2026年初，全球制造业设备管理领域迎来关键转折点。据Gartner最新报告，超过67%的中大型制造企业已在核心产线部署AI驱动的预测性维护系统，较2023年增长近三倍。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数（2025）》显示，设备联网率已突破82%，但真正实现数据闭环管理的企业不足35%。这一巨大落差揭示出当前设备管理正从“连接优先”迈向“智能决策优先”的深水区。在这样的背景下，如何将海量设备数据转化为可执行的运营洞察，成为企业构建可持续竞争力的核心命题。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，推动预测性维护进入规模化落地阶段
传统设备维护长期依赖定期检修和故障响应模式，不仅成本高昂，且存在“过度维护”或“维护滞后”的双重风险。以某汽车零部件制造商为例，其冲压车间年均非计划停机达47小时，直接经济损失超1200万元。而随着AI算法与工业物联网（IIoT）技术的深度融合，基于设备运行数据的预测性维护（Predictive Maintenance）正在成为主流解决方案。
该模式通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，实时采集运行状态数据，并结合机器学习模型进行异常检测与寿命预测。例如，西门子在德国安贝格工厂应用的Sinematic系统，利用LSTM神经网络对电机轴承磨损趋势建模，提前14天预警潜在故障，准确率达91.3%。国内某光伏组件龙头企业引入类似方案后，设备综合效率（OEE）提升18.6%，年节约维护费用超2300万元。
值得注意的是，预测性维护的规模化落地仍面临三大挑战：一是数据质量参差不齐，尤其在老旧设备改造场景下；二是算法泛化能力弱，不同机型需重新训练模型；三是IT与OT系统割裂导致响应延迟。因此，仅靠单一技术供应商难以形成闭环。
- 建立统一的数据采集标准，优先覆盖高价值、高故障率设备节点；
- 采用模块化AI框架，支持快速迁移学习与跨设备模型复用；
- 构建集感知、分析、决策于一体的平台架构，打通MES、EAM与SCADA系统；
- 引入低代码开发工具，加速业务逻辑封装与前端可视化呈现——如搭贝零代码平台提供的设备健康看板模板，可在3日内完成部署并接入主流PLC协议；
- 设立专项试点项目，验证ROI后再逐步推广至全厂区。
值得关注的是，低代码平台在此过程中扮演了“粘合剂”角色。它无需底层程序员深度参与，即可将AI模型输出结果转化为工单触发规则、报警阈值联动策略及移动端通知机制。某家电集团通过免费试用搭贝系统，在两周内搭建起涵盖12类设备的预测维护原型系统，最终实现正式上线周期缩短60%。
📊 趋势二：边缘计算重构设备数据处理架构，实现毫秒级响应闭环
随着设备联网数量激增，传统“端-云”集中式计算架构暴露出明显瓶颈。某钢铁厂曾因网络波动导致轧机控制系统云端指令延迟达2.3秒，造成整卷钢板报废。此类事件促使行业将目光转向边缘计算（Edge Computing），即在靠近设备侧部署具备本地算力的网关或控制器，实现关键任务的即时处理。
IDC数据显示，2025年全球边缘设备支出已达1870亿美元，其中制造业占比达38.4%。典型应用场景包括：实时工艺参数调整、设备间协同控制、本地安全审计等。以半导体封装测试线为例，每小时产生超过2TB的过程数据，若全部上传云端将带来巨大带宽压力与存储成本。而通过在产线部署边缘节点，仅提取特征向量上传，原始数据本地留存，既保障了隐私合规，又提升了系统响应速度。
| 架构类型 | 平均响应时间 | 带宽占用 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | 800ms - 2s | 高 | 报表分析、长期趋势预测 |
| 边缘+云协同 | 10ms - 50ms | 中低 | 实时控制、紧急停机、质量判定 |
| 完全本地化 | <5ms | 无 | 安全联锁、运动控制 |
然而，边缘系统的部署并非简单替换硬件。其核心难点在于如何实现边缘节点的统一管理、远程更新与策略同步。许多企业在初期采用“烟囱式”建设，导致边缘资源碎片化，运维复杂度反而上升。
- 制定边缘基础设施标准化规范，明确硬件选型、操作系统及通信协议；
- 部署轻量级容器化运行环境（如K3s），支持微服务灵活编排；
- 建立边缘应用商店机制，实现算法模型一键下发与版本管控；
- 集成可视化配置界面，允许工程师通过拖拽方式定义数据路由规则；
- 推荐使用搭贝边缘集成方案，其内置的MQTT Broker与OPC UA转换器可无缝对接主流PLC与DCS系统，降低集成门槛。
实际案例表明，某新能源电池生产企业通过引入边缘智能网关，在涂布工序实现了湿度、张力、速度三参数的毫秒级联动调节，产品不良率下降34%。更重要的是，该系统可通过搭贝平台远程监控各站点边缘节点运行状态，及时发现算力瓶颈并动态调度资源，极大提升了整体可用性。
🔮 趋势三：低代码平台赋能一线工程师，打破设备管理系统定制化壁垒
长期以来，企业设备管理系统（EAM）升级高度依赖外部软件开发商，开发周期动辄数月，难以匹配产线快速迭代需求。麦肯锡调研指出，76%的制造企业抱怨现有EAM系统“功能僵化”，无法适应工艺变更或组织调整。而低代码开发平台的兴起，正从根本上改变这一格局。
这类平台通过图形化界面、预置组件库与逻辑编排引擎，使熟悉业务流程的一线工程师也能自主构建应用。例如，某食品饮料企业设备主管利用低代码工具，在三天内开发出一套“备件库存预警小程序”，自动关联采购周期、安全库存与设备BOM表，上线后缺料停工事件减少58%。更进一步，该应用后续被扩展为完整的“智能备件管理系统”，涵盖领用审批、二维码盘点、供应商绩效评估等功能模块。
为什么低代码适合设备管理场景？
- 设备管理流程高度场景化，标准软件难以全覆盖；
- 变更频繁，如新增设备型号、调整巡检路线等；
- 涉及多方协作，需快速生成审批流与通知机制；
- 数据来源多样，需灵活对接ERP、MES、SCADA等系统。
然而，市场上的低代码产品良莠不齐。部分平台虽宣称“零编码”，实则仍需大量脚本编写才能完成复杂逻辑。真正成熟的产品应具备：原生支持工业协议解析、内置设备台账模型、提供移动端离线填报能力、以及强大的权限管理体系。
- 选择具备工业基因的低代码平台，优先考察其在设备管理领域的成功案例；
- 建立内部“公民开发者”培养机制，鼓励设备工程师参与系统建设；
- 设定清晰的应用边界，核心交易系统仍由专业团队维护；
- 充分利用平台模板库，如搭贝官方提供的设备点检模板、预防性维护计划模板等，大幅缩短启动时间；
- 推动IT与OT团队联合评审，确保自建应用符合信息安全与数据治理要求。
值得一提的是，某轨道交通运营商通过申请免费试用搭贝平台，由车辆段技术员自行搭建了“车载空调故障追踪系统”，整合了TCMS数据、维修记录与乘客投诉信息，管理层可实时查看各列车空调健康评分。该项目不仅节省了约80万元外包开发费用，更激发了一线员工的创新积极性。
💡 扩展视角：设备管理向“服务化”演进，催生新型商业模式
除了上述三大核心技术趋势，设备管理的商业逻辑本身也在发生深刻变化。越来越多的设备制造商从“卖产品”转向“卖服务”，推出基于使用时长或产出量计费的订阅模式。例如，通用电气（GE）已将其航空发动机维护合同全面转为“Power by the Hour”服务包，客户按飞行小时支付费用，GE负责全生命周期可靠性保障。
这种转变倒逼企业必须建立更精细的设备使用计量体系与远程诊断能力。而低代码平台恰好能支撑此类快速实验。某注塑机厂商借助搭贝系统快速搭建了“设备即服务（Equipment-as-a-Service）”后台，集成设备开机时长统计、能耗分析、远程锁定等功能，仅用四周即完成MVP验证，目前已在华南区域试点推广。
🔧 实施路径建议：分阶段推进智能化转型
面对多重技术交汇，企业应避免“大跃进”式投入。建议采取“三层递进”策略：
- 基础层（0-6个月）：完成关键设备联网与数据采集，建立标准化台账与分类体系；
- 增强层（6-18个月）：部署预测性维护模型与边缘计算节点，实现局部闭环优化；
- 创新层（18个月以上）：开放低代码平台权限，鼓励一线创新，探索设备服务化等新商业模式。
在整个过程中，数据治理始终是成败关键。应同步建立元数据管理、数据血缘追踪与主数据标准，防止形成新的“数据孤岛”。同时，重视组织变革，设立“数字工匠”岗位，衔接技术与业务两端。
