根据Gartner 2026年初发布的《全球企业资产智能化白皮书》，全球制造业与能源行业在设备管理领域的数字化投入同比增长23.7%，其中超过68%的企业已将AI驱动的预测性维护纳入核心战略。这一趋势的背后，是工业物联网（IIoT）设备连接数突破120亿台所带来的运维压力激增。以三一重工为例，其通过部署智能传感网络与云端分析平台，2025年全年设备非计划停机时间下降41%，维修成本降低29%。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，到2027年重点工业企业关键设备联网率需达到85%以上。这些政策与市场双重驱动因素，正在加速重构传统设备管理模式。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流运维范式
过去十年，设备维护经历了从被动响应（Breakdown Maintenance）到预防性维护（Preventive Maintenance），再到如今以数据为核心的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）的演进。据麦肯锡最新调研显示，采用AI-PdM的企业平均可减少30%-50%的意外故障，并延长设备寿命15%-30%。其核心技术支撑在于机器学习模型对振动、温度、电流等多维传感器数据的实时建模能力。例如，西门子在其燃气轮机产品线中引入LSTM神经网络进行剩余使用寿命（RUL）预测，准确率达到92.4%。
- 核心趋势点：基于深度学习的异常检测算法正逐步替代传统的阈值报警机制；
- 设备健康评分系统（Equipment Health Score, EHS）开始成为企业资产管理（EAM）系统的标配模块；
- 边缘AI芯片（如英伟达Jetson系列）推动推理任务本地化，降低云端依赖与延迟风险。
然而，落地过程中仍面临三大挑战：一是历史故障数据稀缺导致模型训练不足；二是跨品牌设备协议异构造成数据采集困难；三是现场工程师对AI建议的信任度偏低。某石化企业在初期试点时发现，尽管系统提前72小时预警了压缩机轴承磨损，但操作员因缺乏可视化解释而未及时处理，最终导致小范围停产。
- 建立标准化的数据治理框架，统一OPC UA、Modbus、MQTT等协议接口，确保数据完整性；
- 引入可解释AI（XAI）技术，在告警信息中附加特征贡献度热力图与相似案例比对；
- 结合AR眼镜实现“数字孪生+现场巡检”融合，提升一线人员决策效率；
- 推荐使用搭贝零代码平台快速搭建PdM原型系统，无需编写代码即可接入PLC、SCADA数据源并配置预警规则；
- 开展“AI-人工协同”试点项目，通过双轨制运行积累信任资本。
值得关注的是，搭贝平台提供的可视化流程引擎支持拖拽式构建故障诊断逻辑树，配合内置的时间序列分析组件，可在两周内完成一个产线级预测模型的部署验证。某汽车零部件厂利用该方案实现了主轴电机过热预警准确率从67%提升至89%，且开发周期缩短60%以上。
📊 趋势二：边缘计算与云边协同架构重塑设备控制逻辑
随着5G专网和TSN（时间敏感网络）技术的普及，设备管理层级正从“集中式云控”向“分布式边缘自治”迁移。IDC数据显示，2025年全球边缘计算支出已达320亿美元，其中工业场景占比达44%。典型的架构变革体现在：原本集中在中心服务器的PID控制、联锁保护等功能，正被下沉至靠近设备的边缘网关或工控机上执行。这种转变不仅降低了通信延迟（从百毫秒级降至10ms以内），还增强了系统在断网情况下的持续运行能力。
- 核心趋势点：云边协同模式下，云端负责策略优化与全局调度，边缘端专注实时控制与本地决策；
- 容器化技术（如Kubernetes + KubeEdge）使应用能在不同边缘节点间动态迁移；
- 安全隔离机制（如零信任架构）保障边缘设备免受外部攻击。
以风电行业为例，金风科技为其分散在全国的数万台风机部署了边缘计算单元，每个单元独立完成偏航控制、变桨调节等高频操作，同时每15分钟上传一次汇总数据至阿里云进行能效分析。此举使得单台风机年发电量提升约3.2%，运维响应速度提高5倍。但在实施过程中，也暴露出边缘资源受限、软件版本碎片化等问题。
- 制定统一的边缘应用打包规范（如OCI镜像标准），实现“一次开发、多点部署”；
- 采用轻量化AI框架（如TensorFlow Lite for Microcontrollers）适配低端硬件；
- 建立远程OTA升级通道，确保固件与算法同步更新；
- 利用搭贝边缘集成套件实现MQTT Broker、数据缓存、规则引擎的一体化配置；
- 设置灰度发布策略，避免批量升级引发连锁故障。
典型案例：钢铁厂轧机控制系统升级
| 指标 | 原系统 | 新边缘架构 |
|---|---|---|
| 控制周期 | 200ms | 20ms |
| 故障恢复时间 | 15分钟 | 90秒 |
| 月均停机次数 | 6次 | 1次 |
该案例表明，边缘智能不仅能提升控制精度，还能显著增强生产连续性。值得注意的是，搭贝平台支持通过图形化界面定义边缘流处理逻辑，例如设置“当温度突升>5°C/s且振动值>7mm/s²时触发紧急停机”，极大降低了开发门槛。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
传统EAM系统开发周期长、成本高、灵活性差的问题长期制约企业创新。Forrester研究指出，采用定制化SAP PM模块的企业平均上线时间为14个月，总拥有成本（TCO）超过千万人民币。相比之下，低代码平台正以“业务即代码”（Business-as-Code）的理念打破IT与OT之间的壁垒。2025年全球低代码市场规模已达580亿美元，年复合增长率达34%。在设备管理领域，其价值体现在快速响应工艺变更、支持个性化报表、实现移动端无缝接入等方面。
- 核心趋势点：非专业开发者可通过拖拽组件构建完整的设备台账、巡检计划、备件库存系统；
- API集市提供与主流MES、ERP、IoT平台的标准对接能力；
- 版本控制系统支持多人协作与变更追溯，满足合规审计要求。
某电子制造企业曾面临新产品导入（NPI）阶段设备参数频繁调整的问题，原有系统每次修改需提交工单等待IT部门排期，平均耗时5.8天。转而使用搭贝平台后，由生产主管自行设计表单与审批流，变更平均处理时间缩短至4小时以内。更关键的是，系统自动生成的操作日志帮助其顺利通过ISO 9001年度审核。
- 明确低代码应用边界，核心交易类系统仍建议采用传统开发模式；
- 建立企业级组件库，统一UI风格与数据格式，避免“碎片化”应用泛滥；
- 实施权限分级管理，防止越权访问敏感设备数据；
- 定期开展培训工作坊，提升一线员工数字化素养；
- 立即点击申请搭贝平台免费试用账号，体验30分钟搭建设备巡检系统的极致效率。
专家观点：未来三年，设备管理系统的竞争力不再取决于功能多少，而是迭代速度。谁能更快地将现场经验转化为数字流程，谁就能赢得运营优势。
🌐 扩展趋势：数字孪生与碳足迹追踪的融合演进
虽然尚未成为普遍实践，但数字孪生与绿色制造的结合已显现出巨大潜力。施耐德电气在其法国勒沃鲁瓦工厂构建了全厂级数字孪生体，不仅能模拟设备运行状态，还可实时计算每台机组的能耗强度与碳排放量。该系统通过与欧盟碳交易市场数据联动，自动优化生产排程以降低碳税支出。初步测算显示，年均减排达12.7%，相当于节省230万欧元合规成本。
- 高保真仿真引擎（如ANSYS Twin Builder）支持多物理场耦合建模；
- 区块链技术用于碳数据溯源，增强第三方认证可信度；
- 与ESG报告系统直连，简化信息披露流程。
尽管当前建设成本较高，但随着国产化建模工具崛起，预计2027年前后将迎来规模化应用拐点。建议领先企业先行试点，抢占绿色转型先机。
🔧 实施路径：构建可持续进化的设备管理生态
面对多重技术叠加带来的复杂性，企业应采取“平台+生态”策略。一方面，选择具备开放架构的技术底座，避免供应商锁定；另一方面，联合设备厂商、软件服务商、科研机构共建解决方案社区。例如，华为联合中国信通院发起的“工业智能体联盟”，已吸引超过200家成员单位参与标准制定与案例共享。
- 优先投资可复用的基础能力，如统一身份认证、设备元数据库、消息总线；
- 设立创新孵化基金，鼓励内部团队提出改进提案；
- 参与行业组织，获取前沿洞察与政策动向；
- 利用搭贝平台的开放API体系，轻松集成第三方AI模型或BI工具。
需要强调的是，技术只是手段，人才才是根本。某跨国制药集团在推进智能运维项目时，专门设立了“数字工匠”岗位，赋予其跨部门协调权与预算审批权，有效打通了数据孤岛。这种组织变革往往比技术选型更具决定性意义。
