2026年初，全球制造业设备管理迎来结构性变革。据Gartner最新报告，超过67%的中大型制造企业已在推进设备全生命周期数字化管理平台建设，较2023年增长近40个百分点。这一趋势的背后，是工业物联网（IIoT）部署成本下降、5G专网普及以及AI算法在预测性维护中的成熟应用。以三一重工为例，其通过部署智能传感网络与AI分析系统，设备非计划停机时间同比下降58%，年节约运维成本超1.2亿元。与此同时，国家工信部于2025年底发布的《智能制造发展指南（2025-2030）》明确提出，到2027年重点行业关键设备联网率需达到90%以上。政策与技术双轮驱动下，设备管理正从“被动响应”向“主动治理”转型，催生出三大核心趋势。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为标配
传统设备维护模式长期依赖定期检修或故障后维修，导致资源浪费与生产中断频发。而随着机器学习模型在振动分析、温度异常检测和能耗波动识别中的精准度提升，预测性维护（Predictive Maintenance）正逐步替代预防性维护，成为高价值设备管理的核心策略。
- 基于LSTM神经网络的时序数据分析，可提前7-14天预警轴承磨损、齿轮断裂等典型故障；
- 西门子在德国安贝格工厂的应用显示，AI模型对电机类设备的故障预测准确率达91.3%；
- 结合数字孪生技术，企业可在虚拟环境中模拟设备退化路径，优化维护周期与备件库存。
该趋势带来的影响深远。一方面，设备可用率显著提升，某汽车零部件厂商实施AI预测系统后，OEE（整体设备效率）从76%升至85%；另一方面，运维团队角色发生转变，从“救火队员”转向数据分析师与策略制定者。然而，AI模型训练需要高质量的历史运行数据与标注样本，这对中小型企业构成挑战。此外，不同品牌设备通信协议异构问题也限制了模型泛化能力。
- 建立统一的数据采集标准，优先部署支持OPC UA协议的传感器与PLC模块；
- 选择具备预置AI模型库的低代码平台，降低算法开发门槛，例如搭贝低代码平台提供开箱即用的设备健康评分模型；
- 采用模块化建模思路，先聚焦单一设备类型（如空压机），验证效果后再横向扩展；
- 联合设备供应商共建故障知识图谱，提升跨品牌诊断一致性；
- 设立专项数据治理小组，确保传感器数据清洗、标签化流程规范化。
值得注意的是，AI并非万能。某石化企业在初期过度依赖自动报警系统，忽视人工经验判断，导致误报率高达35%。因此，人机协同机制的设计至关重要——AI负责海量数据筛查，工程师则专注于高风险决策与根因分析。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时响应与本地自治
随着设备连接数激增，传统“端-云”架构面临延迟高、带宽压力大、数据隐私泄露等问题。IDC数据显示，2025年全球边缘设备数据处理量已占总量的42%，预计2026年将突破50%。在此背景下，边缘智能（Edge Intelligence）成为解决实时控制与敏感数据不出厂的关键路径。
典型场景包括：在冲压车间部署边缘网关，实现毫秒级过载保护；在高温高压环境下，通过本地AI推理即时调整工艺参数，避免连锁事故。施耐德电气推出的EcoStruxure Edge方案，在某食品加工厂成功实现了制冷机组异常波动的200ms内闭环响应，远快于云端反馈的平均1.2s延迟。
| 指标 | 传统云架构 | 边缘计算架构 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 800ms - 2s | 50ms - 200ms |
| 月度带宽消耗 | 1.2TB/千台 | 280GB/千台 |
| 数据本地化程度 | 低（上传为主） | 高（90%+留存） |
| 断网可用性 | 中断服务 | 基础功能维持 |
边缘计算的影响不仅体现在性能层面，更推动组织架构变革。IT与OT部门必须深度协作，共同定义边缘节点的算力配置、安全策略与更新机制。同时，边缘侧应用部署复杂度上升，要求开发工具具备可视化编排与一键下发能力。
- 按区域或产线划分边缘域，每个域配置独立的边缘服务器或工控机；
- 选用支持容器化部署（Docker/Kubernetes）的边缘操作系统，提升应用移植性；
- 构建边缘-云协同框架，实现边缘轻量模型在线训练、云端大模型离线更新的双向同步；
- 利用搭贝平台的边缘应用生成器，通过拖拽方式快速构建本地数据过滤、报警触发逻辑；
- 制定严格的边缘设备准入清单，防止未经授权的第三方接入引发安全隐患。
某电子代工企业曾因边缘节点固件未及时升级，导致一周内连续发生三次局部通信中断。这提示我们：边缘不是“部署即遗忘”的黑盒，必须纳入统一运维管理体系，定期执行健康检查与安全审计。
🔮 趋势三：零代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
面对市场变化与内部需求演进，传统定制化MES/MOM系统开发周期长、成本高、灵活性差的问题日益凸显。一项针对200家制造企业的调研发现，73%的企业反映现有系统无法及时响应产线调整或新设备接入需求。在此背景下，低代码/零代码平台正成为设备管理数字化转型的新引擎。
这类平台允许业务人员通过图形化界面配置表单、流程与看板，无需编写代码即可搭建专属应用。例如，某家电企业设备科主管使用搭贝零代码平台在3天内完成了新机型点检任务的发布、巡检路线规划及异常上报流程的全流程上线，而以往此类项目平均耗时为4-6周。
该趋势的核心价值在于缩短“业务洞察”到“系统落地”的转化链条。当一线工程师发现某种振动模式与故障强相关时，可立即创建新的监测字段并关联报警规则，无需等待IT排期。这种敏捷性极大提升了组织的学习与适应能力。
- 降低技术门槛，使懂业务的人直接参与系统建设；
- 支持快速试错，小范围验证有效后再推广；
- 促进标准化，平台内置的最佳实践模板可复用于多厂区；
- 增强系统生命力，随业务变化持续演进而非僵化停滞。
- 选择支持设备专用协议解析（如Modbus、CANopen、PROFINET）的零代码平台；
- 建立“业务+IT”联合运营小组，确保应用设计既符合规范又贴近实际；
- 设定权限分级机制，防止非专业用户误操作核心数据源；
- 集成RPA机器人，自动抓取ERP/SAP中的设备台账信息，避免重复录入；
- 定期评审低代码应用绩效，淘汰使用率低于阈值的“僵尸应用”。
尽管优势明显，零代码平台仍需警惕“自由过度”风险。某集团曾出现同一设备存在五个不同版本的点检表单，源于各部门各自搭建系统。因此，企业应配套建立元数据管理规范与主数据标准，确保信息一致性。
⚙️ 多技术融合下的未来图景
展望2026年下半年，设备管理将进一步走向深度融合。AI不再孤立运行，而是嵌入边缘节点形成“智能边缘代理”，在本地完成初步诊断后仅上传关键特征值至云端进行全局优化。同时，零代码平台将成为整合AI与边缘能力的“粘合剂”，让非技术人员也能调用高级功能。
一个正在兴起的模式是“场景化套件”：平台提供商将常见设备管理场景（如空压机群节能优化、数控机床刀具寿命预测）打包成可配置模板，用户只需导入设备清单、连接数据源即可启用。这种产品化思维大幅降低了智能化门槛。
网络安全亦不可忽视。随着设备暴露面扩大，勒索软件攻击目标正从办公网转向生产网。2025年某轮胎厂因未隔离设备网络，遭黑客植入加密程序导致全线停产三天。未来设备管理系统必须内置纵深防御体系，包括设备身份认证、流量加密、行为基线监控等功能。
🌍 可持续发展驱动设备能效精细化管理
在全球碳中和目标约束下，设备不仅是生产力载体，更是能耗与排放的责任单元。欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2026年全面实施，对中国出口型企业提出明确的单位产品碳足迹披露要求。这迫使企业重新审视设备运行效率。
新型设备管理系统开始集成能源计量模块，实现分时、分项、分设备的电/气/水消耗追踪。结合生产订单数据，可精确计算每批次产品的隐含碳排放。某光伏组件制造商借此优化了层压机加热曲线，在保证良率前提下单台日均节电127kWh。
- 为关键耗能设备加装智能电表或无线传感器；
- 在零代码平台上构建“设备能效看板”，按班次、班组、机型多维度对比；
- 设置动态能效基准线，自动识别偏离正常区间的行为；
- 将节能表现纳入设备管理员KPI考核体系；
- 对接外部碳核算平台，自动生成合规报告。
