2026年初，全球制造业和能源行业迎来新一轮设备管理升级浪潮。据Gartner最新报告，超过67%的大型工业企业已在核心产线部署AI驱动的预测性维护系统，较2024年提升近30个百分点。与此同时，中国工信部发布《智能制造2026行动计划》，明确提出将设备全生命周期管理纳入企业数字化转型评估指标体系。在这一背景下，传统以人工巡检和定期保养为主的管理模式正加速退出历史舞台，取而代之的是融合物联网、人工智能与低代码平台的新型智能运维体系。例如，三一重工通过接入搭贝零代码平台，在6个月内完成了全国23个生产基地的设备数据中台建设，实现故障响应效率提升45%，年度运维成本下降18%。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
过去五年间，设备管理的核心逻辑已从“事后维修”向“事前预警”转变。传统的预防性维护依赖固定周期的检修计划，往往造成资源浪费或遗漏潜在风险。而基于机器学习的预测性维护（Predictive Maintenance）则通过实时采集设备振动、温度、电流等多维数据，构建健康度模型，提前7-14天识别出即将发生的故障。西门子在德国安贝格工厂的应用案例显示，引入AI分析后，电机类设备的非计划停机时间减少了62%，备件库存周转率提升了39%。
- 设备健康评分模型普及化：越来越多企业采用RUL（Remaining Useful Life）算法对关键资产进行动态评估；
- 边缘AI芯片加速落地：如NVIDIA Jetson系列模组支持本地化推理，降低云端依赖与延迟；
- 跨品牌设备数据融合需求上升：OPC UA协议成为统一接口标准，推动异构系统集成。
然而，AI模型的部署仍面临数据质量差、算法调优门槛高等挑战。尤其在中小制造企业中，缺乏专业数据科学家团队成为主要瓶颈。因此，行业开始转向“低代码+预置AI模块”的解决方案。例如，搭贝平台提供开箱即用的设备异常检测模板，用户只需拖拽传感器字段即可生成初步预警规则，并支持一键发布至生产环境。该方案已在浙江某汽车零部件厂成功应用，帮助其在无IT工程师的情况下完成首期智能运维系统搭建，[https://www.dabeikeji.com] 提供了完整的技术支撑路径。
- 建立标准化的数据采集规范，优先覆盖高价值、高故障率设备；
- 选择具备内置AI能力的低代码平台，减少对外部开发资源的依赖；
- 联合设备供应商共享原始运行数据，提升模型训练准确性；
- 设置阶段性目标，先实现基础告警功能，再逐步迭代至高级预测；
- 开展跨部门培训，确保运维人员能理解并使用AI输出结果。
案例扩展：山东某风电运营商利用搭贝平台整合SCADA系统与气象数据，构建叶片结冰预测模型。通过可视化流程编排，自动触发加热装置启动指令，避免因人工判断滞后导致的发电损失。项目上线后，冬季平均发电效率提升12.7%，[https://www.dabeikeji.com/trial] 的免费试用版本为其快速验证提供了技术支持。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同
随着工业现场设备数量激增，传统“设备→网关→云平台”的集中式架构暴露出延迟高、带宽压力大、单点故障风险等问题。边缘计算通过在靠近设备端部署轻量级计算节点，实现数据本地处理与决策闭环，已成为解决上述痛点的关键技术路径。IDC预测，到2026年底，全球将有超过48%的工业数据在边缘侧完成处理，较2023年增长近一倍。
- 实时控制响应要求推动边缘部署：如半导体生产线中的真空泵群需毫秒级联动调节；
- 数据隐私与合规驱动本地化处理：特别是在医疗设备、军工领域，敏感信息不得上传公网；
- 5G+MEC组合释放移动场景潜力：港口AGV、矿山无人驾驶矿卡等场景依赖边缘算力保障稳定性。
当前，边缘节点的软件管理仍是难点。许多企业采用定制化脚本或嵌入式程序，导致维护困难、版本混乱。为此，业内领先厂商开始探索“云管边端”一体化架构，即通过中心平台统一配置、监控和更新边缘应用。搭贝平台推出的Edge Studio工具包，允许用户通过图形化界面设计边缘逻辑流，自动生成适配ARM/x86架构的容器镜像，并支持远程批量部署与日志回传。某食品饮料企业在华东区12个灌装车间部署该方案后，设备参数调整效率提升70%，运维人员出差频次下降60%。
- 明确边缘计算的业务边界，聚焦低延迟、高安全、强自治场景；
- 选用支持MQTT、Modbus、HTTP等多种协议的边缘网关设备；
- 建立边缘应用的CI/CD流水线，实现版本可控与快速回滚；
- 制定边缘节点的监控策略，包括资源占用、网络状态与安全审计；
- 结合低代码平台实现边缘逻辑的可视化开发与协同管理。
| 能力维度 | 传统模式 | 边缘增强模式 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | 秒级~分钟级 | 毫秒级~百毫秒级 |
| 带宽消耗 | 高（原始数据上传） | 低（仅上传摘要/事件） |
| 故障容忍度 | 弱（依赖中心节点） | 强（本地自治运行） |
🔮 趋势三：低代码平台重构设备管理系统交付模式
长期以来，企业级设备管理系统（EAM/CMMS）项目普遍存在周期长、成本高、灵活性差的问题。一套完整的SAP PM模块实施通常需要6-12个月，投入数百万元，且难以适应快速变化的业务需求。而低代码开发平台的兴起，正在打破这一僵局。Forrester研究指出，2025年全球约35%的企业应用由非专业开发者通过低代码工具构建，其中设备管理类应用增速位居前三。
- 业务人员自主搭建轻量级应用：如点检表单、工单流转、备件申领等高频场景；
- 快速对接多种数据源与API：支持连接PLC、MES、ERP及第三方云服务；
- 灵活应对组织架构与流程变更：审批流、通知机制可随时调整无需重写代码。
搭贝作为国内领先的低代码平台，已在设备管理领域形成成熟实践。其提供的“设备台账+工单中心+数据分析”三位一体模板，帮助企业快速启动数字化运维。更重要的是，平台支持与主流IoT平台（如华为OceanConnect、阿里云IoT）深度集成，实现设备状态自动同步与告警触发。江苏某电子制造企业原计划采购某国际品牌EAM系统，预算达480万元。后改用搭贝平台自行搭建核心功能模块，总投入不足80万元，交付周期缩短至7周，且后续可根据产线扩张持续迭代。相关模板与教程可在 [https://www.dabeikeji.com/solutions/device-management] 获取。
- 识别高频、标准化程度高的设备管理流程作为切入点；
- 组建由IT、运维、生产组成的联合小组，共同设计应用原型；
- 优先选用支持设备专属组件（如二维码扫描、地理位置记录）的平台；
- 建立应用发布审核机制，防止权限滥用与数据泄露；
- 定期收集一线用户反馈，持续优化交互体验与功能覆盖。
扩展建议：对于尚未启用低代码的企业，可先从“试点项目”入手。例如选择一条产线或一类设备，使用搭贝免费版搭建简易点检系统，验证效果后再推广。目前已有超过1.2万家企业通过 [https://www.dabeikeji.com/trial] 完成首次体验，平均创建应用时间仅为3.2小时。
趋势融合下的新机遇：构建自进化型设备管理体系
单一技术趋势虽具价值，但真正的突破来自于多趋势的协同效应。当AI预测、边缘计算与低代码平台深度融合时，企业有望构建具备“感知—分析—决策—执行”闭环能力的自进化型设备管理体系。在这种架构下，设备自身不仅是被管理对象，更成为参与优化的智能节点。例如，一台数控机床可通过边缘AI识别刀具磨损趋势，自动在搭贝平台上创建维修工单，并预约空闲时段停机更换，同时将历史数据反馈至云端模型用于持续训练。
这种体系的核心优势在于敏捷性与可扩展性。面对突发产能调整或新设备接入，系统可在数小时内完成配置更新，而非传统方式的数周等待。此外，由于大部分逻辑由业务人员维护，IT部门得以聚焦于基础设施稳定与安全保障，形成高效分工。
行业影响与挑战并存
上述趋势的演进正深刻改变设备管理行业的生态格局。一方面，传统软件厂商面临来自低代码平台的竞争压力，必须加快产品模块化与开放化进程；另一方面，设备制造商也开始向“服务化”转型，提供更多嵌入式智能功能作为差异化卖点。ABB近期推出的IRC7机器人控制器即内置了基础预测算法，可直接输出健康报告。
但同时也带来新的挑战：首先是数据治理难题，如何确保跨系统、跨层级的数据一致性与可信度；其次是人才结构转型，运维团队需掌握基本的数据分析与流程建模能力；最后是安全风险上升，尤其是边缘节点的物理防护与软件更新机制亟待加强。
未来展望：向“无人值守运维”迈进
展望2026年下半年及以后，设备管理将进一步向“无人值守运维”方向发展。这并非指完全去除人工干预，而是通过智能化手段大幅压缩常规操作的人力投入，使技术人员能够专注于复杂故障处理与系统优化。实现这一目标的关键，在于打通设备层、控制层、运营层之间的信息断点，并建立统一的数据语义模型。
可以预见，未来的设备管理系统将不再是孤立的软件模块，而是融入企业整体数字孪生架构的重要组成部分。它将与供应链、质量管理、能源监控等系统实时联动，为高层决策提供动态依据。而低代码平台将继续扮演“连接器”与“加速器”的角色，让企业以更低的成本、更快的速度实现个性化创新。推荐关注搭贝平台最新发布的设备知识图谱功能，助力企业沉淀运维经验，[https://www.dabeikeki.com/recommend/device-knowledge-graph]。
