2025年，全球制造业和工业服务领域正经历一场由技术驱动的深刻变革。根据IDC最新发布的《全球物联网支出报告》，2025年全球在设备管理相关的物联网解决方案上的投入预计将达到4870亿美元，年复合增长率达12.3%。这一数字背后，是企业对设备可用性、运维效率和资产生命周期管理日益增长的需求。尤其是在能源、轨道交通、智能制造和医疗设备等行业，设备停机成本高昂，一次非计划性停机平均损失可达每小时数万元。在此背景下，传统依赖人工巡检与纸质工单的管理模式已难以为继。以AIoT为核心的智能感知网络、基于大数据的预测性维护体系以及低代码平台推动的敏捷系统构建，正在重塑设备管理的技术范式与组织逻辑。
🚀 核心趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
过去十年中，设备维护经历了从“事后维修”到“定期保养”的演进，而如今正加速迈向“预测性维护”（Predictive Maintenance, PdM）阶段。据麦肯锡研究显示，采用预测性维护的企业可降低设备故障率30%-50%，减少维护成本25%-30%，并延长设备寿命20%以上。这一转变的核心驱动力来自人工智能算法与边缘计算能力的成熟。
现代工业设备普遍配备数十个传感器，实时采集振动、温度、电流、压力等运行参数。这些高频数据通过5G或工业以太网传输至云端分析平台后，AI模型能够识别出早期异常模式。例如，在风力发电场景中，某央企风电运营商部署了基于LSTM神经网络的轴承故障预警系统，成功将齿轮箱故障预警提前时间从平均7天提升至21天，避免了多次重大停机事故。
然而，实现真正有效的预测性维护仍面临挑战。首先是数据质量问题——许多老旧设备缺乏标准化接口，导致数据采集不完整；其次是模型泛化能力不足，不同产线、不同品牌设备需重新训练模型，开发周期长、成本高；最后是组织协同障碍，IT部门与运维团队之间存在信息孤岛，影响决策响应速度。
- 核心趋势点： AI模型正从通用分类向自适应学习演进，联邦学习技术允许跨厂区共享模型而不泄露原始数据。
- 西门子MindSphere平台已集成AutoML功能，支持用户上传历史故障数据后自动生成诊断模型。
- GE Digital推出的Predix APM 5.0引入数字孪生仿真模块，可在虚拟环境中测试维护策略效果。
- 建立统一的数据采集标准，优先为高价值设备加装智能传感终端，确保数据连续性和准确性。
- 选择具备开放API架构的AI分析平台，便于与现有ERP、MES系统集成，形成闭环管理。
- 组建跨职能团队，包括数据科学家、工艺工程师和现场技师，共同定义关键性能指标（KPIs）与报警阈值。
- 利用搭贝低代码平台快速搭建可视化监控看板，无需编写复杂代码即可实现设备健康评分展示与移动端告警推送。
📊 核心趋势二：全生命周期数字化资产管理兴起
设备不再被视为孤立的物理实体，而是作为企业数字资产的重要组成部分纳入统一管理体系。Gartner指出，到2026年，超过60%的大型工业企业将实施“全生命周期资产管理”（Lifecycle Asset Management, LAM）战略，较2023年的32%显著提升。该模式覆盖设备从选型采购、安装调试、运行监控、维护升级到退役处置的全过程，强调数据连续性与决策可追溯性。
以某跨国制药企业为例，其在全球拥有超过12万台关键生产设备。过去由于各国工厂使用不同CMMS系统，总部难以掌握整体资产状态。2024年起，该公司启动“Global Asset Hub”项目，基于ISO 55000标准构建集中式资产数据库，并通过RFID标签为每台设备赋予唯一身份码。现在，任何一台反应釜的维修记录、校准证书、备件更换历史均可在3秒内调取，极大提升了审计合规效率。
更进一步，LAM系统开始融合财务维度数据。设备折旧曲线与实际损耗状况对比分析，帮助企业优化更新节奏。例如，一家地铁运营公司发现部分牵引电机虽未达报废年限，但因频繁启停导致绝缘老化加速，遂调整更换计划，三年内节省资本支出逾千万元。
| 管理阶段 | 传统方式 | 数字化LAM方案 |
|---|---|---|
| 采购选型 | 依赖供应商资料与经验判断 | 接入行业 benchmark 数据库，模拟TCO（总拥有成本） |
| 安装调试 | 纸质文档归档，易丢失 | 扫码录入系统，自动关联BIM模型与操作手册 |
| 运行维护 | 被动响应故障 | 结合IoT数据动态评估健康度，推荐最优维护窗口 |
| 退役处置 | 手工评估残值 | 基于市场行情与使用记录智能估价，对接二手交易平台 |
尽管前景广阔，但LAM落地过程常遭遇系统割裂难题。ERP管财务、SCM管供应链、EAM管维修，三者数据难以打通。此外，中小型企业受限于预算和技术力量，往往望而却步。
- 核心趋势点： 资产主数据管理（MDM）成为突破口，通过建立“黄金记录”实现多源数据融合。
- SAP EAM 2025版强化了与S/4HANA Finance的深度集成，支持按资产维度进行盈亏分析。
- 国内新兴厂商如搭贝推出轻量化LAM SaaS产品，支持按设备数量订阅付费，降低中小企业准入门槛。
- 制定企业级资产编码规则，确保从采购订单到实物标签的一致性。
- 优先整合高频交互系统，如将EAM与工单审批流打通，减少重复录入。
- 采用微服务架构分步实施，避免“大而全”的一次性替换风险。
- 借助搭贝低代码平台灵活配置表单字段与审批流程，快速适配不同业务场景变更需求。
🔮 核心趋势三：去中心化运维网络与边缘智能崛起
随着工业现场设备数量激增，集中式云计算架构面临延迟高、带宽压力大等问题。特别是在偏远矿区、海上钻井平台等弱网环境下，依赖远程数据中心进行实时决策几乎不可行。因此，“边缘智能”（Edge Intelligence）正成为设备管理的新基建方向。ABI Research预测，到2025年底，全球部署的工业边缘计算节点将突破800万个，其中近四成用于设备状态监测与本地自治控制。
典型的边缘智能架构包含三层：最底层是嵌入式AI芯片（如NVIDIA Jetson系列），直接安装在PLC或网关设备上；中间层为轻量级推理引擎，运行压缩后的机器学习模型；顶层则是与云平台的异步同步机制，在网络恢复时上传摘要日志与样本数据。这种设计既保障了本地响应速度（通常低于50ms），又兼顾了长期数据分析需要。
某国家级电网公司在变电站巡检中应用该模式，部署带有视觉识别能力的边缘盒子，实时检测变压器油位、套管裂纹等隐患。即使通信中断，系统仍能持续工作并将告警信息存储于本地SSD。待光纤修复后，自动补传断点数据，确保监管合规。
值得注意的是，边缘节点的安全防护尤为关键。2024年曾发生一起针对工业网关的勒索软件攻击事件，黑客利用未打补丁的OpenSSH漏洞控制多个边缘设备，迫使企业支付高额赎金。因此，零信任架构与安全启动机制应成为标配。
- 核心趋势 ： 边缘-云协同训练（Federated Edge Learning）兴起，允许多个边缘节点联合优化全局模型而不传输原始数据。
- 华为推出Atlas 500 Pro智能小站，内置昇腾AI芯片，支持在-40℃~70℃极端环境稳定运行。
- 施耐德电气EcoStruxure Machine Advisor提供“边缘预筛+云端精析”混合分析模式，降低90%无效数据上传。
- 评估现有网络基础设施，确定边缘计算部署层级（设备级、产线级或车间级）。
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），提高应用移植灵活性。
- 建立边缘设备远程管理通道，实现固件OTA升级与配置批量下发。
- 利用搭贝低代码平台开发边缘侧简易人机界面（HMI），方便现场人员查看本地分析结果与操作日志。
拓展视角：设备管理与碳中和目标深度融合
ESG（环境、社会与治理）已成为全球资本市场的重要评估维度。设备管理作为能耗大户的管控入口，正被赋予新的使命。国际能源署（IEA）数据显示，工业领域能源消耗占全球总量近40%，其中约30%源于设备低效运行。因此，通过精细化管理提升能效，不仅是降本手段，更是履行减排责任的关键路径。
当前领先企业已开始将碳排放指标纳入设备绩效考核体系。例如，宝马集团在其沈阳工厂试点“绿色设备护照”项目，每台机器人除常规技术参数外，还记录制造碳足迹、运行电耗强度及回收利用率。这些数据自动汇总至集团可持续发展报告系统，支撑其2030年碳中和承诺。
未来展望：向自主化设备生态演进
展望2026年，设备管理或将迈入“自主化”新阶段。届时，设备不仅能自我诊断、自我修复，还能与其他设备协商资源分配。例如，在柔性生产线上，当某台加工中心检测到主轴温度过高时，可主动请求邻近设备接管任务，并预约夜间自动润滑服务。这种“设备即服务”（DaaS）模式将彻底改变人机关系。
支撑这一愿景的技术基础包括：语义化设备描述语言（如IEEE 2030.5）、分布式身份认证机制以及基于区块链的信任交换网络。虽然目前尚处实验室验证阶段，但已有初步商用尝试。博世苏州工厂测试了一套去中心化工单调度系统，利用智能合约自动匹配维修资源，平均响应时间缩短40%。
