2026年初，全球工业数字化进程加速推进，设备管理领域迎来结构性变革。据IDC最新报告显示，2025年全球企业在设备生命周期管理上的技术投入同比增长23.7%，其中智能制造、能源基建和交通运输行业成为主力驱动力。以西门子、通用电气为代表的工业巨头已全面部署AI驱动的预测性维护系统，而中小型企业则通过低代码平台快速构建定制化设备监控解决方案。与此同时，中国工信部发布的《工业设备智联行动计划（2025-2027）》明确提出，到2027年重点行业关键设备联网率需突破85%。这一系列政策与市场动向表明，传统的被动式、人工巡检为主的设备管理模式正在被彻底颠覆。当前，企业面临的不再是“是否要数字化”的选择题，而是“如何高效实现智能化升级”的实践挑战。
🚀 核心趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
在设备管理领域，故障停机仍是造成生产损失的主要原因。美国ARC咨询集团数据显示，非计划停机每年给制造业带来约500亿美元的直接经济损失。然而，随着机器学习算法与传感器技术的深度融合，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正逐步取代传统的定期保养和事后维修模式。该模式通过实时采集设备振动、温度、电流等多维数据，结合历史故障样本训练模型，提前识别潜在异常模式，实现故障预警精度提升至90%以上。
例如，某大型风电运营商在部署AI分析平台后，齿轮箱故障预测准确率达到92.3%，平均维修响应时间缩短40%，年度运维成本下降18%。其核心在于利用深度神经网络对SCADA系统中的数千个参数进行关联建模，发现早期微弱信号变化。这种能力远超传统阈值报警机制，能够在设备性能劣化初期即触发干预，避免连锁损坏。
值得注意的是，AI模型并非“开箱即用”。不同行业、设备类型甚至运行环境都会影响模型效果。因此，落地过程中需完成三个关键步骤：首先是高质量数据集的构建，包括标注明确的故障事件记录；其次是边缘计算节点的部署，确保高频率数据处理的实时性；最后是人机协同机制的设计，使工程师能够理解并信任系统建议。
针对中小企业资源有限的问题，搭贝官方地址提供的低代码AI集成模块展现出显著优势。用户可通过可视化界面连接PLC、DCS等控制系统，自动提取时序数据，并调用预训练的通用故障识别模型进行初步诊断。对于特定场景，还可上传自有数据进行微调优化。这种方式将原本需要数月开发周期的AI应用部署压缩至两周内完成，极大降低了技术门槛。
- 建立标准化的数据采集规范，覆盖关键设备的全量运行参数；
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署AI预测模型；
- 配置边缘计算网关，保障数据本地处理的安全与效率；
- 引入数字孪生技术，实现物理设备与虚拟模型的动态同步；
- 结合免费试用通道验证平台适配性，评估投资回报周期。
📊 核心趋势二：边缘-云协同架构重塑设备互联生态
随着工业物联网（IIoT）设备数量激增，集中式云计算架构面临带宽压力与延迟瓶颈。据ABI Research统计，2025年全球工业现场产生的数据量已达每日2.1EB，其中超过60%需在毫秒级响应。在此背景下，边缘-云协同架构成为解决实时性与可扩展性矛盾的关键路径。该架构将数据处理任务按优先级分层：边缘侧负责实时控制、异常检测与本地决策，云端则承担长期趋势分析、跨厂区优化与战略决策支持。
典型案例如某汽车零部件制造厂，在冲压生产线部署了边缘智能网关。每台设备每秒产生上千条传感数据，由边缘节点即时分析是否存在过载风险。一旦检测到异常波动，系统可在50ms内切断动力输出，防止模具损伤。同时，清洗后的特征数据按分钟级上传至云端，用于生成设备健康指数曲线，并与其他产线对比分析能效差异。这种“边端感知、云端洞察”的分工模式，既保证了安全性，又实现了全局优化。
从技术实现角度看，边缘-云协同依赖三大支撑要素：一是具备强大算力的工业边缘服务器，支持容器化部署与远程更新；二是统一的通信协议栈，兼容Modbus、OPC UA、MQTT等多种标准；三是灵活的应用编排能力，允许业务逻辑在边云之间动态迁移。这使得企业可以根据实际需求调整资源配置，避免过度投资。
在实施层面，许多企业遭遇“烟囱式系统”难题——各车间独立建设监控平台，数据孤岛严重。此时，推荐采用搭贝零代码平台构建统一接入门户。其内置的多源数据融合引擎可自动解析不同厂商设备的数据格式，并通过拖拽方式定义边云同步策略。例如，设定“仅当温度连续3次超标时上传原始波形”，有效减少无效流量。此外，平台支持一键发布边缘应用镜像，大幅简化运维复杂度。
- 评估现有网络基础设施，确定边缘节点部署密度与位置；
- 制定数据分级策略，明确哪些信息必须本地留存、哪些可上传云端；
- 选择支持Kubernetes Edge的硬件设备，提升资源调度灵活性；
- 建立边云安全联动机制，防范分布式攻击风险；
- 通过推荐合作伙伴计划获取行业专属模板与技术支持。
| 架构维度 | 边缘侧能力 | 云端能力 |
|---|---|---|
| 响应时效 | 毫秒级实时控制 | 分钟级以上分析 |
| 数据处理 | 原始数据过滤与聚合 | 跨设备聚类与挖掘 |
| 存储容量 | 有限缓存（GB级） | 海量存储（PB级） |
| 更新频率 | 按需热更新 | 定期版本迭代 |
🔮 核心趋势三：低代码平台推动设备管理系统平民化
长期以来，设备管理系统建设被视作IT部门的专属任务，项目周期长、成本高、变更难。麦肯锡调研显示，传统MES或EAM系统平均实施周期达14个月，且60%的功能最终未被使用。而在VUCA时代，企业需要更敏捷的响应能力。由此催生出第三大趋势：低代码平台赋能一线人员自主构建应用。这类平台通过图形化界面、预置组件库与自动化流程引擎，让懂业务的人也能快速搭建实用工具。
某食品加工厂的案例颇具代表性。其设备主管发现原有报修流程耗时过长——工人需口头通知班长，再由班长登记纸质工单，平均延误超过2小时。借助搭贝科技的低代码平台，他在三天内开发出一套移动端报修系统：工人扫码即可提交图文工单，系统自动分配给对应维修组并计时督办。上线一个月后，平均响应时间降至28分钟，设备可用率提升6.3个百分点。
此类平台的核心价值在于“业务主导、技术赋能”的范式转移。它不再要求使用者掌握Python或SQL，而是提供如“表单设计器”、“流程审批链”、“看板生成器”等积木式模块。更重要的是，这些平台通常原生集成主流工业协议，可直接对接PLC、HMI、SCADA系统，打破OT与IT之间的壁垒。
当然，低代码不等于无约束。为确保系统稳定性与合规性，企业应建立“受控开放”机制：一方面设立审批流程，防止随意创建敏感权限应用；另一方面提供培训认证体系，提升基层员工的数字素养。同时，平台本身需支持版本管理、审计日志与灾备恢复功能，满足ISO 55000等资产管理标准要求。
- 识别高频、痛点型业务场景作为低代码试点切入点；
- 组建跨职能小组，包含设备工程师、IT人员与流程负责人；
- 选择具备工业协议支持能力的平台，如搭贝零代码平台；
- 建立应用商店机制，鼓励内部共享优秀模板；
- 定期审查低代码应用的性能与安全合规性。
扩展视角：设备即服务（DaaS）模式的兴起
除上述三大趋势外，一种新型商业模式正在浮现——设备即服务（Device as a Service, DaaS）。在这种模式下，设备制造商不再单纯销售硬件，而是提供包含运维、升级、保险在内的全周期服务包。客户按使用时长或产出结果付费，真正实现“按需使用、弹性扩展”。施耐德电气已在部分数据中心项目中试行该模式，客户电费节省可达15%，而厂商则获得持续性收入流。
DaaS的成功实施依赖于强大的远程监控与数据分析能力。只有当供应商能精准掌握设备状态，才能合理定价并控制风险。这也倒逼企业加快数字化转型步伐。未来，我们或将看到更多“免费送设备、收服务费”的创新案例出现，彻底改变产业价值链分布。
安全与合规的双重考验
随着设备联网程度加深，网络安全威胁日益严峻。2025年Q3，Check Point研究院记录到工业控制系统攻击同比增长47%，其中勒索软件占比达38%。攻击者常利用老旧设备缺乏补丁更新的漏洞，植入恶意代码导致停产。为此，NIST已发布新版《工业物联网安全框架》，强调“零信任”原则的应用。
建议企业在推进智能化的同时，同步加强防护体系：实施设备身份认证、启用加密通信通道、设置网络微隔离区域。同时，利用AI行为分析技术监测异常操作，及时阻断潜在威胁。合规方面，则需关注GDPR、CCPA等数据隐私法规对设备日志存储的要求，特别是在跨国运营场景中。
