根据IDC最新发布的《2026年中国企业资产与设备管理趋势报告》，截至2025年底，中国工业设备数字化渗透率已突破47.3%，较2023年提升12.8个百分点。其中，智能制造、能源电力和轨道交通领域成为设备管理升级的核心驱动力。随着AIoT基础设施逐步完善，传统以人工巡检和周期性维护为主的管理模式正加速向数据驱动的智能运维体系转型。尤其在国家‘新型工业化’战略推动下，设备可用率、故障响应速度与全生命周期成本控制已成为衡量企业运营效率的关键指标。在此背景下，如何借助新兴技术重构设备管理体系，已成为制造业转型升级的核心命题之一。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
过去五年中，基于规则的传统预防性维护（PM）模式仍占据市场主导地位，但其“过度维护”或“维护不足”的弊端日益显现。据麦肯锡调研数据显示，传统PM方式导致约30%的维护资源浪费，同时仍有18%的重大故障发生在计划外周期内。而进入2026年，AI驱动的预测性维护（PdM）已从试点走向规模化部署，特别是在高端制造、风电与石化行业实现突破性应用。
以某大型海上风电运营商为例，该企业在2025年上线了基于深度学习的振动分析系统，通过部署在风机主轴上的高精度传感器采集每秒数千条振动频谱数据，并结合历史维修记录训练LSTM神经网络模型。结果显示，系统对轴承早期磨损的识别准确率达到92.7%，平均提前预警时间达14.3天，较原有SCADA报警机制提升了近三倍。这不仅减少了非计划停机损失，还显著延长了关键部件使用寿命。
影响层面来看，预测性维护的普及正在重塑设备管理组织架构。传统的“维修班组+调度中心”模式逐渐被“数据分析师+远程诊断平台+现场执行团队”的协同机制取代。同时，设备供应商的角色也在演变——越来越多厂商开始提供“按可用性付费”的服务合同（Availability-as-a-Service），将自身收益与客户设备运行绩效绑定，倒逼其提升产品可靠性与智能服务能力。
- 设备健康评分模型成为核心工具，整合温度、振动、电流、声学等多维信号进行综合评估；
- 边缘AI芯片成本下降至百元级，使实时本地推理成为可能，降低云端依赖与通信延迟；
- 跨品牌设备数据孤岛问题依然存在，OPC UA over TSN标准推广进度缓慢制约全域建模能力；
- 复合型人才短缺突出，既懂工艺又掌握机器学习算法的技术人员供需缺口超过40万。
面对上述挑战，企业需制定分阶段落地策略：
- 优先选择高价值、高故障率的关键设备作为试点对象，如压缩机、泵组、变频器等；
- 建立统一的数据接入规范，采用支持MQTT/Modbus/OPC UA协议的边缘网关实现异构设备连接；
- 引入低代码平台快速构建可视化监测界面与告警逻辑，例如使用搭贝官方地址提供的工业物联网模板库，在两周内完成原型开发；
- 联合高校或第三方AI服务商共建特征工程库，避免重复造轮子；
- 设立专项激励机制，鼓励一线工程师参与模型优化反馈闭环。
值得注意的是，部分中小企业受限于IT基础薄弱，难以独立承担AI项目投入。对此，“轻量化PdM”方案应运而生——通过SaaS化服务平台按设备节点订阅功能模块，初始投入可控制在万元以内。例如，某区域性水务集团通过接入第三方云诊断平台，仅用三个月即实现水泵群组的异常检测覆盖，年度维修费用同比下降23%。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时决策闭环
随着5G与TSN（时间敏感网络）在工厂内部署深化，边缘计算正成为设备管理系统的“神经末梢”。相较于集中式云计算架构，边缘侧处理具备毫秒级响应、低带宽消耗与更高安全性的优势，特别适用于需要即时干预的场景，如电机过载保护、阀门紧急切断或机器人碰撞规避。
当前主流边缘设备已普遍集成容器化运行环境（如Kubernetes Edge Edition），支持动态加载AI推理服务、协议转换组件与本地数据库。某汽车焊装车间案例显示，其在每个焊接机器人单元旁部署边缘计算节点后，实现了焊点质量在线判定——通过高速摄像头捕捉熔核图像，经YOLOv8模型实时分析缺陷类型，并自动调整焊接参数或触发停机。整个过程耗时不足80ms，远低于原有人工抽检模式下的小时级延迟。
更深层次的影响在于，边缘智能正在打破OT与IT系统的边界。传统MES系统往往只能获取设备启停状态与产量数据，而边缘层则能提供微观操作层面的行为序列。这种细粒度数据为设备效能分析（OEE）、能耗优化与工艺改进提供了前所未有的洞察力。例如，一家食品包装企业利用边缘节点采集封口机加热曲线，发现不同批次材料的最佳温控窗口存在差异，进而优化预热策略，使废品率由1.7%降至0.9%。
| 指标 | 传统云架构 | 边缘计算架构 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 300~800ms | 10~80ms |
| 网络带宽占用 | 高（原始数据上传） | 低（仅上传摘要/事件） |
| 单点故障风险 | 中心服务器宕机影响全局 | 局部失效不影响其他节点 |
| 部署灵活性 | 需稳定互联网连接 | 支持离线独立运行 |
然而，边缘系统的复杂性也带来新的管理难题。首先是版本控制问题——当数百个边缘节点运行不同固件与应用组合时，如何确保一致性更新成为运维难点。其次，边缘资源有限，难以支撑大规模模型训练，必须依赖“边-云协同”架构进行分工：云端负责模型迭代训练，边缘端执行轻量化推理。
- 边缘自治能力成为评价系统成熟度的重要维度，要求在网络中断期间仍能维持基本判断逻辑；
- 安全加固不可忽视，需启用硬件级可信执行环境（TEE）防止恶意代码注入；
- 边缘应用商店概念兴起，支持即插即用的功能模块下载与计费；
- 标准化进程加快，IEC 63242对工业边缘设备提出统一接口定义。
为有效推进边缘计算落地，建议采取以下路径：
- 明确业务优先级，优先部署对实时性要求高的用例，如安全联锁、质量判异等；
- 选用支持开源框架（如EdgeX Foundry）的软硬件平台，避免厂商锁定；
- 建立边缘应用生命周期管理系统，涵盖发布、灰度、回滚全流程；
- 利用免费试用通道测试边缘数据采集与本地规则引擎性能；
- 加强OT与IT团队协作，设立联合运营小组统一管理边缘资产。
🔮 趋势三：零代码平台加速设备管理系统 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。一套完整的EAM系统实施通常需要6~18个月，且严重依赖外部开发团队。而进入2026年，零代码平台正推动设备管理能力向基层管理者下沉，实现“人人都是开发者”的愿景。
这类平台通过图形化拖拽界面，允许用户无需编写代码即可构建表单、流程、报表与仪表盘。例如，某电子代工厂的设备主管在三天内自主搭建了一套模具寿命追踪系统：通过配置二维码标签、巡检任务模板与自动提醒规则，实现了模具更换周期的精准管控。系统上线后，模具异常损坏率下降35%，且后续可根据生产排程变化随时调整规则，极大提升了响应灵活性。
从行业影响看，零代码降低了技术创新门槛，使得中小型企业也能快速响应市场变化。根据Gartner预测，到2026年底，全球超过65%的新建工业应用将采用低/无代码方式开发，其中设备管理类应用占比接近四成。更重要的是，它改变了传统的“需求提报-外包开发-验收上线”链条，形成“一线提出-快速验证-持续迭代”的敏捷模式。
案例：华东某纺织集群12家企业联合使用搭贝平台搭建共享设备调度系统。各厂通过标准化模板录入织机型号、产能、维修记录等信息，平台自动生成最优派工方案并推送至车间大屏。整体设备利用率提升至82%，较此前平均高出11个百分点。
- 业务逻辑可视化配置成为核心竞争力，支持条件分支、定时触发、API调用等复杂逻辑；
- 与主流ERP/MES系统集成能力增强，支持OAuth、Webhook、RESTful API对接；
- 移动端适配完善，支持离线填报与GPS定位打卡，适应外勤场景；
- 权限管理体系精细化，支持字段级与行级数据控制。
尽管优势明显，零代码并非万能解决方案。对于涉及强实时控制、高频交易或复杂算法的场景，仍需专业编程支持。此外，缺乏统一治理可能导致“影子IT”泛滥——各部门各自为政建设系统，后期整合难度加大。
为此，推荐如下落地策略：
- 由IT部门牵头制定零代码使用规范，明确适用范围与审批流程；
- 建立企业级模板库，复用常见模块如点检清单、备件申请、故障登记等；
- 开展“低代码创新大赛”，激发一线员工参与热情；
- 优先选用支持私有化部署的平台，保障数据主权与合规要求；
- 定期审计已建应用，淘汰冗余系统，维护数据一致性。
值得一提的是，新一代零代码平台已开始融合AI能力。例如，搭贝推出的“智能表单推荐”功能，可根据用户输入字段自动建议关联流程与校验规则；其“自然语言生成报表”模块允许使用者直接输入“显示上月各车间设备故障次数排名”即可生成对应图表，进一步降低使用门槛。
跨趋势协同：构建下一代设备管理中枢
单一技术变革虽具价值，但真正的颠覆性突破来自于多趋势融合。未来领先的设备管理系统将是AI预测、边缘实时处理与零代码敏捷交付的三位一体架构。设想一个典型场景：某化工厂反应釜出现轻微泄漏迹象，边缘节点基于声发射传感器检测到异常信号，立即启动本地AI模型判定风险等级；系统自动锁定相关阀门并通知值班工程师，同时通过零代码平台触发应急预案流程——包括生成工单、调度维修人员、调取三维图纸、记录处置过程等动作全部自动完成；事后，历史数据被纳入训练集，用于优化下一轮预测模型。
这一闭环不仅提升了安全性与效率，更体现了“自进化系统”的雏形。企业不再被动应对问题，而是通过数据飞轮不断自我优化。与此同时，搭贝等平台正致力于打通这三个层面的技术栈，提供从设备接入、边缘计算、AI建模到应用构建的一站式服务，帮助客户在6周内完成从概念验证到生产上线的全过程。
政策与生态演进方向
国家层面也在积极推动设备管理现代化。2025年出台的《工业设备更新和技术改造行动方案》明确提出，到2027年重点行业关键设备数控化率要达到60%以上，并鼓励采用“技改补贴+融资租赁”模式降低企业负担。多地政府已设立专项基金，支持中小企业开展智能化诊断与系统升级。
产业生态方面，设备制造商、软件开发商与金融租赁机构之间的合作更加紧密。例如，三一重工联合平安租赁推出“智联设备金融服务”，客户在购买智能挖掘机时可同步接入远程监控平台，金融机构依据设备实际工作时长与健康状态动态调整还款计划，实现风险共担与价值共创。
