根据Gartner最新发布的《2026全球企业资产智能化趋势报告》，截至2025年底，全球已有超过67%的中大型制造与能源企业完成设备管理系统的初步数字化升级，其中38%的企业已部署AI驱动的预测性维护系统。这一数据较2023年增长近两倍，标志着设备管理正从传统的被动响应模式向主动智能演进。特别是在工业4.0深化推进和双碳目标约束下，设备全生命周期管理的精细化、实时化和协同化已成为行业核心竞争壁垒。中国工信部近期也发布《智能制造发展指南（2025-2030）》征求意见稿，明确提出将推动“设备联网率”提升至90%以上，并鼓励采用低代码平台加速系统集成与业务迭代。在此背景下，设备管理不再局限于资产台账与维修记录的电子化，而是演变为融合物联网、人工智能与流程自动化的综合运营中枢。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流运维范式
传统设备维护长期依赖定期检修或故障后抢修，导致资源浪费与非计划停机频发。据麦肯锡研究显示，制造业每年因非计划停机造成的损失高达500亿美元。而随着传感器成本下降与AI算法成熟，基于机器学习的预测性维护正在重塑设备运维逻辑。通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，结合历史运行数据训练模型，系统可提前7-14天识别潜在故障风险，准确率可达85%以上。
以某大型石化企业为例，其引入AI分析平台对压缩机组进行健康度建模，成功将平均故障间隔时间（MTBF）延长42%，年度维护成本降低28%。该系统不仅实现异常预警，还能自动生成维修建议工单并推送至相关责任人，大幅缩短响应周期。此外，深度学习模型具备持续进化能力，随着数据积累不断优化判断精度，形成“越用越准”的正向反馈机制。
更进一步地，部分领先企业开始探索“数字孪生+AI”融合架构。通过构建高保真设备虚拟模型，实现实时仿真与故障推演，使维护决策更具前瞻性。例如，在风电领域，金风科技已在其智慧风场管理系统中集成数字孪生引擎，实现叶片裂纹发展的动态模拟，提前干预避免重大事故。
- 设备状态监测从“定时采集”转向“连续感知”
- 故障诊断由经验判断升级为数据驱动决策
- 维护策略由固定周期调整为动态触发机制
- 维修知识沉淀为可复用的算法模型资产
然而，AI落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，影响模型训练效果；二是算法黑箱特性削弱工程师信任度；三是现有IT/OT系统割裂，难以支撑端到端数据流转。因此，企业在推进过程中需建立跨部门协作机制，确保数据治理、模型验证与业务流程同步优化。
- 优先选择高价值、高故障率的关键设备作为试点对象，如主轴电机、空压机等
- 联合设备厂商与第三方技术服务商共建联合实验室，共享原始数据与故障案例库
- 引入可解释性AI（XAI）技术，可视化模型判断依据，增强一线人员接受度
- 将AI预警结果嵌入现有CMMS/EAM系统，避免信息孤岛
- 利用搭贝低代码平台快速搭建可视化看板与告警分发流程，[https://www.dibee.cn]
📊 趋势二：边缘计算赋能设备本地智能决策
随着设备联网数量激增，传统“终端→云端”集中式处理模式暴露出明显瓶颈：网络延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险上升。尤其在冶金、矿山等偏远作业场景，通信基础设施薄弱进一步制约云服务可用性。边缘计算的兴起为此提供了破局路径——通过在靠近设备侧部署轻量级计算节点，实现数据就地处理与即时响应，真正达成“毫秒级闭环控制”。
IDC数据显示，2025年全球新增工业数据中约60%将在边缘侧完成初步处理，预计到2026年，配备边缘网关的工业设备占比将突破45%。典型应用包括：在数控机床旁部署边缘盒子，实时分析切削力波动并自动调整进给参数；在配电柜内安装边缘控制器，检测电弧故障并在50ms内切断电源，防止火灾蔓延。
某汽车零部件工厂通过部署华为Atlas边缘计算单元，实现了焊接机器人焊点质量的在线判定。原流程需取样送检，耗时长达6小时，现可在每个焊点完成后1秒内输出合格与否结论，并联动机械臂自动返修。该项目使不良品率下降76%，年节约质检人力成本超120万元。
| 对比维度 | 传统云中心模式 | 边缘计算模式 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | 200ms - 2s | <50ms |
| 带宽占用 | 高（原始数据上传） | 低（仅上传摘要/告警） |
| 断网可用性 | 中断服务 | 本地功能正常运行 |
| 数据安全 | 传输过程存在泄露风险 | 敏感数据不出厂区 |
| 扩展灵活性 | 依赖中心资源扩容 | 支持分布式弹性部署 |
值得注意的是，边缘计算并非简单替代云计算，而是与其构成“云边协同”体系。边缘负责实时性要求高的任务，云则承担大数据分析、全局优化与长期存储职能。这种分层架构既保障了控制可靠性，又保留了战略层面的数据洞察优势。
- 设备控制从“远程指令”转向“本地自治”
- 数据处理由“全量上传”转为“按需提取”
- 系统架构呈现“去中心化”特征
- 安全边界从“网络 perimeter”延伸至“设备端点”
- 评估现有设备通信协议兼容性，优先选用支持OPC UA over TSN的标准接口
- 选择模块化边缘硬件，便于后期功能扩展与固件升级
- 制定统一的边缘应用开发规范，确保软件可移植性
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- 建立边缘节点远程监控机制，实现版本管理与异常自愈
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
长期以来，设备管理系统开发严重依赖专业编程团队，项目周期动辄数月甚至一年，难以匹配快速变化的生产需求。埃森哲调研指出，73%的企业表示其当前EAM系统无法灵活应对工艺变更或组织调整。在此背景下，低代码开发平台凭借“可视化拖拽+预置组件库”模式，显著降低了系统构建门槛，使业务人员也能参与应用设计，实现“所见即所得”的快速交付。
以某食品饮料企业为例，其原设备报修流程需纸质单据流转，平均处理时间为3.2天。借助搭贝零代码平台，IT与生产部门协作在两周内上线移动端报修系统，员工扫码即可提交图文工单，系统自动分配至对应班组并设置SLA倒计时。上线首月，平均处理时间缩短至8.7小时，维修满意度提升41%。更重要的是，后续新增备件库存联动、维修知识库等功能均通过自助配置完成，无需额外编码投入。
“我们不再需要等待外包团队排期，车间主管自己就能修改表单字段和审批流。”——该企业设备部经理访谈实录
低代码的价值不仅体现在速度提升，更在于促进组织能力转型。它打破了“业务提需求、IT做实现”的传统分工，催生出“公民开发者（Citizen Developer）”群体。这些熟悉业务逻辑的一线员工，借助平台内置的设备管理模板（如点检计划、润滑标准、故障代码库），能够快速复制最佳实践并在不同产线推广应用。
市场格局方面，国际厂商如Mendix、OutSystems已推出垂直行业套件，而本土平台如搭贝则更注重与中国企业实际管理习惯结合，提供符合GB/T 33173资产管理体系标准的开箱即用模块。同时支持私有化部署与混合云架构，满足制造业对数据主权的严苛要求。
- 系统建设从“项目制”转向“产品化运营”
- 开发主体由“专业程序员”扩展至“业务专家”
- 功能迭代频率从“季度级”跃迁至“周级”
- 总拥有成本（TCO）下降40%-60%
- 成立跨职能低代码推广小组，包含IT、设备管理、安全合规代表
- 梳理高频变更场景清单（如点检路线调整、承包商准入变更）
- 选取标准化程度高的模块先行试点，如设备台账、计量器具校准
- 建立应用发布审核机制，防范权限滥用与数据泄露
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多技术融合催生新型设备管理中台
单一技术革新虽具价值，但真正的颠覆性变革往往源于多种能力的有机整合。当前领先企业正构建以“设备管理中台”为核心的新型架构，向上对接MES、ERP等业务系统，向下连接PLC、DCS等控制系统，横向贯通安环、质量、能源等职能域。该中台通常包含四大功能层：数据接入层（支持Modbus、Profinet等多种协议解析）、智能引擎层（集成AI模型与规则库）、应用服务层（提供API与微应用）、用户体验层（适配PC、PDA、AR眼镜等终端）。
某轨道交通集团基于此类架构打造“全生命周期资产管理平台”，覆盖从新车采购、日常运维到报废处置的全部环节。系统自动采集列车牵引系统运行数据，结合线路坡度、载客量等因素建立能耗模型，每月生成节能驾驶建议报告。同时利用计算机视觉分析轮对磨耗图像，预测更换周期并与检修计划联动，使轮轨更换成本降低19%。
数据资产化推动设备管理价值外溢
当设备数据完成结构化沉淀后，其价值不再局限于内部运营优化，还可转化为对外服务资产。例如，设备制造商可通过分析海量用户运行数据，反向改进产品设计；第三方保险机构可基于真实故障率精算维保险种定价；甚至衍生出“设备即服务”（Equipment-as-a-Service）新型商业模式。施耐德电气已在其EcoStruxure平台中开放部分API接口，允许客户授权第三方开发者开发增值应用，形成生态共赢局面。
与此同时，数据确权与合规问题日益凸显。GDPR、《数据安全法》等法规要求企业明确数据归属、使用范围与保护措施。建议建立设备数据分类分级制度，对涉及工艺参数、产能信息等敏感内容实施加密存储与访问审计，确保技术创新与法律遵从并行不悖。
