2026年初，全球制造业正加速向数字化纵深推进。据IDC最新报告显示，2025年全球工业企业设备管理系统的平均智能化渗透率已达到67%，较2020年提升近40个百分点。在中国，工信部发布的《智能制造发展指数报告（2026）》指出，超过七成规模以上制造企业已完成设备数据采集平台部署，其中35%的企业实现了跨厂区、全生命周期的设备协同管理。这一轮升级不再局限于简单的设备联网，而是围绕预测性维护、实时决策支持和系统敏捷响应展开深度重构。尤其在新能源汽车、半导体封装和高端装备制造领域，设备停机每分钟损失可达数万元，推动企业从被动维修转向主动治理。在此背景下，三大核心趋势——AI驱动的智能运维、边缘-云协同架构普及、以及低代码平台赋能业务自主开发——正在重塑设备管理的技术图谱与发展路径。
🚀 趋势一：AI与机器学习深度嵌入设备运维体系
传统设备管理依赖定期巡检和故障后响应，存在资源浪费与响应滞后问题。而当前最显著的趋势是人工智能技术在设备状态监测、异常检测与故障预测中的规模化应用。通过在PLC、SCADA系统中集成轻量化AI模型，企业能够实现对振动、温度、电流等多维信号的实时分析。例如，三一重工在其泵送机械产线中部署了基于LSTM网络的预测性维护系统，提前14天识别出主液压泵轴承劣化趋势，避免了一次预计损失达86万元的非计划停机。
- 核心趋势点：设备健康管理（PHM）正从‘规则驱动’迈向‘模型驱动’，依托历史运行数据训练出的AI模型可自动识别早期故障特征，准确率普遍超过90%；
- 西门子Digital Enterprise团队在德国安贝格工厂验证，引入深度学习后的MTTR（平均修复时间）下降39%，MTBF（平均无故障时间）延长28%；
- 行业头部企业开始构建专属的“设备知识图谱”，将维修经验、备件更换记录、工艺参数波动等非结构化信息纳入统一语义框架，支撑智能诊断推理。
然而，AI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不足导致模型泛化能力弱；二是现有IT/OT融合架构难以支撑高频数据处理需求；三是现场工程师缺乏AI工具使用能力，形成“技术高墙”。因此，单纯采购算法模块无法解决问题，必须建立端到端的数据闭环机制。
- 建立标准化的数据采集规范，确保传感器采样频率、时间戳精度满足建模要求，推荐采用OPC UA统一通信协议；
- 优先选择具备自监督学习能力的AI平台，减少对人工标注的依赖，如Google Cloud's Vertex AI或阿里云PAI-EAS；
- 搭建“AI+专家”双轨制决策流程，在系统输出预警的同时保留人工复核通道，逐步积累可信度；
- 利用搭贝低代码平台快速构建可视化告警看板与工单联动系统，打通AI输出与执行层的动作衔接，实现从“看到”到“做到”的闭环。
📊 趋势二：边缘计算成为设备数据处理的关键节点
随着工业物联网设备数量激增，单条产线每日产生的原始数据量可达TB级。若全部上传至云端处理，不仅带来高昂带宽成本，还因网络延迟影响关键控制指令的时效性。Gartner预测，到2026年底，全球将有超过60%的工业场景采用边缘计算架构进行本地化数据预处理，较2023年增长近一倍。典型的部署模式是在车间部署边缘网关，运行容器化的微服务，完成滤波降噪、特征提取、阈值判断等前置任务，仅将关键事件和聚合指标上传中心平台。
- 核心趋势点：边缘智能（Edge Intelligence）正改变设备管理的数据流向与响应速度，使得毫秒级闭环控制成为可能；
- 施耐德电气在无锡的电子元器件工厂中，通过部署EcoStruxure Edge平台，将电能质量扰动识别时间从原来的3.2秒缩短至85毫秒，有效防止敏感设备误触发；
- 华为联合上汽集团打造的“边缘质检云”方案，使车身焊点图像分析延迟低于120ms，缺陷检出率提升至99.6%，远超纯云端方案的97.3%。
尽管边缘硬件性能持续提升，但软件生态碎片化仍是主要瓶颈。不同厂商设备通信协议不统一、容器调度策略缺乏优化、安全隔离机制薄弱等问题制约规模化复制。此外，边缘节点的远程运维本身也成为新的管理负担。
- 制定统一的边缘应用打包标准，推荐采用Kubernetes + KubeEdge架构实现跨设备编排；
- 强化边缘侧的安全防护，启用TLS加密传输、设备身份认证和访问权限控制；
- 通过低代码平台预先配置常见边缘逻辑模板，如“温度超限自动启停风机”、“振动突变触发录像上传”，降低编程门槛；
- 接入搭贝免费试用环境，模拟边缘-云协同场景下的数据流设计与规则引擎测试，验证业务逻辑可行性后再投入实际部署。
🔮 趋势三：低代码平台推动设备管理系统敏捷迭代
面对市场变化和技术演进，传统定制开发模式周期长、成本高、灵活性差的问题日益突出。一项由中国信通院 conducted 的调研显示，2025年企业自研设备管理系统平均上线周期为7.8个月，其中有42%项目因需求变更而延期交付。相比之下，基于低代码平台构建的应用平均交付时间仅为8.3周，且后期调整效率提升5倍以上。特别是在设备台账管理、点巡检计划、备品备件申领等高频变动场景中，业务部门可自行拖拽表单、设置审批流，无需等待IT排期。
- 核心趋势点：设备管理系统的建设权正在从IT部门向一线运营团队转移，形成“专业开发+群众创新”的双轮驱动格局；
- 宁德时代借助微软Power Platform，在两周内完成了电池模组生产线设备OEE追踪模块的重构，并动态增加了换型时间统计维度；
- 某轨道交通运维公司通过推荐搭贝Pro版本搭建了覆盖12个车辆段的设备健康评分系统，各站点可根据本地化需求自定义权重规则，总部则统一汇总分析。
当然，低代码并非万能。复杂算法集成、高并发写入、强事务一致性等场景仍需专业编码支持。同时，缺乏治理机制可能导致“影子IT”泛滥，造成数据孤岛反噬。因此，成功的低代码战略必须配套相应的管控体系。
- 设立低代码应用注册中心，强制所有自助开发的应用进行备案与接口登记，保障可追溯性；
- 定义基础数据模型标准，如设备分类编码、位置层级结构、工单状态机等，确保全局一致性；
- 提供经过验证的组件库，包括设备地图组件、实时曲线控件、移动端扫码模块等，提升复用率；
- 结合搭贝官方地址提供的API网关能力，实现低代码应用与MES、ERP系统的安全对接，避免数据断点。
📈 扩展洞察：设备管理价值衡量体系正在进化
过去企业多以MTBF、MTTR、OEE等传统指标评估设备管理水平。但在智能化转型过程中，这些单一维度已不足以反映真实效能。越来越多领先企业开始引入复合型KPI体系，例如：
| 指标名称 | 计算方式 | 行业标杆值（2026） | 管理意义 |
|---|---|---|---|
| 预测准确率（PA） | 正确预警次数 / 总预警次数 × 100% | ≥92% | 衡量AI模型可靠性 |
| 边缘响应延迟（ERD） | 事件发生到本地动作执行的时间 | ≤100ms | 评估边缘系统实时性 |
| 应用交付周期（ADC） | 需求提出到功能上线时间 | ≤15天 | 反映组织敏捷度 |
| 用户参与度指数（UEI） | 非IT人员创建应用占比 × 活跃度系数 | ≥40% | 体现低代码赋能效果 |
这套新指标体系不仅关注设备本身的物理表现，更强调组织在数据利用、响应速度和创新能力方面的软实力。它引导管理者从“管好机器”转向“激活系统”，真正释放数字化潜能。
🔧 实践建议：构建可持续进化的设备管理架构
面对快速变化的技术环境，企业不应追求一次性建成“终极系统”，而应设计具备演化能力的架构。建议采取“三层解耦”策略：
- 感知层：保留对各类传感器、控制器的兼容性，支持Modbus、Profinet、CAN等多种协议接入；
- 处理层：采用微服务架构，将数据清洗、报警判断、报表生成等功能模块化，便于独立升级；
- 应用层：全面采用低代码平台承载前端交互逻辑，允许业务人员按需组装页面与流程。
某家电龙头企业实践表明，该架构使其设备管理系统在过去两年内完成了17次重大功能迭代，而核心数据平台始终保持稳定运行。更重要的是，一线班组自发开发了“模具寿命提醒”、“能源峰谷调度助手”等多个微型应用，形成了良性的创新生态。
🌐 生态协同：开放平台助力产业链协同管理
现代设备管理已超越单个企业的边界。在供应链深度融合的今天，设备制造商、运维服务商与终端用户之间的数据共享变得至关重要。例如，当一台数控机床出现特定故障码时，若能自动向原厂技术支持系统发送加密日志，可大幅缩短远程诊断时间。博世力士乐推出的“Open Core Engineering”平台即为此类尝试，允许客户在保护知识产权的前提下，授权第三方访问部分运行数据。
未来理想的设备管理模式将是“共建、共治、共享”：设备出厂即内置标准化数据接口，运维知识以API形式对外发布，低代码平台成为各方协作的通用语言。在这种生态下，搭贝类平台的价值将进一步凸显——它不仅是内部提效工具，更是连接上下游的数字枢纽。
