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1870亿美元，年复合增长率达14.3%。以西门子、通用电气为代表的工业巨头加速布局预测性维护平台，而中国本土企业如三一重工、徐工集团也纷纷推出基于AIoT的远程监控系统。值得关注的是，中小制造企业正通过低代码平台快速构建专属设备管理系统，打破了传统ERP或MES系统实施周期长、成本高的困局。这一趋势标志着设备管理正从‘被动维修’向‘主动治理’转型，技术融合与组织协同成为核心竞争力。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
传统设备维护多依赖定期检修或故障后响应，导致非计划停机频发。麦肯锡研究显示，制造业中约38%的设备停机源于未及时发现的潜在故障，平均每次损失超过5万美元。随着机器学习算法在振动分析、温度建模和电流特征提取中的成熟应用，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance）已成为行业标配。
以风电行业为例，金风科技在其风机群组中部署了基于LSTM神经网络的异常检测模型，通过对发电机转速、齿轮箱油温及偏航角度等12类传感器数据进行实时分析，提前7-14天识别出轴承磨损风险，使非计划停机率下降42%。类似案例也在轨道交通领域显现——北京地铁某线路采用声纹识别技术监测列车轮对状态，误报率控制在5%以下。
然而，AI模型训练对高质量标注数据的高度依赖仍是落地瓶颈。许多企业在初期投入大量人力用于历史故障样本标注，且不同设备型号需单独建模，导致规模化复制困难。此外，边缘端算力限制使得复杂模型难以直接部署于现场PLC或网关设备。
- 核心趋势点： AI模型正从云端集中式向“云-边-端”协同架构迁移，实现低延迟响应与本地化推理；
- 设备健康评分体系逐步标准化，ISO/TC108正在制定《机械状态监测与诊断—健康指数评估指南》；
- 厂商开始提供预训练模型库，如施耐德EcoStruxure Machine Expert内置常见电机、泵类设备的默认诊断模型。
- 建立设备数字孪生档案，整合设计参数、运行日志与维修记录，为AI训练提供结构化数据基础；
- 优先选择支持TensorFlow Lite或ONNX格式的边缘计算网关，确保模型可跨平台部署；
- 与专业服务商合作获取行业基准数据集，缩短模型调优周期；
- 引入搭贝低代码平台快速搭建可视化监控界面，降低前端开发门槛；
- 设立专项激励机制，鼓励一线工程师参与故障案例标注与反馈闭环。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时决策闭环
随着5G+工业互联网推进，设备管理对响应速度的要求已从“分钟级”压缩至“毫秒级”。在高温高压环境下，如炼钢转炉倾动控制系统，若振动超限未能在200ms内触发保护机制，可能引发重大安全事故。传统将数据上传至中心云再下发指令的方式存在明显延迟，难以满足高可靠性场景需求。
边缘计算（Edge Computing）通过在靠近设备侧部署轻量级计算节点，实现了数据本地处理与即时响应。IDC数据显示，2025年全球部署于工厂车间的边缘服务器出货量同比增长37%，其中68%用于设备状态监控与控制逻辑执行。
典型应用包括ABB在瑞士苏黎世工厂实施的“边缘自治单元”，其注塑机群配备NVIDIA Jetson AGX模块，可在本地完成图像质检、能耗优化与负载均衡三项任务，仅将汇总指标上传至MES系统。该方案使单台设备通信带宽占用减少76%，并避免因网络波动导致的生产中断。
| 部署模式 | 响应时延 | 适用场景 | 代表产品 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | >500ms | 报表统计、长期趋势分析 | AWS IoT Core |
| 云边协同 | 50-200ms | 预测性维护、工艺优化 | 华为IEF |
| 全边缘自治 | <30ms | 安全联锁、高速控制 | 研华WISE-EdgeLink |
尽管边缘硬件成本持续下降，但软件生态碎片化问题突出。不同品牌控制器使用各异的协议栈（如Modbus、Profinet、OPC UA），导致数据集成复杂度上升。同时，边缘节点的安全防护能力普遍弱于数据中心，易成为网络攻击入口。
- 核心趋势点： 边缘容器化技术（如KubeEdge）推动应用标准化部署，提升跨设备兼容性；
- 零信任安全架构被引入边缘层，实现设备身份动态认证与流量加密；
- 运营商联合设备商推出“边缘即服务”（EaaS）订阅模式，降低中小企业部署门槛。
- 评估现有网络拓扑，识别关键控制回路，优先在高风险区域部署边缘节点；
- 选用支持Docker/Kubernetes的边缘操作系统，便于后续功能扩展；
- 制定统一的数据命名规范与元数据标准，打通OT与IT系统壁垒；
- 利用搭贝平台提供的边缘数据采集模板，快速对接主流PLC与SCADA系统；
- 定期开展红蓝对抗演练，检验边缘节点抗攻击能力。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
长期以来，设备管理系统建设面临“三高困境”：高成本（百万级投入）、高周期（6个月以上上线）、高依赖（需专业开发团队）。波士顿咨询调研指出，仅23%的中小企业拥有专职IT人员，导致数字化工具普及率不足30%。在此背景下，低代码开发平台（Low-Code Platform）凭借可视化拖拽、预置组件库与一键部署能力，正成为破局利器。
例如，浙江一家中小型纺织机械制造商通过搭贝零代码平台在两周内构建了涵盖设备台账、保养计划、故障申报与备件库存的完整管理系统。业务人员自主配置表单字段与审批流程，无需编写SQL即可生成动态看板，系统上线后设备平均修复时间（MTTR）缩短31%。
Gartner预测，到2027年全球60%的企业级应用将通过低代码/无代码方式构建，其中设备管理类应用占比预计达28%。头部平台如Mendix、OutSystems已推出专用工业模板，而国产平台则更聚焦本土合规要求与本地化服务响应速度。
- 核心趋势点： 低代码平台正与RPA、BPM工具深度融合，形成“流程自动化+数据管理”一体化解决方案；
- 组件市场兴起，第三方开发者可发布专用控件（如条码扫描、电子签名）供企业选购；
- AI辅助生成功能出现，用户输入自然语言描述即可自动生成初步页面原型。
- 成立由设备主管、IT专员与一线操作员组成的联合工作组，明确核心业务痛点；
- 选择具备丰富工业场景模板的低代码平台，优先考虑本地服务商以保障售后支持；
- 从小范围试点开始（如单一车间的点检管理），验证效果后再逐步推广；
- 充分利用平台社区资源，下载他人分享的设备巡检流程模板进行二次修改；
- 设置权限分级机制，确保敏感数据（如维修费用、供应商信息）仅限授权人员访问。
跨趋势协同：构建智能设备治理体系
单一技术突破虽具价值，但真正的竞争优势来自多趋势融合。例如，某光伏组件生产企业将上述三大趋势有机结合：在边缘侧部署振动传感器与推理芯片，实现电池片串焊机异常声音的实时捕捉；通过AI模型判断故障类型后，自动在低代码平台上创建工单并分配给最近的技术人员；同时更新设备健康评分，纳入月度KPI考核。整套流程从报警到响应平均耗时仅4.8分钟，相较此前人工上报效率提升近10倍。
这种“感知-决策-执行”闭环的背后，是组织流程的深度重构。企业不再将设备管理视为后勤支持职能，而是作为影响产能利用率与产品质量的关键环节。CMO（首席维护官）职位在部分先进制造企业中开始设立，直接向CEO汇报，统筹资产绩效与运营战略。
人才结构演变与技能升级
新技术落地倒逼人才结构变化。传统的“老师傅经验主导”模式正让位于“数据驱动决策”。Deloitte调查显示，2025年具备数据分析能力的设备工程师薪资溢价达27%。与此同时，复合型岗位如“工业数据分析师”、“边缘系统运维师”需求激增。
培训体系亟需更新。某汽车零部件集团与职业院校合作开设“智能维保定向班”，课程涵盖Python基础、传感器原理与低代码平台操作，学员结业后直接进入产线实践。该模式已被列入工信部《智能制造人才培养白皮书》典型案例。
政策驱动与标准建设加速
中国政府在《“十四五”智能制造发展规划》中明确提出，到2025年规模以上制造企业设备联网率超过70%，关键工序数控化率达68%。多地出台专项补贴政策，对实施智能运维项目的企业给予最高30%的投资补助。例如，苏州工业园区2025年拨付1.2亿元支持中小企业设备上云工程。
国际标准组织亦加快步伐。ISO正在修订《ISO 14224 石油天然气工业设备可靠性与维护数据交换》，新增关于AI模型输出格式与边缘节点日志记录的要求。这些标准化进程有助于打破信息孤岛，促进产业链协同。
