价值、高故障率的关键设备作为试点对象；
- 采用MLOps理念管理模型生命周期，实现训练、部署、监控一体化；
- 利用搭贝平台免费试用版本快速验证业务场景可行性，控制初期投入风险；
- 制定数据治理标准，确保训练数据的质量与时效性。
📊 趋势二：边缘计算重构设备数据处理架构
随着工业物联网设备数量激增，传统“端-管-云”架构面临带宽瓶颈与延迟挑战。据埃森哲调研，超过60%的企业反映其现有系统无法及时处理现场突发异常事件。在此背景下，边缘计算（Edge Computing）成为破解难题的关键路径。Gartner预测，到2026年底，全球40%的新建工业控制系统将内置边缘智能功能，较2024年翻倍增长。
典型案例如南方电网在深圳变电站部署的边缘网关集群。每个网关配备ARM架构处理器与FPGA加速卡，可在本地完成电压波动分析、谐波畸变检测等任务，仅上传摘要信息至中心平台，网络流量减少76%。更重要的是，断网状态下仍能维持基本保护逻辑运行，保障电力系统稳定性。
在汽车装配线，广汽集团引入支持Kubernetes的边缘节点，实现PLC程序在线热更新与质量缺陷实时拦截。当摄像头检测到焊接偏移超过0.5mm时，边缘控制器立即下发指令暂停产线，响应时间控制在80ms以内，远优于云端方案的300ms以上延迟。
| 架构类型 | 平均响应延迟 | 网络占用率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | 300-800ms | 高 | 报表分析、长期趋势预测 |
| 边缘+云协同 | 50-150ms | 中 | 实时控制、紧急告警 |
| 完全本地化 | <50ms | 低 | 安全联锁、运动控制 |
边缘计算的价值不仅体现在性能提升，更在于推动设备管理系统的去中心化演进。每个边缘节点可视为一个微型数据中心，具备独立决策能力，从而形成更具韧性的分布式管理体系。然而，这也带来新的挑战：如何统一管理分散的边缘实例？如何保证固件版本一致性？如何实现远程调试与安全审计？
- 趋势点1： 边缘容器化部署将成为主流，Docker+K3s组合广泛应用于工业网关；
- 趋势点2： 零信任安全模型嵌入边缘通信协议，确保设备身份可信、数据加密传输；
- 趋势点3： 边缘与云之间的数据同步策略将更加智能化，支持差量同步、冲突自动解决。
针对上述变化，企业应采取渐进式部署策略。初期可通过标准化边缘网关接入老旧设备，后期逐步过渡到原生支持边缘计算的新一代PLC与HMI。同时，推荐使用集成边缘管理功能的低代码平台，如搭贝边缘管理套件，其提供图形化边缘应用编排界面，支持一键下发配置至数百个远程站点，并内置OTA升级通道，显著提升运维效率。
- 评估现有网络基础设施，确定边缘节点部署密度与层级结构；
- 选择支持IEC 62443标准的硬件设备，强化物理层安全防护；
- 建立边缘应用商店机制，实现常用功能模块的复用与共享；
- 借助搭贝平台的边缘沙箱环境进行功能测试，规避现场调试风险；
- 制定边缘数据留存策略，满足合规性要求。
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
尽管技术不断进步，许多企业在推进设备管理数字化时仍面临“系统僵化”的困境：定制开发周期长、变更成本高、业务需求响应滞后。德勤调查显示，超过57%的MES/EMS项目交付延期超过三个月，主要原因在于需求频繁变更与跨系统集成复杂。在此背景下，低代码开发平台正成为打破僵局的利器。
低代码并非简单替代传统编码，而是重构了软件交付模式。它通过可视化建模、预置组件库与自动化代码生成，将开发效率提升5-8倍。施耐德电气在中国区推广EcoStruxure平台时，采用Mendix低代码工具，在六周内完成涵盖2000+设备的统一管理门户上线，涵盖工单管理、备件追踪、能效分析等功能模块。
更值得关注的是，一线工程师正成为系统建设的参与者。某石化企业仪表班组长利用搭贝零代码平台自主开发了一套“阀门健康评分卡”，通过录入开关次数、泄漏记录、校准日期等字段，自动生成维护优先级建议，被纳入正式运维流程。这种“公民开发者”模式极大释放了基层创新活力。
案例洞察：江苏一家光伏组件制造商原使用国外品牌EAM系统，年许可费超百万元且无法灵活调整字段。转用搭贝平台后，IT团队联合生产部在一个月内重建整套设备台账体系，新增“电池片碎片率关联分析”“层压机真空度趋势图”等特色功能，总投入不足原系统1/5。
- 趋势点1： 低代码与BPM（业务流程管理）深度融合，实现工单流转、审批链路的动态配置；
- 趋势点2： 平台原生支持与ERP、SCADA、CRM系统的API对接，打破信息孤岛；
- 趋势点3： 移动端优先设计成为标配，支持离线填报、扫码操作、语音输入等现场友好交互。
未来三年，低代码将在设备管理领域扮演“连接器”角色，连接OT与IT、连接专家与操作员、连接现在与未来。企业应将其纳入数字化战略核心，而非仅作为临时解决方案。建议优先选择具备工业属性认证、支持私有化部署、拥有丰富行业模板的平台产品。
- 开展低代码能力培训，培养既懂设备又懂逻辑的复合型人才；
- 建立应用审批与发布机制，防止“影子IT”失控蔓延；
- 利用平台提供的设备管理模板库快速启动项目，缩短验证周期；
- 设定KPI指标，衡量低代码应用对MTTR（平均修复时间）、OEE（设备综合效率）的实际影响；
- 定期组织“创新擂台赛”，激励员工提交优化提案并转化为正式功能。
扩展思考：设备管理未来的三大融合方向
展望2026年下半年及以后，设备管理将不再局限于“管好机器”，而是向更高维度进化。首先是与ESG目标融合。欧盟碳关税（CBAM）实施后，企业必须精确核算每台设备的碳排放强度。已有领先企业开始在设备档案中增加“碳足迹”字段，结合能耗数据自动计算单位产出排放量，为绿色认证提供依据。
其次是与供应链协同融合。设备运行状态直接影响订单履约能力。海尔智家已实现供应商共享关键生产设备负荷数据，在订单高峰期提前协调产能，降低交付延迟风险。这种“透明化协作”模式有望在更多产业链复制。
最后是与人力资源管理融合。设备操作人员的技能水平、作业习惯直接影响设备寿命。一些企业尝试将培训记录、操作评分与设备故障率挂钩，识别高风险行为模式，并推送个性化学习内容。这种“人机共治”理念或将重塑运维组织架构。
结语：构建可持续进化的设备管理体系
设备管理已进入“智能驱动、敏捷响应、持续进化”的新阶段。单一技术突破难以支撑长期竞争力，唯有构建包含AI引擎、边缘节点、低代码平台在内的三位一体架构，才能应对日益复杂的运营环境。企业不应等待完美方案，而应抓住当前窗口期，以小步快跑的方式推进试点，积累数据资产，培育数字文化。正如某位CIO所言：“我们不是在建设系统，而是在打造一种能够自我学习的组织能力。”
