2026年初，全球制造业正经历一场由数字化转型引发的深层重构。根据IDC最新发布的《全球智能制造趋势报告》，截至2025年底，已有超过67%的中大型制造企业部署了集成化设备管理系统，较2023年增长近40个百分点。这一跃迁不仅源于工业物联网（IIoT）技术的成熟，更受到供应链韧性需求上升、碳排放监管趋严以及人力成本持续攀升等多重压力推动。以德国西门子、美国通用电气为代表的工业巨头已全面启用AI驱动的预测性维护系统，而中国本土企业如三一重工、海尔智研院也在设备全生命周期管理领域实现突破。在这一背景下，设备管理不再局限于传统的台账登记与定期巡检，而是演变为融合数据感知、智能决策与快速响应的动态体系。尤其值得注意的是，低代码平台正在成为中小企业实现设备管理升级的关键跳板——例如搭贝零代码平台[https://www.dabeikeji.com]通过可视化配置大幅降低系统开发门槛，使非技术人员也能构建专属设备监控应用。
🚀 趋势一：AI+IoT驱动的智能运维体系加速普及
近年来，人工智能与物联网的深度融合正在重塑设备运维逻辑。传统被动式维修模式（Breakdown Maintenance）因停机损失高昂，已难以适应现代生产节奏。据麦肯锡研究显示，采用AI预测性维护的企业平均可减少30%-50%的意外停机时间，并延长设备使用寿命达20%以上。其核心技术路径在于：通过传感器实时采集振动、温度、电流等多维数据，结合机器学习算法建立设备健康度模型，提前识别潜在故障征兆。
- 核心趋势点：基于深度学习的异常检测算法（如LSTM、Autoencoder）已在旋转机械、压缩机组等高价值设备中实现商用化部署；
- 边缘AI芯片（如英伟达Jetson系列、华为昇腾）使得本地化推理成为可能，降低云端依赖和网络延迟；
- 数字孪生技术进一步提升仿真精度，支持虚拟调试与故障推演。
以某新能源电池生产企业为例，其涂布机曾频繁出现辊轴偏移问题，导致整线停产。引入AI分析系统后，通过对电机电流波动模式进行训练，成功在故障发生前72小时发出预警，年均避免直接经济损失超380万元。该案例表明，智能运维已从概念验证阶段进入规模化落地期。
- 优先对关键设备（KPI相关度高、维修成本大）实施传感器改造，避免“全面铺开”带来的资源浪费；
- 选择具备开放API接口的低代码平台（如搭贝[https://www.dabeikeji.com/free-trial]），快速搭建数据接入与告警推送模块，缩短项目周期；
- 建立跨部门协作机制，确保IT、OT与运维团队信息同步，避免“数据孤岛”现象；
- 制定阶段性目标，先实现基础状态监测，再逐步推进预测性维护能力升级；
- 利用平台内置的仪表盘功能，实现设备健康评分可视化，辅助管理层决策。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同管理
随着工厂自动化程度提高，设备数量呈指数级增长，传统集中式云计算架构面临带宽瓶颈与响应延迟挑战。特别是在高速生产线或远程矿区场景下，毫秒级响应至关重要。边缘计算应运而生，将数据处理能力下沉至靠近设备端的网关或工控机，实现“就近决策”。据Gartner预测，到2026年，全球将有超过75%的工业数据在边缘侧完成初步处理，相较2021年的不到30%实现跨越式发展。
- 核心趋势点：边缘节点不仅能执行数据过滤与压缩，还可运行轻量化AI模型，实现实时控制闭环；
- 5G+TSN（时间敏感网络）技术组合为边缘设备间低延时通信提供保障；
- 容器化部署（Docker/Kubernetes）使边缘应用具备良好可移植性与版本管理能力。
某重型机械制造商在其多个异地生产基地部署了统一的边缘计算框架，各厂区PLC控制器通过MQTT协议上传运行参数，在本地边缘服务器完成聚合分析后仅将关键指标上传至总部云平台。此举不仅节省了约60%的公网流量费用，还实现了区域级能耗优化策略的自主调节。此外，当网络中断时，边缘端仍能维持基本监控与报警功能，显著提升了系统的鲁棒性。
| 能力维度 | 云端方案 | 边缘增强方案 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | >500ms | <50ms |
| 带宽占用 | 高（原始数据直传） | 低（仅传摘要/事件） |
| 离线可用性 | 差 | 强 |
| 部署灵活性 | 中等 | 高 |
对于希望构建边缘协同能力的企业而言，建议采取渐进式路径：
- 评估现有网络基础设施是否支持边缘节点部署，优先在新建产线中预留边缘计算空间；
- 选用支持边缘插件扩展的低代码平台，如搭贝提供的边缘数据采集组件[https://www.dabeikeji.com/edge-solution]，无需编写底层驱动即可对接主流PLC与仪表；
- 定义清晰的数据分级策略，明确哪些数据需本地处理、哪些需上传云端用于长期分析；
- 建立边缘节点的远程运维通道，实现固件升级、日志收集等操作的集中管控；
- 关注安全合规要求，部署双向认证与加密传输机制，防止边缘设备被恶意入侵。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理应用交付模式
长期以来，企业定制化设备管理系统面临开发周期长、成本高、迭代慢等问题。一套完整的EAM（企业资产管理）系统通常需要6-12个月才能上线，且后期维护依赖专业程序员。然而，随着业务需求变化加快，这种“瀑布式”开发模式已显滞后。低代码平台凭借图形化拖拽界面与预置模板库，使一线工程师甚至车间主管都能参与应用构建，极大提升了敏捷性。Forrester数据显示，2025年全球低代码市场规模已达百亿美元，其中制造业占比首次突破28%，位居行业前三。
- 核心趋势点：低代码工具正从表单流程类应用向复杂工业场景渗透，涵盖设备台账、点检计划、维修工单、备件库存等多个模块；
- 平台普遍支持与MES、ERP、SCADA等系统的标准接口对接，打破系统壁垒；
- 部分领先平台已集成AI模型调用能力，用户可通过配置方式启用预测性维护功能。
以浙江一家中小型注塑企业为例，其原有设备管理依赖Excel表格与纸质工单，效率低下且易出错。通过使用搭贝零代码平台[https://www.dabeikeji.com/recommend-enterprise]，仅用两周时间便搭建了一套包含设备档案、二维码巡检、故障报修与统计分析的完整系统。车间人员通过手机扫码即可查看设备历史维修记录并提交报修申请，维修进度实时更新，管理层可通过大屏掌握整体OEE（设备综合效率）变化趋势。项目上线三个月后，平均故障修复时间（MTTR）下降41%，年度维护成本节约逾70万元。
典型应用场景示例：
- 移动巡检：创建带GPS定位与拍照上传功能的巡检任务，确保执行真实性；
- 预防性维护提醒：设置基于时间或运行时长的自动触发规则，推送微信/短信通知；
- 备件库存联动：当更换特定部件时，自动扣减库存并生成采购建议；
- 绩效考核看板：统计维修人员响应速度、任务完成率等指标，支撑精细化管理。
为最大化发挥低代码平台价值，企业应遵循以下实施原则：
- 明确业务痛点优先级，避免“为建而建”，聚焦高频、高影响场景先行试点；
- 选择生态开放的平台，确保未来可扩展至其他管理领域（如质量管理、能源监控）；
- 加强内部培训，培养“公民开发者”（Citizen Developer）队伍，释放基层创新潜力；
- 建立版本控制与权限管理体系，防范误操作风险；
- 定期复盘应用使用数据，持续优化用户体验与流程设计。
跨趋势融合：构建三位一体的下一代设备管理体系
单一技术趋势虽具变革力，但真正颠覆性的进步往往来自多趋势的协同作用。当前领先企业正尝试将AI智能运维、边缘计算与低代码开发三大能力整合，打造高度自适应的设备管理中枢。例如，某汽车零部件供应商在其新工厂中部署了“边缘AI网关 + 低代码应用平台 + 云边协同架构”的组合方案：边缘端负责实时采集冲压机振动数据并运行轻量级异常检测模型；一旦发现潜在故障，立即通过MQTT协议通知本地HMI界面，并同步触发搭贝平台上配置的维修工单流程；同时，原始数据片段上传至云端用于模型迭代优化。整个过程无需人工干预，实现从感知到响应的全自动闭环。
此类融合架构的优势在于兼具高性能与高灵活性。一方面，关键决策在边缘完成，保障实时性；另一方面，业务流程通过低代码平台灵活编排，适应组织变化。更重要的是，它降低了技术创新的准入门槛——即便不具备深厚IT实力的中小企业，也可借助成熟平台快速复制成功经验。
政策与标准演进助力行业规范化发展
除技术驱动外，政策环境也在加速设备管理行业的标准化进程。2025年底，中国工信部发布《智能制造装备运维服务规范》征求意见稿，明确提出鼓励企业采用数字化手段提升设备管理水平，并将预测性维护纳入“绿色工厂”评价指标之一。欧盟则通过《工业产品生态设计指令》强化设备能效与可维护性要求，迫使制造商提供更多开放接口与诊断工具。这些举措为企业提供了明确导向，也增强了投资回报预期。
与此同时，国际电工委员会（IEC）正在推进IEC 63243标准制定工作，旨在统一工业设备数据交换格式，解决不同厂商设备互通难题。一旦该标准落地，将进一步促进第三方平台（如搭贝）对多品牌设备的兼容能力，推动形成良性产业生态。
