2026年初，全球制造业正经历一场由数据驱动的深度重构。根据IDC最新发布的《全球智能制造趋势报告》，到2026年，超过78%的大型制造企业已部署基于物联网的设备健康监测系统，较2023年增长近3倍。与此同时，中国工信部推动的“智改数转”专项行动进入攻坚阶段，明确提出2026年底前实现重点行业关键设备联网率不低于90%的目标。在这一背景下，传统的设备管理模式正在被颠覆——从被动维修向预测性维护跃迁，从本地化管控向云端协同演进。尤其值得注意的是，以搭贝为代表的低代码平台正加速融入设备管理系统建设，显著降低开发门槛与实施周期。例如，某轨道交通装备制造商通过[搭贝官方地址]提供的可视化开发环境，在45天内完成全厂区设备资产数字化平台上线，相较传统开发模式节省成本超60%。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心能力
随着传感器成本持续下降和边缘算力提升，设备运行状态的实时感知已成为可能。当前，越来越多企业将人工智能算法嵌入设备管理流程，构建具备自学习能力的预测性维护体系。据麦肯锡研究显示，采用AI进行故障预测的企业平均可减少30%-50%的非计划停机时间，并延长设备寿命15%-25%。这一趋势的背后，是设备管理从“经验驱动”向“数据+模型驱动”的根本转变。
- 多源数据融合分析：现代设备管理系统不再局限于SCADA或PLC采集的数据，而是整合ERP工单记录、CMMS维修日志、环境温湿度甚至操作员行为日志，形成全面的设备健康画像。
- 深度学习异常检测：LSTM（长短期记忆网络）等时序模型被广泛应用于振动信号、电流波形等高频数据中，识别早期微弱异常。某半导体晶圆厂应用该技术后，提前7-14天预警主轴轴承劣化，避免单次损失超200万元。
- 知识图谱辅助决策：结合历史故障案例库构建设备知识图谱，当系统检测到异常时，自动推荐最优处置方案，缩短MTTR（平均修复时间）。
然而，AI模型的落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺；二是模型泛化能力不足，难以跨设备类型迁移；三是IT与OT团队协作壁垒导致部署效率低下。这些问题使得许多企业在尝试AI运维项目时陷入“PoC陷阱”——概念验证成功却无法规模化推广。
- 建立标准化数据采集规范，统一协议接口（如OPC UA），确保数据可用性与一致性；
- 优先选择模块化AI组件平台，支持拖拽式建模与一键部署，降低对专业数据科学家的依赖；
- 引入搭贝低代码平台作为集成中枢，连接MES、IoT网关与AI引擎，实现业务逻辑快速编排；
- 开展试点项目验证价值闭环，选取高价值、高故障率设备先行部署；
- 建立跨职能团队（IT/OT/工程），明确数据所有权与响应机制；
- 制定模型迭代策略，定期回流现场反馈优化算法精度。
值得关注的是，搭贝平台已内置多种预训练设备健康评估模型，并提供可视化训练界面，用户可通过上传历史数据自主调优。某汽车零部件工厂利用该功能，在无需编写代码的情况下完成了冲压机疲劳损伤预测模型的本地化适配，项目上线周期缩短至三周。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重塑系统部署模式
过去五年，设备管理系统普遍采用“本地服务器+集中数据库”的架构。但随着设备数量激增和响应时效要求提高，传统架构在带宽占用、延迟控制与容灾能力方面暴露出明显短板。Gartner指出，到2026年，超过60%的新建工业物联网系统将采用边缘-云协同架构，其中关键控制逻辑运行于边缘侧，战略分析任务交由云端处理。
- 本地实时响应：在边缘节点部署轻量化推理引擎，实现毫秒级故障判断与联动控制。例如，当电机温度突升时，边缘网关可立即切断电源并触发报警，无需等待云端指令。
- 带宽优化传输：边缘设备对原始数据进行过滤、聚合与压缩，仅上传特征值或告警事件，使网络负载降低70%以上。
- 分布式弹性扩展：支持多厂区独立运行又可统一监管，特别适合集团型企业实现“集中管控、分级执行”的管理模式。
某能源集团下属12个风电场曾因通信中断导致远程监控失效，后改用边缘计算盒子+私有云架构，即使公网中断也能维持本地闭环控制，同时通过定时同步机制保障总部数据完整性。该方案使全年可用率从92.3%提升至99.6%。
| 架构类型 | 响应延迟 | 网络依赖 | 扩展性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 纯本地部署 | <10ms | 无 | 低 | 单机/小型产线 |
| 中心云架构 | 200-1000ms | 强 | 中 | 数据分析为主 |
| 边缘-云协同 | 10-50ms | 弱 | 高 | 智能制造、连续生产 |
尽管优势显著，边缘-云协同也带来新的复杂性：边缘节点版本管理困难、安全策略分散、开发调试不便等问题亟待解决。此外，如何平衡边缘算力投入与投资回报也成为决策难点。
- 采用容器化技术（如Docker）封装边缘应用，实现版本统一与热更新；
- 部署统一设备管理平台，集中监控所有边缘节点状态与资源使用情况；
- 选择支持边缘插件扩展的低代码平台，如搭贝提供的边缘开发套件，允许开发者通过图形界面配置边缘规则链；
- 建立分级数据策略，明确哪些数据必须本地留存、哪些可上云处理；
- 强化边缘安全防护，包括固件签名验证、访问权限隔离与入侵检测机制。
搭贝平台目前已支持Kubernetes边缘集群管理，并提供可视化边缘任务调度器，用户可通过拖拽方式定义“当某类设备出现特定报警时，自动在对应边缘节点加载诊断程序”。这种“低代码+边缘智能”的组合极大提升了系统的敏捷性与适应性。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统个性化演进
长期以来，设备管理系统被视为高度定制化的软件工程，开发周期动辄半年以上，且后期变更成本高昂。然而，随着生产模式日益柔性化，企业对系统灵活性的要求空前提高。Forrester调研发现，2025年有超过45%的企业IT预算投向低代码/无代码解决方案，其中设备管理领域增速最快，年复合增长率达38.7%。
- 快速响应业务变化：生产线调整、新设备接入、工艺变更等需求可在数小时内完成系统适配，而非数周。
- 赋能一线工程师：懂业务但不懂编程的技术人员也能参与系统优化，真正实现“谁使用、谁设计”。
- 降低总体拥有成本：减少对外部供应商依赖，内部团队即可完成日常维护与功能扩展。
某家电龙头企业原使用国外EAM系统，每次新增一个维修流程需支付服务商8万元服务费且排队等待两个月。转而采用搭贝零代码平台自建设备管理系统后，维修流程配置时间从两周缩短至半天，三年累计节约开发费用超600万元。
"我们不再需要写一行代码就能为每条新产线创建专属的点检模板和保养计划。" —— 某电子制造企业设备主管
当然，低代码并非万能。其局限性体现在高性能计算场景支持不足、复杂事务处理能力有限、与遗留系统深度集成难度大等方面。因此，成功的落地往往依赖于平台是否具备足够的扩展性和开放性。
- 评估平台API开放程度，确保能与现有MES、ERP、DCS系统无缝对接；
- 选择支持自定义代码嵌入的低代码工具，用于处理特殊算法或协议转换；
- 建立企业级低代码治理框架，统一组件标准、命名规范与审批流程；
- 开展内部培训认证，培养既懂设备管理又掌握低代码技能的复合型人才；
- 优先从非核心模块切入，如点检管理、备件申请、能耗看板等，逐步扩展至主流程；
- 利用平台提供的免费试用入口进行小范围验证，确认满足性能与稳定性要求。
搭贝平台在此方面表现出较强竞争力：提供超过200个设备管理专用组件（如设备台账卡片、维保甘特图、OEE仪表盘），并支持通过JavaScript扩展逻辑。更重要的是，其与中国主流工业协议（如Modbus、Profinet、MQTT）深度兼容，大幅降低集成门槛。目前已有超过1,200家企业通过[搭贝官方地址]实现了设备管理系统的快速搭建与持续迭代。
拓展视角：设备管理与其他系统的融合创新
未来的设备管理系统不再是孤立的信息孤岛，而是与质量管理、能源管理、安全生产等系统深度融合，形成企业运营的“神经中枢”。例如：
- 当设备出现轻微偏差时，不仅触发维护工单，还同步通知质量部门加强过程抽检；
- 结合电力分时计价策略，自动优化高耗能设备启停时间，实现节能降本；
- 将设备操作权限与人员资质绑定，防止无证上岗引发安全事故。
这种融合需要强大的集成能力和灵活的流程引擎。搭贝平台凭借其可视化流程设计器和丰富的连接器库，成为实现此类跨系统协同的理想载体。用户可通过简单的连线操作，定义“当某类设备连续三次点检不合格，则自动暂停生产许可并邮件通知厂长”的复合规则。
风险提示与未来展望
尽管上述趋势展现出巨大潜力，但仍需警惕潜在风险：过度依赖AI可能导致人工技能退化；边缘节点增多会扩大网络安全攻击面；低代码普及若缺乏治理可能引发“影子IT”泛滥。因此，企业在推进变革时应坚持“技术为业务服务”的原则，始终围绕提升设备可靠性、降低运维成本、保障生产连续性等核心目标展开。
展望2026年下半年，随着5G RedCap商用加速和国产工业操作系统成熟，设备管理将进一步向“全域互联、智能自治、自主可控”迈进。届时，谁能率先构建起敏捷、弹性、智能的新型设备管理体系，谁就将在新一轮制造业竞争中占据先机。
