2026年初，全球制造业与能源行业掀起新一轮设备管理升级浪潮。据IDC最新报告，2025年全球企业用于设备智能监控与预测性维护的投入同比增长37%，其中亚太地区增速达42%。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业已全面部署AI驱动的设备健康管理系统，实现关键设备停机时间下降超60%。与此同时，国家工信部发布《工业设备数字化管理三年行动计划（2025-2027）》，明确提出到2027年重点行业规模以上企业设备联网率需突破85%。这一系列政策与市场动向表明，传统依赖人工巡检与周期性保养的设备管理模式正在加速退出历史舞台。当前，设备管理正从“被动响应”向“主动预防”、从“局部优化”向“系统协同”演进，三大核心趋势——智能化运维、边缘计算融合、低代码平台普及——正在重塑行业底层逻辑。
🚀 趋势一：AI+IoT驱动的智能化运维成为主流
随着传感器成本持续下降和AI算法成熟，基于AI与物联网（IoT）融合的智能运维系统已成为设备管理的核心支柱。Gartner在2025年第四季度发布的《工业AI应用趋势》中指出，超过68%的大型制造企业已在关键产线部署AI驱动的故障预测模型，平均提前预警时间达到72小时以上，显著优于传统阈值报警机制。
- 设备健康画像技术普及：通过采集振动、温度、电流等多维度数据，构建设备个体化数字孪生体，实现全生命周期状态追踪；
- 自适应学习能力增强：AI模型能根据设备老化曲线动态调整判断阈值，避免“误报疲劳”问题；
- 跨设备关联分析兴起：系统可识别多台设备间的耦合故障模式，如某条流水线中电机A异常引发传送带B磨损加剧。
以某光伏组件制造商为例，其引入AI运维平台后，对层压机加热模块进行实时热场分析，成功将非计划停机次数由每月4.2次降至0.8次，年节约维修成本超360万元。该案例表明，智能化运维不仅提升可用性，更直接贡献于企业盈利能力。
然而，智能化转型也面临挑战：首先是数据质量参差不齐，许多老旧设备缺乏标准化接口；其次是模型训练周期长，难以快速适配新设备类型；最后是专业人才短缺，既懂工艺又懂AI的复合型工程师供不应求。这些问题制约了中小企业的跟进速度。
- 建立统一的数据采集标准，优先为高价值设备加装智能传感模块，推荐使用支持Modbus、OPC UA协议的通用网关设备；
- 采用模块化AI方案，选择预训练模型为基础进行微调，缩短部署周期，降低开发门槛；
- 借助低代码平台快速搭建可视化监控界面，实现报警信息分级推送至移动端，提升响应效率；
- 与高校或第三方服务商合作开展联合建模，共享脱敏数据以提升模型泛化能力；
- 推荐访问 搭贝官方地址 获取面向设备管理场景的AI集成模板库。
📊 趋势二：边缘计算与云边协同架构深度渗透
在设备管理领域，响应延迟与网络稳定性是决定系统成败的关键因素。尽管公有云提供了强大的算力资源，但在某些高实时性场景下仍显不足。例如，在高速冲压生产线中，设备异常必须在毫秒级内被检测并切断动力源，否则可能导致严重安全事故。因此，边缘计算正从“补充角色”转变为“核心组件”。
ABI Research数据显示，2025年全球工业边缘节点出货量达1,870万台，同比增长54%。其中，具备本地推理能力的边缘AI盒子占比提升至39%。这些设备可在现场完成原始信号处理、特征提取与初步诊断，仅将关键事件上传云端，大幅降低带宽需求与传输延迟。
| 部署方式 | 响应速度 | 数据安全性 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | >500ms | 中等 | 报表分析、长期趋势预测 |
| 边缘+云协同 | <50ms | 高 | 实时控制、紧急停机、安全联锁 |
| 完全本地化 | <10ms | 极高 | 军工、核电等涉密环境 |
某汽车焊装车间通过部署边缘计算网关，在每台机器人控制器旁安装具备TensorRT加速能力的小型工控机，实现了焊接电流波形的实时畸变检测。一旦发现虚焊风险，系统立即触发暂停指令，准确率达99.2%，误报率低于0.3%。相较此前依赖事后抽检的方式，产品质量一致性显著提升。
- 边缘自治能力增强：即使断网情况下，边缘节点仍可维持基本监控与保护功能；
- 资源调度智能化：边缘集群可根据负载自动分配计算任务，避免单点过载；
- 固件远程更新机制完善：支持OTA升级，确保边缘侧算法持续迭代。
落地建议如下：
- 评估现有网络架构，识别对延迟敏感的关键控制回路，优先部署边缘节点；
- 选择支持Kubernetes Edge扩展的平台，便于后续规模化管理；
- 制定边缘-云数据同步策略，明确哪些数据需持久化存储于中心数据库；
- 定期进行边缘设备安全审计，防止因物理暴露带来的攻击风险；
- 推荐申请 免费试用 搭贝边缘集成套件，包含常见PLC协议解析插件与轻量化AI运行时环境。
🔮 趋势三：低代码平台推动设备管理系统 democratization
长期以来，企业定制开发设备管理系统面临周期长、成本高、变更难等问题。一个典型的EAM（企业资产管理）项目平均实施周期为8-14个月，费用动辄数百万元，中小企业望而却步。而低代码平台的兴起正在打破这一壁垒。Forrester研究表明，2025年全球35%的工业应用新增功能通过低代码/无代码方式实现，较2020年的12%大幅提升。
所谓“democratization”，即让一线工程师、设备主管等非IT人员也能参与系统构建。他们无需掌握Java或Python，只需通过拖拽表单、配置逻辑规则即可完成日常点检流程、维修工单派发、备件库存预警等功能的开发与修改。
某食品加工厂设备主管利用搭贝平台，在三天内自主搭建了一套冷链设备温湿度超标自动上报系统，打通了SCADA数据与企业微信通知链路，彻底替代原有纸质记录流程。
- 业务敏捷性显著提升：应对产线调整或工艺变更时，系统可在数小时内完成重构；
- IT与OT协作效率提高：技术人员专注接口对接，业务人员负责流程设计，分工明确；
- 创新试错成本降低：可快速验证新管理方法的有效性，失败代价极小。
值得注意的是，低代码并非万能。复杂算法、高性能计算、深度系统集成仍需专业开发支持。但其最大价值在于“填补最后一公里”——将标准化系统的能力延伸至个性化场景。
某制药企业原使用SAP PM模块管理设备，但无法满足洁净区特殊巡检要求。通过搭贝低代码平台外挂开发，实现了电子签名合规采集、拍照水印防篡改、GxP审计追踪等功能，项目总耗时仅3周，成本不足传统外包开发的1/5。
- 明确低代码适用边界，聚焦流程类、表单类、通知类功能建设；
- 建立企业内部“公民开发者”认证机制，提供基础培训与权限管控；
- 选择支持API开放集成的平台，确保与MES、ERP、SCADA等系统无缝对接；
- 设置版本管理与发布审批流程，避免随意更改影响生产稳定；
- 推荐关注 推荐*** 中的设备管理最佳实践模板，涵盖TPM点检、MTBF统计、OEE看板等多个高频场景。
跨趋势融合：三大方向协同发展释放叠加效应
单独看待任一趋势都可能低估其影响力，真正的变革来自于三者的交叉融合。例如，低代码平台若嵌入AI能力，便可让普通用户轻松配置智能预警规则；边缘计算节点若支持低代码逻辑部署，则能实现现场策略的灵活调整。
一个典型融合案例来自某风电运营商：他们在塔筒底部的边缘服务器上运行基于搭贝引擎的轻量化工单系统，当振动分析模型判定轴承存在早期磨损时，自动触发低代码流程生成维修预案，并根据风速预测窗口智能排程，同时推送至运维人员APP。整个过程无需人工干预，平均响应时间缩短至1.8小时，较过去提升近5倍。
这种“AI决策 + 边缘执行 + 低代码编排”的三位一体架构，正成为下一代设备管理系统的标准范式。它不仅提升了自动化水平，更重要的是构建了一个可持续进化的能力体系——业务变化时，系统可以快速适应；技术进步时，模块可以平滑替换。
组织与人才结构的适应性变革
技术变革倒逼组织转型。传统的设备管理部门以机械、电气工程师为主，未来则需要更多具备数据分析、系统集成、流程建模能力的复合型人才。麦肯锡调研显示，2025年工业企业对“懂设备的数据分析师”岗位需求同比增长156%，远高于其他职能类别。
为此，领先企业已开始重构岗位职责：将部分IT人员派驻至生产车间，与设备团队共同办公；设立“数字化运维专员”新职位，负责低代码应用维护与AI模型效果跟踪；鼓励一线员工考取低代码开发认证，纳入晋升评价体系。
同时，绩效考核指标也在演变。除了传统的MTTR（平均修复时间）、MTBF（平均故障间隔）外，新增了“系统迭代速度”、“预警准确率”、“数字孪生覆盖率”等新型KPI，引导团队关注长期能力建设而非短期救火。
安全与合规的新挑战
随着设备联网程度加深，网络安全威胁日益突出。2025年Q3，CNVD共收录工业控制系统漏洞217个，同比增长49%。其中，因低代码平台配置错误导致的数据越权访问事件占比达18%。这提醒我们：便捷性不能牺牲安全性。
建议采取以下措施强化防护：
- 实施最小权限原则，不同角色只能访问必要数据与操作功能；
- 启用操作日志全程留痕，支持事后追溯与审计；
- 定期扫描低代码应用中的潜在风险点，如硬编码密码、开放API端口等；
- 对边缘设备进行固件签名验证，防止恶意程序注入；
- 所有外部链接应通过企业统一网关代理，如 搭贝官方地址 的API网关服务。
