根据工业和信息化部最新发布的《2025-2026年智能制造发展白皮书》，截至2025年底，全国规模以上工业企业关键设备联网率已突破68%，较2023年提升19个百分点。与此同时，设备平均停机时间下降34%，运维成本降低27%。这一系列数据背后，是设备管理正从传统台账式、周期性维护向智能化、实时化、平台化深度演进。尤其在新能源汽车、半导体制造、高端装备等高精尖领域，设备可用率每提升1%，年均产能可增加超千万元。当前，以AI驱动预测性维护、边缘智能终端部署、低代码平台快速迭代为代表的三大核心趋势，正在重构企业资产管理（EAM）的技术架构与业务流程。
🚀 趋势一：AI+IoT融合推动预测性维护成为主流
过去五年中，基于规则的定期保养仍是大多数企业的主流选择，但其‘过度维护’或‘维护不足’的问题日益突出。据麦肯锡2025年调研显示，在未采用智能分析的工厂中，约42%的设备故障发生在计划维护周期之间，而31%的维护作业被证实为非必要操作。随着传感器成本下降和AI算法成熟，预测性维护（Predictive Maintenance）正加速替代传统模式。
以某头部动力电池制造商为例，该公司在其涂布机、卷绕机等核心产线上部署了超过1200个振动、温度与电流传感器，并通过机器学习模型对历史故障数据进行训练。系统能够提前72小时预警轴承磨损、电机过热等潜在风险，准确率达91.6%。自2024年上线以来，设备突发停机次数减少63%，年度维护支出节省超1800万元。
该趋势的核心驱动力来自三方面：一是工业物联网（IIoT）基础设施普及率提升；二是深度学习在时序数据分析中的突破，如LSTM、Transformer等模型的应用；三是云边协同架构使得海量数据处理更高效。IDC预测，到2026年，中国将有超过57%的重点制造企业实现至少一个生产单元的预测性维护覆盖，较2023年的22%实现翻倍增长。
然而，落地过程中仍面临挑战。首先是数据质量参差不齐，许多老旧设备缺乏标准化接口，导致采集数据噪声大、缺失严重；其次是算法模型泛化能力弱，不同设备类型需重新建模，开发周期长；最后是组织流程尚未适配，维修团队习惯响应式处理，难以主动介入早期预警。
- 影响分析： 预测性维护不仅降低运维成本，更重要的是提升了生产连续性和产品质量稳定性。在离散制造业中，设备微小波动可能导致批次不良率上升，而AI预警可实现工艺参数动态调整，形成闭环控制。
- 推动企业由“被动救火”转向“主动防控”，重塑CMMS（计算机化维护管理系统）的功能定位。
- 催生新型岗位如“设备健康分析师”，要求兼具工程知识与数据分析能力。
- 建立统一的数据采集标准，优先对高价值、高故障率设备加装智能传感模块；推荐使用支持Modbus、OPC UA协议的通用型网关设备，确保兼容性 [搭贝官方地址 - 工业网关产品页]
- 引入模块化AI分析平台，避免从零开发。例如利用预训练模型库快速部署常见故障识别模型，缩短验证周期至两周内
- 结合RCA（根本原因分析）机制，持续优化模型输入特征，提升误报过滤能力
- 将预警信息集成至移动端工单系统，实现“报警-派单-处理-反馈”全流程数字化追踪
- 开展跨部门协作培训，使运维、生产、IT三方共同参与模型调优与结果解读
📊 趋势二：边缘计算赋能本地化实时决策
尽管云计算在数据存储与批量分析上具有优势，但在设备管理场景中，延迟敏感型任务（如紧急停机判断、工艺参数即时修正）无法依赖远端数据中心。例如，在高速冲压生产线中，若响应延迟超过50毫秒，可能引发模具损坏甚至安全事故。因此，边缘计算（Edge Computing）正成为保障实时性的关键技术路径。
目前主流方案是在车间层级部署边缘服务器或工业盒子，运行轻量化推理引擎。某光伏组件企业在其串焊机群组中部署了边缘节点，实时监测焊接电流波形畸变情况。当检测到异常谐波分量时，系统可在15ms内触发保护机制并记录事件日志，同时上传摘要信息至云端用于长期趋势分析。相比纯云端架构，整体响应速度提升近20倍。
边缘侧还承担着数据预处理职责。原始传感器数据往往包含大量冗余信息，直接上传会造成带宽浪费。通过在边缘端实施压缩、降噪、特征提取等操作，可使上传数据量减少70%以上。这在5G专网尚未全面覆盖的园区环境中尤为重要。
ABI Research数据显示，2025年中国工业边缘计算市场规模已达84亿元，年复合增长率达39.2%。其中，设备状态监控类应用占比最高，达到41%。未来三年，预计将出现更多具备AI加速能力的国产化边缘芯片，进一步降低部署门槛。
| 功能维度 | 云端处理 | 边缘处理 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | 100ms ~ 数秒 | <50ms |
| 数据传输量 | 全量上传 | 仅传摘要/告警 |
| 算力扩展性 | 弹性伸缩 | 受限于硬件 |
| 适用场景 | 年报表、趋势分析 | 实时控制、安全联锁 |
- 影响分析： 边缘计算改变了传统的“中心集中式”架构，推动设备管理系统向分布式、自治化演进。
- 增强系统鲁棒性，在网络中断情况下仍能维持基本监控功能
- 促进OT与IT深度融合，要求运维人员掌握一定编程与网络配置技能
- 评估现有网络拓扑与设备分布，确定边缘节点部署密度。建议每50台关键设备配置一个边缘计算单元
- 选用支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），便于后续应用更新与远程管理
- 定义清晰的数据分流策略：实时控制类留在本地，统计分析类上传云端
- 建立边缘设备生命周期管理制度，包括固件升级、安全补丁推送等流程
- 考虑与低代码平台联动，允许现场工程师通过图形界面快速开发简单逻辑脚本，如“温度>阈值→启动风扇”
🔧 搭贝低代码平台在边缘场景的应用实践
面对边缘端定制化需求频繁但开发资源紧张的矛盾，搭贝低代码平台提供了一种高效的解决方案。其边缘版运行环境可在ARM/x86架构的工业盒子上部署，支持拖拽式构建数据采集规则、条件判断逻辑与执行动作。某包装机械厂商利用该平台，在三天内完成了对12条产线的能耗监控模块开发，无需编写任何代码即可实现本地数据聚合与异常报警推送。
更值得关注的是，搭贝支持将边缘侧开发的逻辑模板同步至云端进行版本管理，并可通过OTA方式批量下发至多个站点，极大提升了多厂区标准化复制效率。用户可申请免费试用权限体验完整功能 [免费试用]。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
传统EAM系统建设通常需要6-18个月周期，涉及需求调研、系统设计、编码测试、用户培训等多个阶段。然而，现代制造业环境变化迅速，新产品导入、工艺变更、组织结构调整频繁发生，刚性系统难以适应动态需求。在此背景下，低代码开发平台因其“可视化建模+自动代码生成”的特性，成为设备管理数字化转型的新引擎。
据Gartner报告，2025年全球企业级低代码平台市场规模突破420亿美元，其中制造业占比达28%，位居各行业首位。国内领先工程机械企业已通过低代码平台将其设备巡检系统迭代周期从平均45天缩短至7天，且一线主管可自行调整表单字段与审批流程，真正实现“业务自主可控”。
这类平台通常包含四大核心模块：表单设计器、流程引擎、报表中心与集成网关。用户可通过拖拽方式构建设备档案、点检任务、维修工单等实体模型，并设置关联关系。例如，当某台空压机触发三级报警时，系统自动创建紧急维修工单并指派给指定班组，同时冻结相关联的生产订单，防止带病运行。
更为深远的影响在于，它打破了IT与OT之间的壁垒。以往，运维人员提出新需求必须排队等待排期，而现在他们可以在指导下自行搭建轻应用。这种“公民开发者（Citizen Developer）”模式显著提升了组织敏捷性。一项针对长三角制造企业的调查显示，采用低代码平台的企业，其设备管理系统年均功能更新次数是传统系统的4.3倍。
- 影响分析： 低代码不仅加快交付速度，更改变了数字系统的 ownership 归属，使业务部门成为创新主体。
- 降低对稀缺高端开发人才的依赖，缓解制造业普遍存在的“技术荒”问题
- 促进设备管理与其他系统（如MES、ERP）的快速集成，打破信息孤岛
- 选择具备工业属性支持的低代码平台，优先考虑原生支持设备台账、维保计划、备件库存等专业模型的产品
- 建立“平台+插件”架构，基础功能由平台提供，特殊需求通过API或自定义组件扩展
- 制定低代码应用发布规范，包括命名规则、权限控制、审计日志等，防范治理风险
- 设立内部认证机制，对通过培训的业务人员授予相应开发权限，保障应用质量
- 定期复盘已上线应用，提炼可复用的业务组件，构建企业级资产库
🎯 推荐：搭贝零代码平台助力快速落地
在众多低代码工具中，搭贝凭借其深厚的工业基因脱颖而出。平台内置“设备全生命周期管理”模板套件，涵盖从采购入库、安装调试、日常点检到报废处置的完整流程。用户只需导入设备清单，即可一键生成可视化看板与移动巡检APP。特别适合中小型企业快速启动数字化转型项目。目前已有超过2300家企业通过搭贝实现了设备管理系统的轻量化部署，平均上线周期仅为11天 [推荐成功案例]。
此外，搭贝支持与主流PLC、SCADA系统无缝对接，可通过标准协议（如MQTT、HTTP API）接入实时数据。对于希望实现“局部突破+逐步扩展”的企业而言，这是一种高性价比的选择。立即访问官网了解详情 [搭贝官方地址]，或申请专属顾问咨询 [免费咨询入口]。
⚡ 趋势融合下的未来图景
展望2026年下半年，上述三大趋势将呈现深度融合态势。一个典型的理想架构将是：边缘节点负责实时感知与初步决策，低代码平台用于快速构建前端交互与业务流程，而AI模型则在云端训练后下沉至边缘执行推理。这种“云-边-端-人”协同模式，将极大释放设备数据的价值潜能。
值得注意的是，技术演进的同时也带来新的管理课题。例如，如何界定AI建议的责任归属？当系统推荐更换部件但实际检查无异常时，是否应追责算法供应商？又如，低代码虽提升了灵活性，但也可能导致“影子IT”泛滥，增加安全合规风险。因此，企业在拥抱新技术的同时，必须同步完善相应的制度设计与治理体系。
另一个不可忽视的方向是绿色运维。随着“双碳”目标推进，设备能效管理正成为新的关注点。未来的设备管理系统不仅要关注“是否正常运行”，更要回答“是否高效运行”。结合AI与边缘计算，可实现能耗异常检测、最优启停策略推荐等功能，助力企业达成可持续发展目标。
📌 行业生态演变与竞争格局
从产业生态看，设备管理领域的竞争正从单一软件商之争，演变为平台生态之战。传统EAM厂商如SAP、用友正在整合AI能力；自动化巨头如西门子、施耐德则强化边缘软硬一体方案；而新兴低代码公司则凭借敏捷性切入细分市场。跨界融合成为常态，谁能更快打通“感知-分析-决策-执行”闭环，谁就将在新一轮竞争中占据主动。
中小企业则面临“跟不跟、怎么跟”的抉择。完全自研成本过高，盲目采购又易陷入锁定困境。建议采取“平台中立+模块解耦”策略，优先选择开放标准、支持异构集成的技术路线。例如，使用搭贝这类支持多种数据库与通信协议的平台，既能快速见效，又能保留未来替换或升级的空间。
