2026年初，全球制造业正加速向数字化纵深演进。据IDC最新发布的《中国工业物联网平台市场追踪报告》显示，2025年中国设备管理平台市场规模同比增长28.7%，达到193亿元人民币，其中基于AI驱动的预测性维护系统部署率首次突破41%。与此同时，国家工信部在《智能制造发展指南（2025-2030）》中明确提出“推动设备全生命周期管理平台普及率超60%”的目标。这一系列政策与市场动向表明，传统以人工巡检和定期保养为核心的设备管理模式正在被颠覆。企业亟需构建集感知、分析、决策于一体的智能化设备管理体系，而搭贝零代码平台[https://www.dabeitech.com]的快速配置能力，正成为中小制造企业实现轻量化转型的关键支撑。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，推动预测性维护从概念走向规模化落地
过去五年间，尽管众多企业尝试引入物联网传感器采集设备运行数据，但多数仍停留在“看得见”阶段，未能实现“预判故障”的深层价值。进入2026年，随着边缘AI芯片成本下降及机器学习模型训练效率提升，AI驱动的预测性维护已进入商业化爆发期。例如，三一重工在其泵车设备上部署了融合振动、温度、油液多模态数据的AI诊断系统，通过历史故障库训练出的LSTM神经网络模型，提前72小时预警主液压缸磨损风险，准确率达92.3%，年均减少非计划停机时间达136小时。
- 设备异常模式识别精度显著提升，误报率较传统阈值报警降低60%以上；
- 运维成本结构发生根本转变，预防性维护投入占比上升至总运维预算的54%；
- 设备OEE（综合效率）平均提高8.2个百分点，部分领先产线突破90%大关。
然而，AI模型开发对算法工程师依赖度高、部署周期长等问题依然制约其普及。特别是在中小型制造企业中，缺乏专业IT团队导致项目难以持续推进。此时，低代码平台的价值凸显出来。搭贝零代码平台提供标准化的AI集成接口，支持用户通过拖拽方式将预训练模型嵌入设备监控流程。例如，在某汽车零部件厂的应用案例中，客户仅用3天时间便完成了对12台CNC机床的振动趋势建模，并实现了自动触发工单功能，大幅缩短了从数据采集到决策响应的时间链路[https://www.dabeitech.com/trial]。
- 优先选择具备开放API架构的设备管理系统，确保可接入主流AI引擎如TensorFlow Lite或华为MindSpore；
- 建立设备数字孪生档案，整合设计参数、维修记录、运行日志等多源信息作为模型输入特征；
- 采用“试点先行”策略，在关键瓶颈设备上验证模型有效性后再推广；
- 借助搭贝平台的可视化规则引擎，将复杂算法输出转化为可执行的操作指令，降低一线人员使用门槛；
- 定期更新训练样本库，结合实际维修反馈优化模型泛化能力。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时响应，重构设备控制与安全边界
随着5G专网和TSN（时间敏感网络）技术在工厂内部署深化，设备管理系统的响应延迟要求已从秒级压缩至毫秒级。在此背景下，边缘计算正逐步替代中心化云架构，成为高实时性场景的核心支撑。根据ABI Research统计，2025年全球部署于生产现场的边缘节点数量同比增长47%，其中超过60%用于设备状态监测与闭环控制。以宁德时代某动力电池生产线为例，其在涂布机上部署了基于NVIDIA Jetson AGX的边缘推理盒子，实现实时检测极片厚度偏差并动态调节辊压参数，产品不良率下降34%。
| 部署模式 | 平均响应延迟 | 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 |
| 云边协同 | 50~200ms | 中 | 批量设备健康评估、跨厂区调度 |
| 本地边缘计算 | <20ms | 低 | 高速运动控制、紧急制动联动 |
值得注意的是，边缘侧资源受限带来的管理复杂性不容忽视。如何统一配置数百个分散节点？怎样保障固件升级过程中的业务连续性？这些问题催生了“边缘设备即服务”（Edge-as-a-Service）新模式。搭贝平台推出的边缘应用编排工具，允许用户通过图形化界面定义数据流路径、设置本地缓存策略，并支持一键下发至指定设备组。某食品包装企业利用该功能，在26个边缘节点同步部署了视觉质检微服务，整体上线周期由原计划的两周缩短至48小时[https://www.dabeitech.com/solutions/edge-computing]。
- 明确区分数据处理层级，高频实时任务交由边缘端执行，战略分析保留在云端；
- 选用支持Kubernetes Edge扩展的框架，提升边缘集群的弹性伸缩能力；
- 建立边缘节点健康度看板，实时监控CPU负载、存储余量、网络连通性等指标；
- 实施灰度发布机制，先在单条产线验证新版本稳定性再全面推送；
- 利用搭贝平台的远程调试模块，无需物理接触即可排查边缘应用异常。
🔮 趋势三：低代码平台崛起， democratizing 设备管理应用开发权
长期以来，企业定制化设备管理系统依赖外包开发，项目周期动辄半年以上，且后期修改困难。麦肯锡调研指出，高达67%的工业软件项目因需求变更频繁而导致延期或超支。如今，低代码技术正打破这一困局，使业务部门能够自主构建适配产线特性的管理工具。西门子在其成都数字化工厂推行“公民开发者”计划，鼓励设备主管使用低代码平台搭建点检表单、备件申领流程等轻应用，两年内累计上线83个模块，平均每个应用开发耗时不足5人日。
低代码的优势不仅体现在敏捷性上，更在于其强大的集成能力。现代设备管理涉及ERP、MES、SCM等多个系统，传统对接需编写大量中间件代码。而搭贝平台内置超过120种工业协议转换器（包括Modbus、OPC UA、Profinet），并提供标准化的数据映射向导，使得非技术人员也能完成SAP PM模块与设备台账系统的双向同步。此外，其移动端H5渲染引擎兼容Android/iOS/鸿蒙系统，确保巡检人员无论使用何种终端均可获得一致体验。
- 设立内部低代码能力建设小组，组织定期培训与优秀案例分享会；
- 制定应用命名规范与权限管理体系，防止“影子IT”失控蔓延；
- 优先开发高频刚需场景，如点检打卡、故障上报、润滑计划提醒等；
- 结合RPA机器人自动抓取外部系统数据，补充设备管理信息维度；
- 推荐***[https://www.dabeitech.com/community]加入搭贝用户社区，获取行业模板与最佳实践资源。
延伸洞察：设备碳足迹追踪或将成下一竞争焦点
随着欧盟CBAM（碳边境调节机制）全面实施，出口导向型企业面临越来越严苛的绿色合规压力。2026年起，德国大众集团要求一级供应商提供每台生产设备的年度单位产出碳排放数据。这促使设备管理范畴从“可用性保障”向“可持续运营”延伸。通过在设备控制系统中嵌入能耗计量模块，并结合电网碳强度动态因子，企业可精确核算各工序的隐含碳排放。某光伏组件制造商已在搭贝平台上开发出“碳效看板”，实时展示每条生产线的kWh/Watt碳绩效排名，激励班组优化开机策略。
实施建议：构建三层能力体系应对未来挑战
面向2026年及以后的设备管理升级路径，建议企业构建“感知层—分析层—执行层”三位一体的能力架构：
- 感知层：升级老旧设备通信接口，统一采用支持语义互操作的OPC UA over TSN标准；
- 分析层：部署轻量化AI推理环境，结合知识图谱技术挖掘设备关联故障规律；
- 执行层：打通ERP/MES/EAM系统壁垒，实现从故障识别到采购审批的端到端自动化。
尤为重要的是，应将低代码平台定位为连接OT与IT的“粘合剂”。它不仅能快速封装新技术成果，还能促进跨职能协作。例如，当工艺工程师发现某种加工参数组合易引发主轴过热时，可通过搭贝平台立即创建新的监控规则并推送给相关设备管理员，整个过程无需任何编码介入。这种敏捷响应能力，正是未来智能制造竞争力的核心体现。
