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年全球工业设备数字化管理市场规模已达487亿美元，同比增长23.6%。以西门子、通用电气为代表的头部企业加速部署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实现快速数字化转型。中国工信部近期发布的《智能制造发展行动计划（2025-2030）》明确提出，到2027年重点工业企业关键设备联网率需突破90%，标志着设备管理正从“被动响应”向“主动治理”全面跃迁。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，推动预测性维护成为主流
传统设备管理长期依赖定期检修和故障后维修，导致非计划停机频发。麦肯锡研究显示，制造企业平均每年因设备突发故障损失高达营收的3%-5%。随着AI算法与物联网传感器技术的成熟，预测性维护正逐步取代传统模式。通过在旋转机械、电机、泵组等关键设备上部署振动、温度、电流多模态传感器，结合深度学习模型分析历史运行数据，系统可提前7-14天预警潜在故障。
例如，三一重工在其混凝土泵车 fleet 中部署了基于LSTM神经网络的健康评估系统，实现轴承磨损、液压泄漏等典型故障识别准确率达92.3%，年均维修成本下降37%。该系统每秒采集超过200个数据点，并通过边缘网关进行初步特征提取，仅将关键指标上传至云端训练模型，兼顾实时性与带宽效率。
然而，AI模型落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，特别是罕见故障样本；二是不同设备型号间模型泛化能力弱；三是现场工程师对黑箱决策缺乏信任。为此，行业正在探索迁移学习与数字孪生结合的新路径——利用仿真环境生成合成故障数据，再通过少量真实数据微调，显著降低模型训练门槛。
- 构建标准化设备数据湖，统一采集协议（如OPC UA、Modbus TCP），确保数据完整性；
- 采用模块化AI架构，支持按设备类型灵活配置诊断模型；
- 开发可视化解释工具，展示故障征兆与判断依据，增强用户信任；
- 引入在线学习机制，使模型能随时间自适应演化；
- 通过免费试用方式验证方案可行性，降低初期投入风险。
值得关注的是，低代码平台正成为AI落地的重要载体。搭贝零代码平台提供拖拽式AI组件库，用户无需编写Python代码即可完成数据清洗、特征工程、模型训练全流程配置。某食品加工企业使用搭贝平台，在两周内搭建出针对包装线减速机的异常检测应用，节省开发成本超15万元。其核心在于预置行业模板与自动化参数调优功能，大幅缩短MVP（最小可行产品）周期。
📊 趋势二：边缘智能兴起，重构设备管理实时响应能力
随着5G与边缘计算基础设施普及，设备管理正经历“去中心化”变革。边缘智能使关键决策可在本地完成，避免云端往返延迟。国际电工委员会IEC数据显示，2025年全球部署的工业边缘节点已超1200万个，年复合增长率达31.8%。特别是在高危场景如石化厂、矿山运输系统中，毫秒级响应直接关系到人员安全与资产保护。
典型案例如国家能源集团在内蒙古煤矿部署的胶带输送机监控系统。该系统在每台驱动电机旁安装边缘计算盒子，运行轻量化TensorFlow Lite模型，实时分析振动频谱变化。一旦检测到不平衡或不对中趋势，立即触发降速指令并通知巡检人员，平均故障响应时间由原来的45分钟压缩至8秒以内。
| 部署模式 | 平均响应时延 | 网络依赖度 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | 800ms - 2s | 高 | 非实时报表分析 |
| 云边协同 | 50 - 200ms | 中 | 预测性维护 |
| 全边缘处理 | <10ms | 极低 | 紧急停机控制 |
边缘智能不仅提升响应速度，更优化整体TCO（总拥有成本）。虽然单个边缘设备采购价比普通PLC高出约40%，但通过减少停机损失、降低带宽支出，投资回收期普遍控制在14个月内。ABI Research测算表明，采用边缘推理的企业单位产能运维支出平均下降28.7%。
- 选择支持容器化部署的边缘硬件，便于后续功能扩展；
- 建立边缘-云协同更新机制，确保模型版本一致性；
- 实施分级报警策略，区分本地处置与远程上报事件；
- 强化边缘设备物理安全防护，防止恶意篡改；
- 利用搭贝官方地址获取兼容设备清单与集成指南。
值得注意的是，边缘侧资源受限要求算法必须高度优化。业界主流做法包括知识蒸馏（将大模型“教师”压缩为小模型“学生”）、量化感知训练（INT8甚至BinaryNet）以及专用AI芯片（如华为昇腾Atlas系列）。搭贝平台内置模型压缩工具链，用户可一键将Keras模型转换为适用于RK3588等主流边缘SoC的运行格式，无需深入底层编译细节。
🔮 趋势三：低代码平台赋能，加速设备管理系统敏捷迭代
面对市场快速变化与个性化需求激增，传统定制开发模式已难以为继。Gartner预测，到2027年超过70%的企业级应用将通过低代码/无代码平台构建，其中设备管理领域增速居前。核心驱动力在于：业务人员可直接参与系统建设，打破IT与OT之间的壁垒。
江苏一家纺织机械制造商曾面临难题：其售后服务团队需要跟踪全国2000余台经编机的保养状态，但ERP系统无法满足动态表单与流程审批需求。若走传统开发路线，至少需6个月周期与80万元预算。最终该公司采用搭贝低代码平台，在三周内上线专属设备生命周期管理系统。系统包含设备档案、维保工单、备件库存、客户反馈四大模块，支持微信小程序端扫码报修，工单自动派发至最近技术人员。
“我们车间主任自己就能修改点检表单字段，再也不用等IT排期。”——该公司数字化负责人访谈记录
低代码的价值不仅体现在开发效率，更在于持续演进能力。系统上线后三个月内，用户根据实际使用反馈迭代了17次版本，新增油品更换提醒、服务满意度评价等功能。这种高频迭代在传统项目管理模式下几乎不可能实现。
- 明确核心业务流程边界，优先覆盖高频刚需场景；
- 建立跨职能协作小组，包含设备主管、一线工人、IT支持；
- 制定数据权限矩阵，保障敏感信息访问安全；
- 预留API接口，便于未来对接MES、SAP等系统；
- 访问推荐***查看成功案例集与最佳实践。
安全性是低代码推广的关键考量。正规平台应具备RBAC权限控制、操作日志审计、HTTPS加密传输等基础能力。搭贝平台通过等保三级认证，并支持私有化部署选项，满足国企、军工等特殊行业合规要求。同时提供沙箱测试环境，所有变更需经审批后方可发布至生产系统，有效防范误操作风险。
跨趋势融合：构建三位一体智能管理体系
单一技术难以解决复杂设备管理问题，未来竞争力来自系统集成能力。领先企业正构建“边缘感知-AI分析-低代码应用”的闭环体系。例如某轨道交通公司将其列车空调系统的管理流程重构如下：边缘网关采集压缩机运行参数 → 本地执行初步异常检测 → 疑似故障数据上传至AI平台训练退化模型 → 搭贝低代码平台生成维保任务并推送至移动端。
此架构优势在于职责清晰、弹性扩展。当新增车型时，只需在低代码端配置新设备模板，AI模型可通过迁移学习快速适配，边缘端加载对应推理引擎即可，无需整体重构系统。据测算，该模式使新设备接入周期由平均45天缩短至7天。
人才结构转型：从设备专家到复合型运营者
技术变革倒逼组织进化。Deloitte调研发现，2026年设备管理岗位中，兼具工艺知识与数据分析能力的人才薪资溢价达38%。企业开始设立“智能运维工程师”新职类，要求掌握基础编程、统计学原理及设备机理模型。培训体系也相应调整，某央企推行“双导师制”——由资深技师传授排故经验，数据科学家指导建模方法，共同培养下一代运维骨干。
与此同时，人机协作界面亟待优化。AR眼镜正被用于指导复杂维修作业，通过视觉叠加显示拆装步骤、扭矩参数与历史故障记录。博世推出的Smart Glasses解决方案已在汽车生产线应用，首次修复率提升22%。这类交互创新将进一步降低对高技能人力的依赖。
绿色可持续：设备管理助力碳中和目标
ESG压力下，设备管理被赋予新使命。通过精细化能耗监控与能效优化，可显著降低碳足迹。施耐德电气在苏州工厂实施的“绿色电机计划”中，利用智能电表监测每台电机负载率，结合生产计划动态启停非关键设备，年节电达136万度，相当于减少碳排放820吨。
ISO 50001能源管理体系认证企业数量连续三年增长超20%，背后离不开设备层数据支撑。低代码平台在此发挥桥梁作用，快速搭建能源看板，关联设备运行状态与电力消耗曲线，识别“空转”“过载”等浪费场景。搭贝平台内置碳核算模板，可根据地区电网排放因子自动计算 Scope 2 排放量，助力企业编制可持续发展报告。
