2026年初，国家工业和信息化部联合多部门发布《智能制造发展蓝皮书（2026）》，明确提出将“设备全生命周期数字化管理”列为制造业智能化升级的核心指标。据赛迪顾问最新数据显示，2025年中国工业设备管理市场规模已达487亿元，同比增长23.6%，其中融合AI与物联网技术的智能管理系统占比首次突破41%。头部制造企业如三一重工、宁德时代已实现关键设备故障预警准确率超92%，平均维修响应时间缩短至1.8小时。这一系列动态标志着设备管理正从“被动维保”向“主动治理”加速转型，行业进入深度技术重构期。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备管理长期依赖定期检修与事后抢修模式，导致非计划停机频发、运维成本高企。据中国机械工程学会统计，2024年制造业因设备突发故障造成的直接经济损失超过1200亿元。而随着机器学习算法在振动分析、温度趋势建模和电流特征提取中的成熟应用，基于AI的预测性维护（PdM）正迅速替代传统方式。
以某大型风电运营商为例，其在2025年部署了基于LSTM神经网络的齿轮箱健康评估系统，通过实时采集SCADA数据并结合历史维修记录训练模型，成功将轴承失效预测提前量从平均72小时提升至14天以上，维修成本下降37%，备件库存周转率提高52%。该案例验证了AI在复杂工况下的泛化能力。
支撑这一趋势的技术基础包括：
- 多源传感器融合技术（如加速度计+红外热像+油液分析）实现状态全面感知
- 轻量化深度学习模型可在边缘网关本地部署，降低云端依赖
- 数字孪生平台提供虚拟调试与故障模拟环境
- 知识图谱整合设备手册、维修日志与专家经验形成决策支持库
然而，AI模型的落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其对于罕见故障类型；二是算法可解释性不足影响工程师信任度；三是IT与OT系统长期割裂造成数据孤岛。某汽车零部件厂曾尝试自研预测模型，但因未能接入PLC底层数据，最终准确率不足60%。
- 建立标准化的数据采集协议，统一Modbus、OPC UA等接口规范，确保原始数据完整性
- 采用迁移学习策略，利用公开数据集（如NASA轴承数据集）进行预训练，再结合企业私有数据微调
- 引入SHAP值等可解释性工具，可视化关键特征贡献度，增强人机协同决策信心
- 选择支持AI模块集成的低代码平台，快速搭建端到端分析流程——例如搭贝低代码平台提供的可视化建模组件，允许用户拖拽完成从数据清洗到模型部署的全过程，大幅降低开发门槛
- 设立跨职能团队，包含设备工程师、数据科学家与IT人员，共同定义预警阈值与处置预案
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同控制
随着工厂自动化程度提升，单个生产基地往往拥有数千台联网设备，传统“终端-中心云”架构面临延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。特别是在半导体、精密加工等对响应速度要求极高的场景中，毫秒级延迟差异直接影响产品质量。
边缘计算节点的普及正在重塑设备控制逻辑。通过在靠近设备侧部署具备算力的边缘服务器或工业网关，实现实时数据分析与闭环控制，显著提升系统敏捷性。IDC预测，到2026年底，中国制造业中有超过65%的新建智能产线将采用边缘优先（Edge-First）架构。
典型应用案例如某锂电池极片涂布生产线，通过在每条产线配置搭载Kubernetes的边缘集群，实现了涂层厚度偏差的实时补偿。系统每秒采集200+个传感器读数，在本地完成异常检测与PID参数调整，使产品良率从91.3%提升至96.8%，同时减少上传至中心系统的数据量达89%。
该趋势带来的结构性变化体现在：
| 维度 | 传统集中式架构 | 边缘协同架构 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | >500ms | <50ms |
| 网络依赖 | 高 | 低（断网续传） |
| 数据安全 | 集中暴露风险 | 本地处理更可控 |
| 扩展灵活性 | 受限于中心资源 | 按需弹性部署 |
值得注意的是，边缘节点并非简单替代云端功能，而是与之构成“云边端”协同体系。边缘负责高频实时任务，云端聚焦长期趋势分析与全局优化。某家电集团在其全国12个工厂部署统一边缘管理平台后，不仅实现了设备状态秒级监控，还能自动将典型故障模式上传至总部AI训练中心，反哺模型迭代。
- 制定清晰的“云-边”职责划分标准，明确哪些业务必须在边缘执行（如急停控制），哪些适合云端处理（如能效对标分析）
- 选用支持容器化部署的边缘操作系统（如KubeEdge、OpenYurt），便于应用快速迁移与版本更新
- 构建统一设备接入层，兼容主流工业协议（PROFINET、EtherCAT、CANopen），避免厂商锁定
- 借助搭贝平台的边缘计算模板，企业可在30分钟内完成边缘应用初始化配置，无需编写底层代码
- 建立边缘节点健康监测机制，防止因局部故障引发连锁反应
🔮 趋势三：低代码平台推动设备管理系统敏捷演进
尽管多数企业意识到数字化转型必要性，但传统定制开发周期长、成本高、灵活性差的问题始终制约落地进度。一份来自埃森哲的调研显示，2025年仍有57%的制造企业在使用超过8年的老旧EAM系统，其中43%表示“想改但无从下手”。
在此背景下，低代码开发平台以其“可视化建模+模块化组件”的优势，成为破解僵局的关键路径。Gartner指出，到2026年，全球70%的企业级应用将通过低代码/无代码方式构建，而在设备管理领域，这一比例可能更高。
以华东某纺织机械制造商为例，其原有MES系统无法满足新型智能织机的远程诊断需求。若采用传统开发方式，预计需投入6名程序员耗时4个月，预算超百万。最终该公司选择基于搭贝零代码平台自主搭建新系统，仅用两周时间即上线运行，涵盖设备台账、点检计划、工单流转、绩效看板四大模块，后续还可根据车间反馈随时调整表单字段与审批流程。
核心价值体现：低代码不是替代专业开发，而是让懂业务的人主导系统演进。设备主管可根据现场变化即时修改巡检项，质量经理可一键新增OEE计算维度，真正实现“系统随需而变”。
当前领先平台已具备以下能力：
- 拖拽式UI设计器，适配PC与移动端操作习惯
- 内置设备管理通用模型（如资产树、BOM结构、维修工单状态机）
- 开放API接口，无缝对接SAP、用友、金蝶等ERP系统
- 支持离线模式，在信号不佳区域仍可填写点检记录
- 权限颗粒化控制，精确到按钮级别
- 优先选择经过工业场景验证的低代码平台，避免消费级工具在稳定性上的缺陷
- 建立“公民开发者”培养机制，选拔一线骨干参与系统建设，激发基层创新活力
- 设定版本管理制度，防止随意更改破坏系统一致性
- 结合RPA机器人自动抓取设备日志，填充至低代码表单，减少人工录入
- 利用平台内置的设备管理模板库快速启动项目，缩短交付周期50%以上
跨趋势融合：构建下一代设备管理中枢
单一趋势的应用虽能带来局部改善，但真正的竞争力源于多趋势协同。未来领先的设备管理系统将是AI预测引擎、边缘控制网络与低代码敏捷平台的深度融合体。
设想一个典型场景：当边缘节点检测到某注塑机螺杆温度异常波动，立即触发本地降速保护，并同步将数据包上传至AI模型进行根因分析。系统判断为液压油污染所致，自动生成预防性工单并通过低代码平台推送至维修班组手机端。工程师接单后，APP自动调取该机型三维拆解图与历史维修视频，指导标准化作业。完成后扫描二维码确认闭环，相关数据又反哺模型训练，形成持续进化闭环。
这种“感知-决策-执行-学习”的正向循环，正是智能制造的本质体现。而实现它的前提，是打破过去“烟囱式”系统建设思维，转向平台化、服务化的架构设计。
组织变革：技术落地背后的隐性挑战
任何技术变革的成功都离不开组织适配。调研发现，约38%的设备管理数字化项目失败并非技术原因，而是源于职责不清、激励错位或技能断层。
例如，某国企推行电子点检系统后，老技工因不熟悉智能手机操作产生抵触情绪，私下仍用纸质记录应付检查，导致数据失真。后来企业调整策略，安排青年员工结对帮扶，并将系统使用熟练度纳入星级技师评定标准，才逐步扭转局面。
建议采取以下措施：
- 设立“数字专员”岗位，专职负责系统推广与问题收集
- 将设备可用率、MTTR（平均修复时间）、预测准确率等指标纳入KPI考核
- 定期举办“改善提案大赛”，鼓励员工提出系统优化建议
- 与职业院校合作开设“智能运维”定向班，储备复合型人才
