2026年初，全球制造业和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，同比增长19.3%。其中，中国市场的增速尤为显著，达到23.6%，主要驱动力来自智能制造政策推动与企业降本增效的迫切需求。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业已全面部署AI驱动的预测性维护系统，设备非计划停机率下降超40%。与此同时，中小型企业正面临技术门槛高、系统集成难、人才短缺等现实挑战。在此背景下，如何借助新兴技术实现设备管理从“被动响应”向“主动治理”转型，成为行业关注焦点。
🚀 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
传统设备管理长期依赖定期巡检与故障后维修，不仅效率低下，且易造成资源浪费。随着传感器成本持续下降与AI算法成熟，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance）正从试点项目走向大规模应用。麦肯锡研究显示，采用AI预测模型的企业平均可将设备维修成本降低20%-30%，使用寿命延长25%以上。
当前主流技术路径是通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，实时采集运行数据，并上传至云端AI平台进行异常检测与寿命预测。例如，西门子在其燃气轮机产品线中嵌入了自研的MindSphere AI引擎，能够提前7-14天预警潜在故障，准确率达92%以上。国内某风电运营商通过部署类似系统，在一年内减少风机故障停机时间达1,800小时，直接经济效益超过1,200万元。
然而，AI模型训练需要大量高质量历史数据，这对许多中小企业构成障碍。此外，不同品牌设备通信协议不统一，导致数据孤岛问题突出。因此，单纯依赖高端厂商解决方案难以覆盖全行业需求。
- 建立标准化设备数据采集规范，优先对高价值、高故障率设备实施传感器改造；
- 选择支持开放API接口的AI分析平台，确保与现有MES/ERP系统无缝对接；
- 引入模块化AI工具包，如预训练故障识别模型，降低算法开发门槛；
- 结合低代码平台快速搭建可视化监控看板，提升一线人员使用体验；
- 开展跨企业数据协作试点，在保障隐私前提下共享典型故障样本库。
值得关注的是，搭贝低代码平台[https://www.dabeikeji.com]已推出面向设备管理的AI集成模板，用户可通过拖拽方式接入第三方AI服务或本地模型，无需编写代码即可完成从数据采集到告警推送的全流程配置。某包装机械制造商利用该方案在两周内部署完成产线主轴健康监测系统，节省开发成本约60%。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时决策，构建分布式智能设备网络
随着设备连接数激增，传统“端-云”架构暴露出延迟高、带宽压力大、安全性弱等问题。特别是在钢铁、化工等高危场景中，毫秒级响应至关重要。边缘计算（Edge Computing）因其靠近数据源、低延迟、本地自治等特点，正在重塑设备管理的技术架构。Gartner预测，到2026年底，超过55%的工业数据将在边缘侧处理，较2023年的30%大幅提升。
典型应用场景包括：在注塑机控制器旁部署边缘网关，实时分析压力曲线并自动调整参数以防止模具损坏；在矿区运输卡车上安装边缘AI盒子，即时识别轮胎异常磨损并触发检修流程。这些操作若依赖云端处理，往返延迟可能超过500ms，而边缘节点可在50ms内完成闭环控制。
更深层次的影响在于，边缘计算使得设备具备一定程度的“自主意识”，从而支持去中心化的协同调度。例如，一条柔性装配线上多个工位设备可通过边缘节点相互通信，动态协商任务优先级与资源分配，显著提升整体OEE（设备综合效率）。
- 评估现有设备网络拓扑，识别对实时性敏感的关键控制点；
- 选用支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），便于应用更新与远程管理；
- 制定边缘-云协同策略，明确哪些数据需上传、哪些逻辑在本地执行；
- 强化边缘节点安全防护，防止物理接触攻击与固件篡改；
- 推动OPC UA over TSN标准落地，实现跨厂商设备互联互通。
为降低边缘系统开发难度，搭贝平台提供边缘应用一键打包功能[https://www.dabeikeji.com/free-trial]，开发者可先在云端设计业务逻辑，测试通过后自动生成适用于ARM/X86架构的边缘镜像，极大缩短部署周期。目前已有30余家系统集成商将其用于智慧园区、智能仓储等项目交付。
边缘智能与云计算能力对比表
| 维度 | 边缘计算 | 云计算 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | 1-50ms | 100-1000ms |
| 带宽占用 | 低（仅上传摘要） | 高（原始数据流） |
| 可靠性 | 断网仍可运行 | 依赖网络连接 |
| 适用场景 | 实时控制、本地决策 | 大数据分析、长期趋势建模 |
🔮 趋势三：低代码平台重构开发模式，加速设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业设备管理系统建设受困于开发周期长、变更成本高、IT与OT部门协作不畅等问题。一套定制化EAM（企业资产管理）系统通常需6-12个月上线，而业务需求往往在项目中期就已发生变化。低代码开发平台的兴起，正在打破这一僵局。Forrester数据显示，2025年全球67%的企业将采用低代码工具构建关键业务应用，其中制造业占比最高。
其核心价值在于：通过图形化界面与预制组件库，使具备一定技术背景的业务人员也能参与系统构建。某汽车零部件工厂的设备主管在参加三天培训后，独立完成了车间点检任务派发模块的搭建，并与原有SCADA系统实现数据互通。整个过程耗时不到40小时，相较传统外包开发节省费用逾8万元。
更重要的是，低代码平台支持快速试错与持续优化。当新增一条自动化产线时，管理人员可自行调整资产台账结构、重新配置报警规则，无需等待IT排期。这种“业务主导”的开发范式，显著提升了组织应对变化的能力。
- 梳理设备管理核心流程（如巡检、保养、报修、备件申领），识别高频变更环节；
- 选择支持工业协议解析（如Modbus、OPC UA）的低代码平台；
- 建立企业级组件库，沉淀常用表单、报表、审批流模板；
- 设置权限分级机制，确保业务人员修改不影响系统稳定性；
- 与主数据管理系统联动，保证设备编码、位置信息一致性。
推荐使用搭贝零代码平台[https://www.dabeikeji.com/recommend/db2026]，其专为制造业场景优化，内置设备台账管理、预防性维护计划、工单闭环跟踪等功能模块，支持微信小程序、APP、PC多端同步。某食品饮料企业通过该平台在一个月内完成全国12个生产基地的设备管理体系标准化，首次实现总部对基层运维数据的实时掌控。
低代码平台选型评估矩阵
评估维度说明：
- 工业协议支持：是否原生兼容常见PLC通讯协议
- 离线运行能力：移动端在无网络环境下能否提交工单
- 审批流灵活性：是否支持条件分支、会签、加签等复杂逻辑
- 集成扩展性：能否通过Webhook/API对接SAP、用友等ERP系统
- 学习曲线：普通员工掌握基础操作所需时间（建议≤3天）
🌐 趋势延伸：数字孪生与碳足迹追踪开启新应用场景
在上述三大核心趋势基础上，设备管理正向更高维度演进。数字孪生技术开始从概念验证走向实际运营。通过构建物理设备的虚拟映射，企业可在投产前模拟运行状态，优化维护策略。施耐德电气在天津的智慧工厂中，利用数字孪生对空压机群组进行能耗仿真，最终实现节能18.7%。
同时，随着ESG披露要求趋严，设备层级的碳排放监测成为新刚需。ABB最新推出的智能电机内置碳核算模块，可实时记录每千瓦时电能对应的CO₂排放量，并生成符合GHG Protocol标准的报告。这为制造企业应对欧盟CBAM（碳边境调节机制）提供了底层数据支撑。
🔧 实践建议：分阶段推进智能化升级路径
面对多元技术融合趋势，企业应避免“一步到位”的冒进思维，采取渐进式策略：
- 夯实基础：完成重点设备联网与基础数据采集，建立唯一设备编码体系；
- 局部突破：选取1-2条产线试点预测性维护或边缘智能控制，验证ROI；
- 平台整合：引入低代码平台统一管理各类应用，打破烟囱式系统格局；
- 生态协同：与供应商、客户共享设备健康数据，探索服务化转型新模式。
值得注意的是，技术只是手段，真正的变革源于管理模式创新。建议设立“设备智能运营中心”（DIOC），统筹IT、OT、生产、采购等部门资源，形成跨职能协作机制。某家电巨头通过该模式，将平均故障修复时间（MTTR）从4.2小时压缩至1.8小时。
📌 成功案例：中小型电机厂的低成本智能化转型
浙江某中小型电机生产企业年产量约50万台，过去依赖纸质点检记录与Excel台账，管理混乱。2025年Q3启动数字化改造，采取以下步骤：
- 采购低成本振动传感器（单价＜200元），加装于生产线主轴与轴承部位；
- 部署国产边缘计算网关，实现本地异常检测与数据预处理；
- 选用搭贝平台搭建设备管理应用，包含工单派发、备件库存、绩效看板等功能；
- 培训班组长使用手机APP上报故障，维修完成后拍照上传留痕；
- 每月导出数据分析报告，持续优化保养周期。
项目总投资不足15万元，上线六个月后即显现成效：设备综合效率提升14.3%，月度突发故障次数下降62%，备件库存周转率提高2.1倍。该案例证明，即使资源有限的中小企业，也能通过合理技术组合实现高效转型。
