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最新数据显示，2025年全球工业设备智能化改造投资同比增长23.7%，其中中国市场的设备远程监控系统部署率突破68%。以三一重工、国家电网为代表的龙头企业已全面接入AI驱动的预测性维护平台，设备非计划停机时间平均缩短41%。与此同时，欧盟《工业可持续发展法案》正式实施，强制要求高耗能设备实现全生命周期碳足迹追踪，推动设备管理系统从“可用”向“可信、可追溯、可优化”跃迁。这一系列动态标志着设备管理正从传统台账式运维迈入数据驱动的智能决策时代。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，构建预测性维护新生态
当前，设备故障后维修（Reactive Maintenance）和定期预防性维护（Preventive Maintenance）仍占据国内中小企业设备管理的主流模式，但其资源浪费与响应滞后问题日益凸显。麦肯锡研究报告指出，传统模式下设备维护成本占运营总成本比例高达15%-20%，而其中超过40%属于无效巡检或过度保养。
在此背景下，基于AI与物联网传感器融合的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）成为行业核心趋势。该模式通过在关键设备节点部署振动、温度、电流等多维传感器，实时采集运行数据，并利用机器学习模型识别异常模式。例如，西门子在成都的数字化工厂已实现对数控机床主轴磨损程度的提前7-14天预警，准确率达92.3%。
影响层面看，PdM不仅降低突发故障风险，更重构了企业资产管理逻辑。一方面，维修策略由“固定周期”转向“状态触发”，备件库存可压缩30%以上；另一方面，设备使用效率（OEE）提升直接转化为产能释放。某汽车零部件制造商引入PdM系统后，单条生产线年增产值达860万元。
落地建议如下：
- 优先在高价值、高故障率设备上试点部署传感器网络，如空压机、泵组、变频器等；
- 选择支持边缘计算能力的网关设备，实现本地化数据预处理，减少云端传输延迟；
- 引入模块化AI分析平台，避免自建算法团队带来的高昂成本；
- 建立跨部门协作机制，确保维修团队能及时响应系统报警并反馈处置结果；
- 推荐使用[搭贝零代码平台](https://www.dabeitech.com)快速搭建设备监控看板，无需编码即可集成主流PLC、SCADA系统数据源，实现可视化预警与工单联动。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时决策，打破中心化架构瓶颈
随着设备联网数量激增，传统“终端→云平台→指令下发”的集中式架构面临严峻挑战。据华为工业互联网白皮书披露，2025年单个大型制造厂区日均产生设备数据超2TB，若全部上传至云端处理，将导致平均响应延迟达8-15秒，无法满足毫秒级控制需求。
边缘计算（Edge Computing）正成为破解这一困局的关键技术路径。其本质是在靠近设备的网络边缘侧部署具备计算、存储与通信能力的微型服务器，实现数据就近处理与闭环控制。例如，在风电场场景中，每台风力发电机都配备边缘节点，可自主判断叶片结冰状态并即时调整桨距角，无需等待远程调度指令。
该趋势带来的行业影响深远。首先，系统可靠性显著增强——即便公网中断，本地仍可维持基础运维功能；其次，数据隐私与合规性得到更好保障，敏感工艺参数无需离开厂区边界；再者，边缘侧初步筛选后的“有价值数据”才上传云端，大幅降低带宽成本与云服务开销。
为有效推进边缘计算落地，建议采取以下步骤：
- 评估现有网络拓扑结构，识别关键控制节点与数据热点区域；
- 选用支持容器化部署的工业边缘网关，便于后期应用更新与扩展；
- 制定边缘-云协同策略，明确哪些任务在本地执行（如异常检测），哪些交由云端处理（如长期趋势分析）；
- 采用低代码平台开发边缘端轻量级应用，缩短开发周期。例如，通过[搭贝免费试用版](https://www.dabeitech.com/trial)可在3小时内完成一个温度超标自动启停风扇的逻辑流程配置；
- 建立统一的边缘设备管理后台，实现固件远程升级、日志集中收集与安全审计。
🔮 趋势三：低代码平台重塑系统建设模式，加速数字化普惠进程
长期以来，设备管理系统建设依赖专业软件开发商定制开发，项目周期动辄6-12个月，投入成本常超百万，令多数中小制造企业望而却步。埃森哲调研显示，截至2025年底，仍有57%的中小企业未建立完整的设备台账系统，信息孤岛现象严重。
如今，低代码开发平台（Low-Code Platform）正在改变这一格局。这类平台提供图形化拖拽界面与预制组件库，使业务人员也能参与系统构建。典型案例如浙江一家注塑机服务商，仅用两周时间便通过搭贝平台搭建出涵盖设备档案、维修记录、备件库存、客户报修的全流程管理系统，上线首月即减少纸质单据流转90%以上。
该趋势的核心价值在于“降门槛、提效率、促迭代”。企业不再需要组建庞大IT团队，即可快速响应产线变更、工艺调整等动态需求。同时，系统迭代周期从数月压缩至几天甚至几小时，真正实现“随需而变”。
为最大化发挥低代码优势，建议遵循以下实践路径：
- 成立由设备主管、IT专员与一线操作员组成的联合小组，共同梳理核心业务流程；
- 优先选择支持API开放集成的平台，确保能对接MES、ERP等既有系统；
- 采用模块化设计思路，先上线设备基础信息管理，再逐步叠加点检、保养、故障分析等功能；
- 设置权限分级机制，保障数据安全的同时赋予现场人员必要操作权限；
- 积极利用平台社区资源与模板库，如[搭贝推荐解决方案](https://www.dabeitech.com/solutions)中的“工厂设备全生命周期管理模板”，可节省至少40%开发工作量。
🔧 扩展要素：设备管理成熟度评估模型（自测表）
企业可根据上表进行自我评分，总分低于9分为数字化起步期，9-12分为转型攻坚期，12分以上为智能运营期。不同阶段应匹配相应的技术投入策略。
🛠️ 场景延伸：如何用低代码平台实现设备巡检闭环？
以一家食品加工厂为例，其原有巡检依赖纸质表单，存在漏检、代签、反馈延迟等问题。通过搭贝平台实施改造后，流程如下：
- 巡检员通过手机APP接收每日任务，GPS定位确保按时到岗；
- 扫描设备二维码调取检查项清单，逐项勾选并拍照上传异常情况；
- 系统自动识别图像中的仪表读数，比对设定阈值；
- 发现异常立即生成维修工单，推送至责任人企业微信；
- 维修完成后上传处理照片与说明，形成完整追溯链。
该项目实施周期仅10天，年节约人力成本约27万元，设备隐患发现率提升至98.6%。更重要的是，管理层可通过大屏实时掌握各车间巡检完成率、高频故障点分布等关键指标，为资源配置提供数据依据。
🌐 行业联动：设备管理与碳中和目标的深度耦合
2026年，《巴黎协定》履约进入关键评估期，各国加大对工业领域能效监管力度。在中国，“双碳”目标已细化至千余家重点用能单位，要求建立设备级能耗监测体系。这促使设备管理职能从“保运行”拓展至“控能耗、减排放”。
先进企业开始将设备运行数据与能源消耗、碳排放因子关联建模。例如，某钢铁集团在其轧机系统中嵌入碳足迹模块，每生产一吨钢材即自动生成包含电耗、煤气消耗、CO₂排放量的电子标签，用于下游绿色供应链认证。此类实践表明，未来的设备管理系统必须具备环境绩效核算能力。
🛡️ 安全警示：智能化升级中的潜在风险与应对
尽管技术进步带来诸多便利，但也伴生新的挑战。近年来，针对工业控制系统的网络攻击事件年均增长35%，其中设备管理平台因接口众多、权限复杂成为重灾区。2025年某水务公司因设备管理系统被植入勒索病毒，导致多个泵站瘫痪长达12小时。
为此，企业在推进数字化时须同步强化安全防护：
- 实施最小权限原则，禁止超级管理员账号日常使用；
- 启用双因素认证，防止密码泄露引发连锁反应；
- 定期进行渗透测试与漏洞扫描；
- 选择通过ISO 27001认证的服务商，如[搭贝官方地址](https://www.dabeitech.com)提供的企业级部署方案，支持私有化部署与数据加密传输。
