2026年初，全球制造业与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%的中大型制造企业已在过去12个月内部署智能运维系统，较2024年增长近30个百分点。这一转变的背后，是工业物联网（IIoT）技术成熟、边缘计算能力跃升以及AI驱动预测性维护模型广泛应用的共同作用。以西门子在德国安贝格工厂实施的全链路设备数字孪生项目为例，其设备停机时间同比下降41%，运维成本降低28%。与此同时，中国三一重工通过接入低代码平台实现全国23个生产基地设备数据实时联动，响应效率提升至平均17分钟内完成故障定位。这些案例标志着设备管理正从被动响应向主动治理转型，行业进入深度智能化阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护模式长期依赖定期检修和事后处理，导致资源浪费与非计划停机频发。然而，随着机器学习算法在振动分析、温度变化建模和电流波形识别中的精准应用，基于AI的预测性维护已逐步取代传统方式。IBM研究院2025年发布的《工业AI白皮书》指出，在引入AI预测模型后，企业设备突发故障率平均下降52%，维修人力投入减少35%以上。
- 利用传感器采集设备运行时的多维数据（如转速、负载、温升），构建历史数据库；
- 通过LSTM神经网络对异常模式进行学习，提前7-14天预警潜在故障点；
- 结合知识图谱自动匹配维修方案，缩短决策链条。
该趋势的影响不仅体现在运维效率提升，更深刻改变了企业的资产管理逻辑。以往“修得快”被视为优势，如今“不坏才是硬道理”成为新标准。某风电运营商在内蒙古部署AI预测系统后，单台风电机组年发电量增加约12万千瓦时，相当于每台机组年增收超8万元人民币。
- 第一步：梳理关键设备清单，优先为高价值、高故障率资产部署监测节点；
- 第二步：选择支持API集成的低代码平台快速搭建数据接入管道，例如使用搭贝官方地址提供的可视化数据流工具；
- 第三步：训练轻量化AI模型并嵌入移动端应用，实现一线工程师实时接收预警通知；
- 第四步：建立闭环反馈机制，将每次维修结果反哺模型优化，形成自进化体系。
特别值得注意的是，中小企业在落地此类系统时常面临开发周期长、IT能力不足的问题。此时采用免费试用模式的低代码平台可显著降低门槛。例如，苏州一家注塑模具厂通过搭贝平台在两周内完成数据采集、报警规则设定与移动端派单功能上线，总投入不足传统定制开发的五分之一。
📊 趋势二：设备全生命周期数据贯通加速
现代设备管理不再局限于“用了再管”，而是贯穿采购、安装、运行、改造直至报废的全过程。麦肯锡调研显示，实现全生命周期数据贯通的企业，其设备综合利用率（OEE）比行业平均水平高出19.6个百分点。当前，越来越多企业开始推动ERP、MES、EAM与PLM系统的深度融合，打破“信息孤岛”。
- 设计端数据反向赋能运维：产品原始参数、材料寿命曲线等信息直接导入运维系统，提升诊断准确性；
- 运行阶段积累的磨损数据反馈至研发部门，用于下一代产品改进；
- 报废评估依据碳足迹、残值回收率等指标实现绿色决策。
这一趋势正在重构企业组织架构。过去设备管理归属生产或后勤部门，而现在需跨采购、技术、环保、财务多部门协同。某汽车零部件集团为此专门设立“资产数据官”岗位，统筹全生命周期数据治理工作。同时，区块链技术也被尝试用于确保设备履历不可篡改，增强二手设备交易信任度。
- 明确各阶段数据责任人，制定统一编码规则（如采用ISO/IEC 80004标准）；
- 借助低代码平台快速整合现有系统接口，避免大规模替换原有IT架构；
- 构建中央数据仓库，设置权限分级访问机制保障信息安全；
- 定期生成设备健康度报告，作为资本支出审批的重要依据。
在此过程中，搭贝零代码平台展现出强大灵活性。其内置的推荐***模块支持与SAP、用友、金蝶等主流ERP系统无缝对接，并可通过拖拽组件快速搭建定制化报表看板。广东某家电制造商利用该功能，在一个月内完成了从设备采购到退役的全流程数字化跟踪系统建设，管理层可随时调取任意一台设备的历史成本与效益分析。
| 生命周期阶段 | 关键数据类型 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 采购选型 | 能效等级、初始成本、供应商评级 | TCO（总拥有成本）模拟分析 |
| 安装调试 | 校准记录、首次运行参数 | 质量追溯与责任界定 |
| 稳定运行 | 故障频率、能耗波动、维修记录 | 绩效考核与备件库存优化 |
| 技术改造 | 升级前后对比数据、投资回报周期 | 技改项目优先级排序 |
| 报废处置 | 残值评估、回收渠道、环境影响 | ESG报告编制 |
这种结构化管理方式也为企业融资提供了新可能。部分金融机构已开始接受“设备健康资产包”作为抵押品，前提是企业提供完整的数字化履历。这进一步激励企业推进数据贯通进程。
🔮 趋势三：边缘智能与云边协同架构普及
随着5G网络覆盖完善和边缘计算硬件成本下降，云边协同架构正成为设备管理基础设施的新标配。IDC预测，到2026年底，全球部署于工厂现场的边缘节点数量将突破1,200万个，年复合增长率达38%。相比传统集中式云计算，边缘侧处理可在毫秒级完成紧急停机指令下发，避免因网络延迟造成重大事故。
- 在设备本地部署微型AI推理引擎，实现实时异常检测；
- 仅上传摘要数据至云端，大幅降低带宽压力与存储成本；
- 云端负责模型训练与全局策略更新，形成“边缘执行+云端进化”的闭环。
该趋势带来的不仅是技术升级，更是运维模式的根本变革。过去依赖中心化控制室的“指挥-执行”模式，正在向分布式自治网络演进。例如，上海某半导体晶圆厂在其光刻机群组中部署边缘网关后，实现了同类设备间的故障经验共享——当一台设备识别出新型振动模式，其余同型号设备可在5分钟内同步更新识别规则。
- 评估现有网络拓扑结构，确定边缘节点布设位置（建议优先覆盖高危、高价值区域）；
- 选用支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），便于后续软件迭代；
- 通过低代码平台配置边缘-云数据同步策略，设置触发条件与加密传输协议；
- 开展红蓝对抗演练，测试极端网络中断下的系统韧性。
值得一提的是，搭贝平台推出的边缘计算插件模块，允许用户无需编写代码即可定义本地处理逻辑。某食品加工厂利用该功能，在制冷压缩机上实现了“温度突变→自动启动备用机组→推送告警”全流程自动化，整个配置过程仅耗时3小时。该案例表明，低代码工具正成为连接专业IT能力与一线业务需求的关键桥梁。
“未来的设备管理者不再是扳手和万用表的持有者，而是数据流与算法模型的调度者。”——清华大学工业工程系李明教授在2026中国智能制造峰会上如是说。
扩展思考：低代码如何重塑设备管理创新生态？
上述三大趋势虽前景广阔，但落地过程中普遍面临开发资源紧张、业务需求多变等挑战。传统软件开发周期动辄数月，难以适应快速迭代的运维场景。此时，低代码平台的价值凸显。它使懂业务的一线人员也能参与系统构建，真正实现“由使用者定义工具”。
以某轨道交通公司为例，其维保团队借助搭贝平台自主开发了一套“车载空调健康评分系统”。他们将历年维修记录、环境温湿度、乘客投诉数据融合建模，自动生成每列车的周度评分，并与检修计划联动。该项目从未申请IT部门支援，完全由两名具备基础Excel技能的技术员完成，上线后空调类故障同比下降34%。
此外，低代码还促进了跨企业协作创新。目前已有多个行业联盟基于统一低代码框架开发共享组件库，如“泵类设备通用监控模板”、“电梯安全审计流程包”等，成员企业可直接复用并按需微调，极大提升了整体行业数字化水平。
风险提示与应对建议
尽管趋势向好，但仍需警惕潜在风险。首先是数据安全问题，联网设备数量激增带来更大攻击面。2025年某石化企业因未及时更新边缘节点固件，遭勒索病毒入侵导致全线停产三天，直接损失超亿元。其次是人才断层，既懂设备原理又掌握数据分析能力的复合型人才严重短缺。调查显示，我国此类人才供需比高达1:7。
对此建议：一是建立严格的边缘设备准入认证制度，所有接入网络的终端必须通过安全扫描；二是联合职业院校开设“智能运维工程师”定向培养项目；三是鼓励内部轮岗机制，让资深技师参与系统设计，确保数字化方案贴合实际作业场景。
