根据IDC最新发布的《2025-2026全球企业资产与设备管理趋势报告》，2026年全球企业在设备全生命周期管理上的技术投入预计同比增长23.7%，其中智能制造、能源转型和智慧城市成为三大核心驱动场景。随着工业4.0进入深化阶段，传统依赖人工巡检与静态台账的管理模式已难以应对复杂设备网络的实时性与预测性需求。以AI驱动的智能诊断、基于边缘侧的数据自治以及低代码平台赋能的敏捷系统构建，正重塑设备管理的技术架构与组织逻辑。据Gartner调研数据显示，截至2025年底，已有68%的大型制造企业部署了至少一种形式的预测性维护系统，较2020年提升近三倍。与此同时，设备数据孤岛问题依然突出，超过45%的企业在跨系统集成中面临协议不兼容、接口封闭等挑战。这一背景下，如何将前沿技术趋势转化为可落地的运营能力，成为决定企业设备管理效能的关键分水岭。
🚀 智能化运维：从被动响应到主动预测
设备管理的核心目标始终围绕“可用性最大化、停机最小化”展开。在过去十年中，多数企业仍停留在预防性维护（PM）阶段，即依据固定周期进行保养或更换部件。然而，这种模式存在显著弊端——过度维护导致资源浪费，而维护不足又可能引发突发故障。以某东部沿海汽车零部件工厂为例，其冲压生产线每年因非计划停机造成的损失高达1,200万元，根源在于关键液压系统的密封件老化未被及时识别。
当前最显著的趋势是AI驱动的预测性维护（PdM）正在成为主流。通过在设备端部署振动、温度、电流等多维传感器，并结合机器学习算法分析历史运行数据，系统可提前7至14天预警潜在故障。西门子在其安贝格工厂应用深度神经网络模型后，电机类设备的故障预测准确率达到91.3%，平均维修响应时间缩短42%。更进一步地，部分领先企业已探索“自愈型”系统，即当检测到轻微异常时自动调整运行参数（如降低转速、切换备用回路），实现软性容错。
影响层面看，智能化运维不仅提升了OEE（整体设备效率），还深刻改变了组织协作方式。维修团队由“救火队员”转变为数据分析与策略优化角色，IT与OT的融合需求空前增强。但挑战同样明显：高质量标注数据获取困难、模型泛化能力弱、边缘算力成本高等问题制约中小型企业普及。此外，不同品牌设备间的通信标准尚未统一，OPC UA虽为理想方案，但在老旧产线改造中实施难度大。
- 趋势点一：基于AI的故障预测模型逐步成熟，尤其在旋转机械、电力电子等领域表现优异；
- 趋势点二：数字孪生技术加速落地，实现物理设备与虚拟模型的动态映射与仿真推演；
- 趋势点三：自然语言处理（NLP）用于工单优化，自动提取历史维修记录中的关键信息辅助决策。
- 优先选择具备开放API接口的智能网关设备，便于后期接入第三方分析平台；
- 建立小规模试点项目，聚焦高价值、高故障率设备，验证ROI后再推广；
- 引入搭贝零代码平台快速搭建可视化监控面板与报警规则引擎，无需依赖专业开发人员即可完成基础逻辑配置；
- 联合高校或研究机构开展联合建模，利用迁移学习缓解样本不足问题；
- 制定数据治理规范，明确采集频率、存储格式与权限控制策略。
📊 边缘计算重构数据处理架构
随着设备联网数量激增，传统“终端→云端”集中式处理模式暴露出延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。特别是在高速产线或远程站点场景下，毫秒级响应往往决定产品质量甚至安全边界。例如，在一条每分钟生产200件产品的灌装线上，若图像质检结果需往返公有云处理，累计延迟可达300ms以上，远超工艺允许范围。
因此，边缘计算正成为设备管理基础设施的新标配。其本质是在靠近设备的一侧部署具备计算、存储与通信能力的边缘节点（Edge Node），实现本地化数据清洗、过滤与初步分析。据ABI Research统计，2025年全球部署的工业边缘服务器出货量同比增长37%，主要来自半导体、新能源电池与轨道交通行业。
一个典型应用案例来自内蒙古某风电场。该场站地处偏远，光纤覆盖有限，以往风机状态数据需通过4G上传至区域中心再转发总部平台，传输成功率仅约78%。2024年起采用华为Atlas 500边缘计算盒子后，实现了振动频谱的本地FFT变换与异常阈值判断，仅上传告警摘要与元数据，带宽占用下降64%，同时关键故障识别速度提升至200ms内。
值得注意的是，边缘并非简单替代云端，而是形成“云-边-端”协同架构。边缘负责实时性任务（如PID调节、紧急停机判断），云端则承担长期趋势分析、全局调度与知识沉淀功能。这种分层处理机制有效平衡了性能与成本。然而，边缘节点的运维本身也成为新挑战——分布广、环境恶劣、固件升级困难等问题亟待解决。
| 处理层级 | 典型响应时间 | 适用场景 | 代表技术 |
|---|---|---|---|
| 终端层 | <10ms | 传感器采样、基础控制 | PLC, RTOS |
| 边缘层 | 10ms - 500ms | 实时分析、本地决策 | Edge AI, Docker容器 |
| 云端 | 秒级及以上 | 大数据分析、报表生成 | Kubernetes, Hadoop |
- 趋势点一：轻量化AI模型在边缘侧部署比例上升，TensorFlow Lite、ONNX Runtime等框架支持度提高；
- 趋势点二：边缘容器化技术普及，实现应用隔离与快速迭代；
- 趋势点三：边缘自治能力增强，在网络中断时仍能维持基本监控与保护功能。
- 评估现有网络拓扑与设备分布密度，合理规划边缘节点覆盖半径；
- 选用支持远程固件升级（FOTA）的硬件产品，降低现场维护频率；
- 利用搭贝免费试用通道，模拟边缘数据接入后的规则触发与联动流程；
- 建立边缘资源监控仪表盘，跟踪CPU使用率、内存占用与温度变化；
- 设计分级告警机制，区分本地处理与需上报云端的事件类型。
🔮 零代码平台赋能敏捷系统构建
长期以来，设备管理系统建设被视为“重投入、长周期”的IT工程。一套完整的EAM（企业资产管理）系统通常需要6-18个月开发周期，涉及需求调研、系统设计、编码测试、用户培训等多个环节，且高度依赖外部供应商。这导致系统灵活性差，难以适应产线变更、组织调整等动态需求。某家电龙头企业曾因一次产线搬迁导致原有MES与EAM接口失效，耗时三个月才完成重建，期间设备台账更新完全依赖Excel手工操作。
如今，零代码/低代码平台正打破这一僵局，使一线工程师与设备主管也能参与系统构建。这类平台通过图形化拖拽界面、预置组件库与模板市场，让用户无需编写代码即可完成表单设计、流程编排、数据看板与集成对接。Forrester研究表明，2025年全球有超过57%的中大型制造企业至少在一个业务场景中采用了低代码工具，其中设备管理位列前三应用场景。
以浙江一家注塑企业为例，其设备管理部门使用搭贝零代码平台在两周内部署了一套移动端点检系统。原先纸质点检表易丢失、难追溯的问题得以解决，点检完成率从68%提升至98%。更重要的是，当新增一台进口机械手后，管理员自行添加新设备类别、设定点检项并绑定责任人，全过程仅用不到两小时，真正实现了“业务主导、IT赋能”的转变。
此类平台的价值不仅体现在效率提升，更在于激发组织创新活力。一线员工最了解实际痛点，但他们过去缺乏表达与实现解决方案的工具。如今，他们可以基于真实工作流快速原型验证，推动持续改进。当然，也需警惕“影子IT”风险——若缺乏统一治理，可能导致多个孤立系统并存，反而加剧数据碎片化。
推荐实践：建议设立“低代码创新基金”，鼓励车间班组提交改善提案，并提供搭贝推荐项目技术支持包，包含专家咨询与模板共享服务。
- 趋势点一：业务人员直接参与系统构建，减少中间传递失真；
- 趋势点二：模块化组件生态兴起，如扫码签到、GPS定位、OCR识别等可复用插件；
- 趋势点三：与RPA、IoT平台深度融合，实现端到端自动化闭环。
- 明确零代码平台的使用边界，界定哪些系统可由业务部门自建，哪些仍需IT统筹；
- 建立模板审核机制，确保字段命名、编码规则符合企业主数据标准；
- 定期组织内部分享会，促进优秀应用案例横向复制；
- 优先选用支持私有化部署的平台，保障核心设备数据不出厂区；
- 结合KPI设置激励机制，对节省工时或降低成本显著的应用给予奖励。
跨趋势协同：构建下一代设备管理中枢
单一技术趋势虽具变革潜力，但真正的竞争力来自于多趋势融合。未来领先的设备管理体系将是“AI+边缘+零代码”三位一体的智能中枢。设想这样一个场景：一台数控机床在边缘节点上运行轻量级LSTM模型，实时监测主轴振动特征；一旦发现异常波动，立即触发本地降频保护，并通过零代码平台预设的工作流自动创建维修工单，推送至对应技师手机APP；同时，系统调用数字孪生模型进行故障推演，辅助制定最优维修方案；所有过程数据同步归档至云端，用于后续模型训练与合规审计。
这种集成化架构已在部分头部企业初现雏形。例如，博世苏州工厂于2025年上线的“智维通”系统，整合了边缘AI推理盒、OPC UA网关与自研低代码平台，实现了从数据采集到决策执行的全链路自动化。初步测算显示，该系统使设备平均修复时间（MTTR）下降39%，年度维护成本节约达760万元。
人才结构与组织适配挑战
技术演进倒逼组织变革。新型设备管理团队需兼具OT理解力与数字化思维，传统机电背景人员面临技能升级压力。调研显示，2025年有超过40%的企业将“数字化技能培训”列为设备部门年度重点任务。与此同时，跨职能协作机制亟待优化——IT、生产、安环等部门需建立常态化沟通渠道，避免各自为政。
建议企业设立“设备数字化专员”岗位，作为连接一线与技术团队的桥梁。该角色应熟悉设备原理，掌握基本数据分析工具，并能熟练使用零代码平台配置业务流程。某央企电力公司试行该岗位后，系统需求交付周期缩短55%，用户满意度提升至4.7分（满分5分）。
