根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产智能化管理趋势报告》，截至2025年底，中国制造业中已有超过67%的企业部署了基于物联网的设备监控系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，国家工信部在2026年初启动“智能制造升级三年行动计划”，明确提出将设备全生命周期管理纳入重点支持领域。这一系列政策与市场动向表明，设备管理已从传统的台账维护迈向数据驱动、智能决策的新阶段。尤其在新能源汽车、半导体制造和高端装备等行业，设备停机成本平均每小时高达12万元，推动企业加速引入智能化管理手段以降低非计划停机率。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心能力
传统设备维护模式长期依赖定期检修或事后维修，存在资源浪费与响应滞后的问题。而随着人工智能算法在工业场景中的成熟应用，预测性维护（Predictive Maintenance）正逐步取代被动式运维，成为高价值设备管理的核心策略。据麦肯锡研究显示，采用AI预测模型的企业可将设备故障预警准确率提升至89%，平均减少35%的维护支出，并延长关键设备使用寿命达20%以上。
该趋势背后的技术支撑主要包括三大模块：一是传感器网络采集振动、温度、电流等实时运行数据；二是边缘计算节点进行初步特征提取与异常检测；三是云端AI模型通过历史数据训练实现故障模式识别。例如，在某大型风电场项目中，企业部署了基于LSTM神经网络的轴承磨损预测系统，提前14天识别出齿轮箱潜在失效风险，避免了一次预计损失超百万元的停机事故。
- 设备运行状态由“黑箱”转为“可视可控”
- AI模型持续学习优化，适应复杂工况变化
- 跨品牌设备数据整合能力显著增强
- 维护决策从经验主导转向数据驱动
然而，落地过程中仍面临挑战：首先是高质量标注数据稀缺，影响模型训练效果；其次是现有IT/OT系统割裂，导致数据流通不畅；再次是专业人才短缺，尤其是兼具工业知识与算法能力的复合型工程师。因此，企业在推进过程中需制定分步实施路径。
- 优先选择高价值、高故障率的关键设备作为试点对象，如数控机床主轴、压缩机组等
- 联合设备厂商与第三方技术服务商，构建标准化数据接口体系
- 引入低代码平台快速搭建数据看板与告警规则引擎，降低开发门槛——例如搭贝官方地址提供的工业数据集成模板，可在两周内完成从数据接入到可视化分析的全流程配置
- 建立闭环反馈机制，将现场维修记录反哺模型迭代，提升预测精度
- 通过内部培训+外部合作方式培养“懂工艺、会建模”的交叉团队
📊 趋势二：边缘-云协同架构重构设备管理体系
随着工业现场设备数量激增，单一中心化云计算架构难以满足低延迟、高可靠的数据处理需求。边缘计算与云计算协同（Edge-Cloud Collaboration）正在成为新一代设备管理系统的标准架构。ABI Research数据显示，2025年全球工业边缘节点部署量同比增长61%，其中78%用于设备健康监测与控制指令下发。
该架构的优势在于实现了“本地快速响应+远程全局优化”的双重能力。典型应用场景包括：在半导体晶圆厂中，刻蚀机每秒产生数万条工艺参数，边缘网关可在毫秒级完成超标判定并触发急停；同时，这些数据被汇总上传至云平台，用于构建全厂设备效能分析模型（OEE），辅助管理层优化排产计划。
| 架构层级 | 功能定位 | 典型响应时间 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 边缘层 | 实时数据过滤、异常检测、本地控制 | <100ms | 设备急停、振动报警、参数调节 |
| 区域云 | 多设备聚合分析、趋势预测、规则执行 | 1s~10s | 产线平衡优化、预防性维护调度 |
| 公有云/私有云 | 跨厂区对标、AI模型训练、战略决策支持 | >1min | 供应链协同、设备采购规划、碳足迹追踪 |
值得注意的是，边缘侧资源受限带来的开发复杂度上升，已成为制约普及的主要瓶颈。传统开发需针对不同硬件平台编写底层驱动，周期长且维护困难。此时，低代码平台的价值凸显出来。以免费试用通道开放的搭贝边缘应用构建器为例，用户可通过拖拽组件快速生成数据采集逻辑、设定阈值告警条件，并一键部署至主流工业网关设备，开发效率提升达70%以上。
- 数据处理重心前移，减轻云端压力
- 提升系统鲁棒性，在断网情况下仍可本地自治
- 支持异构设备统一纳管，打破品牌壁垒
- 为未来数字孪生系统提供实时数据底座
建议企业在建设初期即规划好边缘-云职责边界，避免重复投资。可参考“三层解耦”原则：基础设施层按性能分级部署，平台服务层统一API接口，应用层按业务场景灵活编排。同时应重视边缘安全防护，防止因单点入侵引发连锁反应。
- 评估现有网络拓扑与带宽条件，确定边缘节点布设密度
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统，确保应用可移植性
- 利用推荐边缘解决方案中的预置模板，快速验证典型用例
- 建立版本控制系统，实现边缘应用的远程更新与回滚
- 将边缘运维纳入整体ITSM流程，提升管理规范性
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
面对日益复杂的生产环境与快速变化的管理需求，传统定制开发模式已难以为继。一个完整的EAM（企业资产管理）系统从立项到上线通常需要6~12个月，远落后于业务节奏。在此背景下，低代码开发平台（Low-Code Platform）正迅速渗透设备管理领域，使非专业开发者也能参与系统构建。Gartner预测，到2026年底，中国工业企业中有超过55%的新建设备管理系统将部分或全部基于低代码平台实现。
其核心价值体现在三个方面：首先是缩短交付周期，某家电龙头企业使用搭贝平台仅用23天就完成了旧系统替代，涵盖设备台账、巡检计划、备件库存等六大模块；其次是降低变更成本，当工艺调整需新增检测项时，车间主管可自行修改表单字段，无需等待IT部门排期；最后是促进组织协同，设备工程师、信息化人员与一线操作员可在同一平台上协作优化流程。
“我们过去每年投入数百万元做系统升级，现在大部分改动都能在一周内由内部团队完成。”——某汽车零部件企业数字化负责人访谈实录（2026年1月）
更为深远的影响在于，低代码平台正在改变设备管理系统的演进方式。以往“一次建设、多年使用”的模式正被“持续迭代、小步快跑”所取代。企业可以根据实际运行反馈不断优化界面布局、调整审批流程、增加数据分析维度，真正实现系统与业务的动态匹配。
- 打破“业务提需求、IT做开发”的传统链条
- 实现设备管理制度的数字化即时落地
- 支持移动端快速适配，提升现场作业效率
- 降低对原厂供应商的技术依赖
当然，低代码并非万能钥匙。过度依赖拖拽可能导致系统架构混乱，缺乏统一治理。因此，企业在推行时应建立必要的管控机制。
- 设立低代码治理委员会，定义组件使用规范与审批流程
- 对关键核心模块（如财务结算、安全联锁）保留传统开发方式
- 定期审计自建应用的安全性与性能表现
- 结合搭贝官方地址提供的最佳实践库，复用经过验证的功能模块
- 开展内部认证培训，提升使用者的专业素养
跨趋势融合：构建下一代智能设备管理中枢
上述三大趋势并非孤立存在，而是呈现出深度融合的态势。未来的设备管理系统将是一个集感知、分析、决策、执行于一体的智能中枢。例如，某光伏组件制造商构建的新型管理平台，正是融合了三大趋势的典型案例：在边缘侧部署AI推理芯片，实现EL检测图像的实时缺陷识别；预测模型根据老化趋势自动生成更换建议；并通过低代码流程引擎联动ERP系统发起采购申请，全过程无需人工干预。
这种融合也催生了新的商业模式。部分领先企业开始提供“设备即服务”（Equipment-as-a-Service），按运行时长或产出数量收费。这要求设备管理不仅要保障稳定运行，还需精确计量使用情况、自动核算费用、生成合规报表。此类复杂业务逻辑的快速实现，恰恰是低代码平台的强项。
行业影响与变革方向
设备管理的智能化转型正在引发产业链深层次变革。上游设备制造商被迫开放更多接口权限，否则将失去竞争优势；中游系统集成商需重构服务能力，从项目交付转向持续运营；下游使用方则获得更强的自主权，能够根据自身特点打造专属管理系统。
人才结构也在发生转变。过去以机械、电气背景为主的设备管理团队，如今亟需补充数据分析、软件工程方面的能力。一些企业已设立“数字设备工程师”岗位，负责维护预测模型、优化低代码应用、协调IT/OT协作。
实施路径建议
对于大多数企业而言，全面升级不现实也不必要。更可行的策略是采取“试点先行、分层推进”的方法：
- 第一阶段（0~6个月）：选取一条产线或一类设备开展预测性维护试点，验证技术可行性与经济价值
- 第二阶段（6~12个月）：建设边缘-云协同基础架构，打通关键数据链路，初步实现远程监控与集中管理
- 第三阶段（12~24个月）：引入低代码平台，扩展应用场景覆盖范围，推动全员参与系统优化
- 第四阶段（24个月+）：探索设备即服务、碳效管理等创新模式，形成差异化竞争力
在整个过程中，应始终坚持“业务价值导向”原则，避免陷入技术炫技陷阱。每一个新增功能都应回答三个问题：是否降低了运营成本？是否提升了资产利用率？是否增强了客户满意度？唯有如此，才能确保投入产出比最大化。
