根据IDC最新发布的《2026年中国企业设备管理数字化趋势报告》，截至2025年底，中国制造业中实现设备全生命周期数字化管理的企业占比已从2022年的31%跃升至57%，其中超过40%的企业已部署AI驱动的预测性维护系统。这一数据背后，是工业物联网（IIoT）平台普及率年均增长28%、边缘计算节点部署成本下降43%以及低代码开发在OT/IT融合场景中的快速渗透共同推动的结果。以三一重工、宁德时代为代表的领先制造企业，已通过构建自主可控的设备管理中枢平台，将设备停机时间平均缩短39%，运维人力成本降低32%。这标志着设备管理正从传统的“被动响应”模式向“主动预防+智能决策”的新范式加速演进。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心竞争力
传统设备维护长期依赖定期巡检和故障后维修，导致资源浪费与非计划停机频发。据麦肯锡研究显示，全球制造业每年因设备突发故障造成的经济损失高达500亿美元。而随着机器学习算法在振动分析、温度建模和电流特征提取等领域的成熟应用，基于AI的预测性维护正在改变这一局面。
例如，某大型风电运营商通过部署AI模型对风力发电机主轴轴承进行实时健康评估，提前14天预警潜在失效风险，使更换备件的窗口期精准化，单台机组年均减少非计划停机87小时。该模型训练数据来自过去五年累计超过2.3万小时的运行日志，并结合环境温湿度、风速载荷等外部变量进行多维建模，准确率达92.6%。
影响层面看，这一趋势不仅提升了设备可用率，更重构了运维组织架构。传统以“工单驱动”的维修团队正逐步转型为“数据分析师+现场工程师”协同作业的新模式。同时，设备制造商也开始将预测性维护能力打包为增值服务，形成新的盈利点。如西门子推出的MindSphere Predictive Maintenance Suite，已在汽车装配线客户中实现平均18个月的投资回报周期。
落地建议如下：
- 建立统一的数据采集标准，确保SCADA、PLC、传感器等多源数据的时间戳对齐与格式归一化；
- 优先选择高价值、高故障率的关键设备作为试点，验证AI模型的有效性与经济性；
- 引入可解释性AI（XAI）技术，提升运维人员对模型输出的信任度；
- 结合搭贝低代码平台快速搭建可视化监控看板，实现报警信息自动推送至移动端；
- 制定模型迭代机制，每季度根据实际反馈优化阈值参数与特征权重。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时决策闭环
随着5G与TSN（时间敏感网络）在工厂内部署深化，设备管理系统的响应速度要求已进入毫秒级。然而，将所有原始数据上传至云端处理存在延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。在此背景下，边缘计算成为打通“最后一米”数据链路的关键支撑。
典型应用场景包括：冲压生产线上的模具磨损实时检测、半导体刻蚀机工艺异常即时干预、AGV小车路径动态重规划等。这些任务均需在本地完成数据处理并触发控制指令，无法容忍云端往返延迟。目前主流方案采用“边缘网关+轻量化推理引擎”架构，在ARM架构硬件上运行TensorFlow Lite或ONNX Runtime，实现每秒数千条数据流的本地分析。
行业影响方面，边缘计算推动了设备管理权限的下放与智能化前移。一线操作员可通过HMI界面直接查看设备健康评分，并在异常发生时启动预设处置流程。某电子代工厂案例表明，部署边缘AI质检模块后，产品不良率下降41%，同时减少了70%的人工复检工作量。
为有效推进边缘计算落地，建议采取以下步骤：
- 评估现有设备通信协议兼容性，优先改造支持OPC UA over TSN的老旧产线；
- 选用具备Kubernetes边缘管理能力的平台，实现容器化应用的远程部署与升级；
- 在边缘侧部署微服务架构，分离数据采集、清洗、推理与上报功能模块；
- 利用搭贝平台提供的边缘集成模板，快速连接Modbus、Profinet等工业协议；
- 建立边缘-云协同机制，关键事件日志同步至中心数据库用于长期趋势分析。
🔮 趋势三：低代码平台加速OT/IT系统融合
长期以来，运营技术（OT）与信息技术（IT）之间存在“两张皮”现象：MES系统难以获取实时设备状态，ERP无法反映真实产能波动。而随着业务敏捷性需求上升，传统定制开发周期长、成本高的弊端日益凸显。低代码开发平台凭借其可视化建模、拖拽式配置和标准化接口能力，正成为打破壁垒的核心工具。
以某食品饮料龙头企业为例，其原有设备报修流程需经过纸质工单传递、电话确认、手工录入三个环节，平均响应时间达6.8小时。通过使用搭贝平台在两周内搭建了一套集扫码报修、自动派单、进度追踪、绩效统计于一体的轻应用，全流程压缩至45分钟以内，且无需新增专职开发人员。
该趋势带来的深层变革在于：让懂业务的一线管理者也能参与系统建设。车间主任可根据生产节奏自行调整保养计划提醒规则，质量主管可灵活定义SPC控制图报警条件。这种“公民开发者”文化的兴起，极大提升了组织适应变化的能力。
成功实施低代码战略的关键举措包括：
- 明确平台治理框架，设立低代码应用审批与安全审计机制；
- 构建企业级组件库，封装常用功能如设备台账查询、OEE计算器、能耗对比图表等；
- 与主流MES、EAM、CMMS系统建立API连接器，避免形成新孤岛；
- 推荐使用搭贝零代码平台内置的设备管理模板包，涵盖TPM管理、点检巡检、备件库存等多个场景；
- 开展分层培训体系，针对不同角色提供基础操作、逻辑设计、数据建模三类课程。
扩展要素：设备管理成熟度评估模型（DMMM）
为帮助企业识别当前所处发展阶段，我们提出五级设备管理成熟度模型：
| 等级 | 特征描述 | 技术支撑 |
|---|---|---|
| Level 1 - 基础记录 | 依赖纸质台账，无统一编码体系 | Excel、纸质档案 |
| Level 2 - 数字化采集 | 实现电子化登记，初步信息化 | 条码扫描、简单数据库 |
| Level 3 - 系统集成 | 多系统联动，数据共享基本实现 | EAM/MES对接、API集成 |
| Level 4 - 智能分析 | 具备预测预警能力，辅助决策 | AI模型、BI报表 |
| Level 5 - 自主优化 | 系统自学习、自调整，闭环自治 | 边缘智能、数字孪生 |
调研发现，目前国内企业分布集中在Level 2至Level 3之间，仅不足10%达到Level 4及以上。建议企业对照模型定位自身阶段，制定渐进式升级路径。
跨行业实践启示
不同行业在设备管理演进中展现出差异化路径：
- 离散制造：聚焦单台设备精度保持与换型效率，强调数字孪生仿真与预防性维护；
- 流程工业：关注连续生产稳定性，侧重过程参数偏移预警与安全联锁优化；
- 公共设施：重视资产寿命管理与合规审计，突出全生命周期成本核算；
- 新能源：面对分布式布局挑战，亟需远程集中监控与智能诊断支持。
值得注意的是，尽管行业特性各异，但底层技术栈呈现高度趋同。无论是光伏电站的逆变器群控，还是地铁信号系统的状态监测，都离不开统一的数据模型、可靠的通信协议和灵活的应用开发能力。这也为通用型设备管理平台的发展提供了广阔空间。
安全与合规挑战不容忽视
随着设备联网比例提升，网络安全威胁呈指数级增长。2025年工信部通报的工业控制系统安全事件中，超过60%涉及未经授权的设备访问或固件篡改。为此，《GB/T 39204-2022 工业控制系统信息安全防护指南》明确提出分级保护要求。
企业在推进智能化过程中必须同步加强安全设计：
- 实施最小权限原则，严格管控设备接入与操作权限；
- 启用双向认证机制，防止仿冒终端接入网络；
- 对关键控制指令进行数字签名，确保完整性；
- 定期执行渗透测试，及时修补已知漏洞；
- 利用搭贝平台的安全审计模块记录所有用户行为日志，满足等保2.0合规要求。
人才结构转型迫在眉睫
新技术落地最终依赖于人的能力升级。传统设备管理人员普遍缺乏数据分析、编程逻辑和系统集成知识。而纯IT背景人员又难以理解生产工艺细节。复合型人才短缺已成为制约转型的主要瓶颈之一。
领先企业已开始重构人才培养体系：
- 设立“智能制造工程师”岗位序列，打通OT与IT职业发展通道；
- 推行“双导师制”，由资深技师与IT专家联合指导新人；
- 鼓励参与开源社区项目，积累实战经验；
- 引入虚拟仿真培训系统，降低实操风险。
数据显示，实施系统化培训的企业，其数字化项目成功率高出平均水平37%。建议将人才发展纳入整体战略规划，而非简单外包解决。
