2026年初，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理升级潮。据Gartner最新报告，截至2025年底，全球超过67%的中大型工业企业已部署基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展白皮书》指出，设备全生命周期管理正从“被动响应”向“预测性维护”全面转型。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业，已实现关键产线设备故障预警准确率突破91%，平均停机时间下降38%。这一系列动态标志着设备管理不再局限于台账登记与定期巡检，而是演变为融合数据驱动、智能分析与快速响应的综合运营体系。在技术迭代加速与成本压力并存的背景下，企业亟需把握核心趋势，重构设备管理底层逻辑。
🚀 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人工经验与固定周期保养，存在资源浪费、响应滞后等问题。随着机器学习算法成熟和传感器成本下降，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance）正在取代预防性维护，成为高价值设备管理的核心策略。通过实时采集振动、温度、电流等多维度运行数据，结合历史故障样本训练模型，系统可提前数小时至数天识别潜在异常。例如，西门子在德国安贝格工厂应用深度学习模型对数控机床主轴进行健康评估，误报率控制在5%以内，每年节省维修支出超200万欧元。
该趋势的影响不仅体现在运维效率提升，更深层次地改变了设备资产管理方式。企业开始建立“数字孪生+AI引擎”的双轨架构，将物理设备状态映射为动态可视化的虚拟模型。这种模式使得跨厂区、跨系统的设备性能对比成为可能，管理层可通过仪表盘直观掌握资产健康指数（AHIs），进而优化备件库存策略与资本支出计划。麦肯锡研究显示，实施AI预测性维护的企业，其设备综合效率（OEE）平均提高12%-18%，维修人力需求减少25%以上。
落地建议如下：
- 优先在高停机成本设备上试点部署，如注塑机、空压机组、风电变桨系统等；
- 构建标准化的数据采集规范，确保时间戳同步、信号滤波一致，避免“垃圾进、垃圾出”问题；
- 引入可解释性AI工具，帮助工程师理解模型判断依据，增强信任度；
- 与MES/ERP系统集成，实现工单自动生成与维修资源调度联动；
- 推荐使用[搭贝零代码平台](https://www.dabeikeji.com)快速搭建可视化监测界面，无需编写代码即可接入PLC、SCADA系统，支持拖拽式配置报警规则与趋势图表。
📊 趋势二：边缘计算重塑设备数据处理架构
随着设备联网数量激增，传统“端-云”集中式架构面临带宽瓶颈与延迟挑战。尤其在远程油田、矿山、海上风电等场景中，网络稳定性难以保障，导致关键告警信息传输延迟甚至丢失。边缘计算（Edge Computing）正成为解决该痛点的关键路径，推动设备管理向“本地决策、云端协同”演进。IDC数据显示，2025年全球约45%的工业数据已在边缘侧完成初步处理，预计2026年将攀升至52%。
典型案例如国家电网某特高压换流站，部署了具备AI推理能力的边缘网关，在本地完成变压器油色谱数据分析，仅上传诊断结论而非原始频谱数据，使通信流量降低87%，同时将故障响应时间压缩至90秒内。另一案例是徐工集团在非洲矿区的挖掘机队列，通过边缘节点实现实时负载均衡与过热保护，即便卫星链路中断也能维持基本自治运行。
该趋势带来的影响涵盖安全、成本与敏捷性三个层面。首先，敏感工艺参数无需上传公有云，满足合规要求；其次，减少云端存储与计算资源消耗，降低TCO（总拥有成本）；最后，边缘节点可独立执行控制逻辑，提升系统韧性。ABI Research预测，到2027年，配备边缘智能的工业设备年复合增长率将达到31.6%。
落地建议如下：
- 评估现有网络拓扑与数据流向，识别高频率、低容忍延迟的关键节点；
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），便于应用更新与远程管理；
- 制定边缘-云协同策略，明确哪些任务由边缘执行，哪些交由中心平台处理；
- 采用模块化软件设计，确保算法可在不同硬件平台上迁移复用；
- 利用[搭贝边缘集成套件](https://www.dabeikeji.com/product/edge)实现协议转换与轻量级规则引擎部署，支持MQTT、OPC UA、Modbus TCP等多种工业协议，提供免费试用版本供现场验证。
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业定制开发EAM（企业资产管理系统）面临周期长、成本高、灵活性差的问题。一套标准SAP PM实施项目通常需要6-12个月，且难以适应产线频繁调整的需求。低代码开发平台的兴起，正在打破这一僵局，使非IT人员也能参与系统构建与优化过程。Forrester研究表明，2025年全球65%的新型工业应用将采用低代码或无代码方式开发，其中设备管理类应用占比最高。
某汽车零部件制造商原使用Excel跟踪模具寿命，每年因人为疏漏造成超支逾百万元。后通过内部工艺工程师主导，在[搭贝平台](https://www.dabeikeji.com)上用两周时间搭建了一套模具全生命周期管理系统，集成了扫码入库、使用次数统计、预警提醒、维修记录等功能，并与车间大屏对接展示实时状态。上线三个月即收回投资，且后续新增需求均由业务部门自行配置完成，IT介入频率下降70%。
该趋势的影响在于重新定义了“谁来建系统”的权力结构。一线技术人员最了解设备特性与操作习惯，低代码工具赋予他们将经验转化为数字化流程的能力。这不仅加快了创新速度，也增强了系统的实用性与用户粘性。此外，微服务架构与API开放生态进一步提升了集成能力，使得新旧系统之间不再是孤岛。
落地建议如下：
- 组建跨职能团队，包括设备主管、班组长、IT支持人员共同参与平台选型与试点；
- 优先解决高频、重复、易出错的手工流程，如点检打卡、润滑记录、备件申领等；
- 建立表单模板库与审批流标准，确保各车间应用风格统一、数据口径一致；
- 设置权限分级机制，防止越权修改核心业务逻辑；
- 定期组织内部“低代码创新大赛”，激励员工提出改进方案，优秀作品可获[搭贝认证开发者资格](https://www.dabeikeji.com/certification)及奖金奖励。
📈 行业影响全景图：从局部优化到生态重构
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互交织形成新的产业生态。AI需要高质量数据输入，边缘计算为其提供稳定来源；边缘节点的智能化又依赖灵活的应用部署能力，低代码平台恰好填补空白。三者协同下，设备管理正经历从“功能模块”到“智能中枢”的跃迁。
我们观察到一个新兴现象：领先的制造企业不再将设备管理视为支持性职能，而是作为产品竞争力的重要组成部分。例如，卡特彼勒在其新一代工程机械中预装远程诊断系统，客户可通过订阅服务获取健康报告与操作建议，由此开辟了“设备即服务”（Equipment-as-a-Service）的新商业模式。类似地，海尔智研院推出的COSMOPlat平台，允许外部开发者基于开放API为特定设备类型开发专属APP，形成围绕设备的开发者生态。
这种转变对企业组织架构也提出了新要求。传统的设备科、动力车间等部门需加强与数据科学团队、软件工程中心的协作。部分企业已设立“设备数字化经理”岗位，统筹技术选型、数据治理与人员培训。同时，供应商关系也在演变——过去采购的是“硬件+维保包”，现在更多追求“持续进化的能力”，即系统能否随业务变化而快速迭代。
🔧 实施路径：分阶段推进智能化升级
面对复杂的技术选项，企业应采取务实的渐进式策略。第一步是夯实基础，完成关键设备联网与数据清洗工作。许多失败案例源于急于上AI却忽视数据质量，导致模型无法收敛。建议先建立“设备连接清单”，明确每台设备的通信接口、数据字段、更新频率，并指定责任人维护。
第二步是打造标杆场景。选择一个代表性车间或产线，集中资源实现端到端闭环管理。例如，某光伏组件厂选取层压机作为试点，实现了从故障预警、工单派发、维修记录到效果评估的全流程数字化，最终提炼出可复制的方法论。
第三步是规模化推广。此时低代码平台的价值尤为突出，因其能快速适配不同设备类型的管理需求。通过建立“应用模板中心”，新车间上线周期可从数月缩短至数周。同时应关注数据治理体系，制定统一的设备编码规则、状态定义与KPI计算公式，避免信息割裂。
第四步是探索增值服务。当基础运维趋于稳定后，可尝试向外延伸价值链条。如向客户提供设备使用分析报告，或与其他系统（如供应链、客户服务）打通，实现“故障预测→自动下单备件→预约上门服务”的全链路自动化。
🛡️ 风险提示与应对策略
尽管前景广阔，但转型过程中仍存在若干风险点需警惕。首先是数据安全问题。随着设备接入范围扩大，攻击面也随之扩展。2025年某钢铁企业因未对OPC服务器做访问控制，导致勒索病毒通过炼钢炉控制系统横向传播，造成全线停产三天。因此必须实施最小权限原则，对所有接入设备进行身份认证与行为审计。
其次是人才断层。既懂设备原理又具备数据分析能力的复合型人才稀缺。调研发现，78%的中小企业缺乏专职工业数据分析师。对此，建议采取“外引+内培”双轨制：一方面引进关键技术人才，另一方面开展全员数字素养培训，特别是针对老技师群体设计通俗易懂的操作手册与视频课程。
最后是ROI测算难题。智能化投入往往前期成本高，回报周期不确定。建议采用分阶段验收机制，设定明确的里程碑指标，如“首月设备停机率下降10%”、“点检任务完成率提升至98%”等，以便及时调整方向。同时善用政府补贴政策，如中国“智能制造专项”、德国“工业4.0资助计划”等，降低初期投入压力。
🌐 未来展望：走向自治化设备生态系统
展望2027年，设备管理将进一步迈向自治化。我们预计将出现“自配置、自诊断、自修复”的智能设备集群。这些设备不仅能感知自身状态，还能与其他设备协商资源分配，甚至主动发起维修请求并与服务商议价。区块链技术可能被用于构建可信的设备履历档案，确保二手设备交易中的历史数据不可篡改。
与此同时，监管要求也将趋严。欧盟拟于2026年第三季度出台《工业设备网络安全条例》，强制要求联网设备具备固件签名验证与远程擦除功能。中国企业若想进入欧洲市场，必须提前布局合规改造。这也促使设备制造商从设计阶段就融入安全基因，而非事后打补丁。
在这样的大背景下，搭贝等低代码平台的角色将进一步凸显。它们不仅是工具，更是连接设备、人员与流程的枢纽。通过降低技术门槛，让更多一线工作者参与到数字化进程中，真正实现“全民开发”（Citizen Development）的愿景。未来三年，谁能更快地将AI、边缘、低代码三大趋势融合落地，谁就能在激烈的市场竞争中赢得先机。
