根据Gartner 2025年第四季度发布的《全球企业资产与设备管理趋势报告》，全球制造业、能源及交通行业在设备管理领域的数字化投入同比增长37%，其中超过62%的企业已将AI驱动的预测性维护纳入核心战略。这一趋势的背后，是工业物联网（IIoT）设备连接数突破120亿台的现实支撑——IDC数据显示，截至2025年底，每分钟新增工业设备接入量达8.3万台，设备管理正从传统的“被动响应”模式加速向“主动感知—智能决策—自动执行”的闭环演进。尤其在中国，随着“新型工业化”政策持续推进，工信部于2025年9月启动第二批“智能制造示范工厂”项目，明确要求申报单位具备基于数据驱动的全生命周期设备管理体系，进一步推动了技术与业务深度融合。
🚀 核心趋势一：AI赋能的预测性维护成为主流运维范式
传统设备维护长期依赖定期巡检和故障后修复，导致非计划停机频发。据波士顿咨询统计，2024年全球制造企业因突发性设备故障造成的直接经济损失高达4200亿美元。而随着机器学习算法在振动分析、温度建模和电流特征提取中的成熟应用，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正逐步取代预防性维护，成为高价值设备管理的核心手段。
- 多模态传感器融合提升故障识别精度：现代设备普遍配备加速度计、红外热像仪、声发射传感器等多元感知单元，结合深度神经网络对多源信号进行联合训练，可实现轴承磨损、齿轮断裂等早期异常的识别准确率提升至92%以上（西门子2025年实测数据）；
- 自适应学习机制降低模型漂移风险：设备运行环境复杂多变，传统静态模型易出现性能衰减。采用在线增量学习策略，系统可在不中断服务的前提下持续优化判断逻辑，某风电运营商部署该方案后，误报率下降47%；
- 数字孪生构建虚拟调试与仿真平台：通过建立物理设备的高保真数字映射，可在虚拟环境中模拟不同负载条件下的退化过程，提前验证维护策略有效性，三一重工已在泵车液压系统中实现平均维修周期缩短38%。
然而，AI模型的实际落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其是罕见故障样本；二是跨厂商设备协议异构性强，数据采集标准化程度低；三是IT与OT团队协作壁垒尚未完全打破，导致模型部署效率受限。因此，单纯引入AI引擎并不足以形成可持续竞争力。
- 建立统一的数据治理框架，定义关键设备的关键参数采集频率与存储格式，优先覆盖A类设备（占故障损失80%以上的高影响资产）；
- 选择支持模块化集成的低代码平台作为中间层，快速对接SCADA、MES与CMMS系统，避免定制开发带来的高成本与长周期；
- 实施“小步快跑”试点策略，在单一产线或车间验证ROI后再规模化推广，降低组织变革阻力。
📊 核心趋势二：边缘计算重构设备数据处理架构
随着设备端生成的数据量呈指数级增长，传统“设备→网关→云平台”的集中式处理模式暴露出明显瓶颈。延迟过高导致实时控制指令无法及时下达，带宽压力使得视频流与高频采样数据难以完整上传，且一旦网络中断，整个监控体系即陷入瘫痪。在此背景下，边缘计算（Edge Computing）凭借其就近处理、低延时响应和本地自治能力，迅速成为新一代设备管理基础设施的关键组成。
- 本地化推理减少云端依赖：在炼油厂压缩机组监测场景中，边缘节点可在毫秒级完成振动频谱分析并触发紧急停机，相比云端处理节省约800ms往返时间，有效防止连锁事故；
- 数据聚合降维减轻传输负担：通过在边缘侧执行原始数据清洗、特征提取与压缩编码，仅上传摘要信息或告警事件，使某轨道交通企业每月通信费用降低61%；
- 离线自治保障业务连续性：当遭遇断网或数据中心宕机时，边缘控制器仍能依据预设规则维持基本监控功能，确保安全边界不失守，这在海上钻井平台等远程作业场景尤为重要。
尽管优势显著，但边缘节点的大规模部署也带来新的管理难题：首先是硬件选型多样化，ARM与x86架构并存，操作系统涵盖Linux、RTOS乃至专有固件，缺乏统一运维接口；其次是软件更新困难，现场设备分布广泛，手动升级极易出错且耗时；最后是安全性薄弱，大量暴露在外的边缘设备成为网络攻击的新入口点。
- 采用容器化技术（如Docker + Kubernetes Edge Edition）实现应用与底层硬件解耦，提升部署灵活性；
- 部署集中式边缘管理平台，支持远程配置下发、批量固件升级与运行状态可视化追踪；
- 强化零信任安全架构，在设备认证、通信加密与权限控制层面实施端到端防护，并定期执行渗透测试。
🔮 核心趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业级设备管理系统（EAM/CMMS）建设周期长、变更成本高，往往上线即落后于业务发展。一项来自Forrester的研究指出，传统定制开发项目平均交付周期为8.6个月，而其中超过40%的功能在投入使用前已被业务部门重新定义。面对日益复杂的运营需求与快速变化的合规要求，企业亟需一种更灵活的技术载体来支撑系统的持续进化。
- 拖拽式表单设计器降低业务建模门槛：设备巡检清单、保养计划模板、备件申请流程等均可由一线主管自主配置，无需等待IT排期，某汽车零部件厂借此将新产线投运准备时间从6周压缩至9天；
- 可视化流程引擎打通跨系统协同：通过图形化界面编排设备报修→审批→派工→反馈→归档全流程，自动触发ERP物料扣减与财务结算动作，消除信息孤岛；
- 开放API生态促进集成扩展：成熟的低代码平台普遍提供RESTful API、Webhook与消息队列接口，便于与PLC、RFID读写器、无人机巡检系统等新型终端无缝对接。
值得注意的是，低代码并非万能解决方案。部分企业曾因过度依赖“无代码”宣传而忽视底层数据架构设计，导致后期性能瓶颈与数据一致性问题。此外，涉及核心控制逻辑或高性能计算的任务仍需专业开发介入，低代码更适合用于前端交互、流程编排与轻量级应用构建。
- 明确划分“低代码适用域”与“专业开发区”，前者聚焦业务流程、移动应用与报表展示，后者负责算法内核、数据库优化与安全审计；
- 建立低代码资源中心，统一组件库、模板与最佳实践文档，防止碎片化与重复造轮子；
- 将低代码平台纳入企业IT治理体系，实施版本控制、权限分级与操作留痕，满足SOX、GDPR等合规审查要求。
搭贝低代码平台在设备管理场景中的实践路径
作为国内领先的低代码PaaS服务商，搭贝近年来深度参与多个行业设备管理数字化项目，其平台能力与上述三大趋势高度契合。以某大型水泥集团为例，该企业拥有17条生产线、逾万台电机与风机设备，原有EAM系统仅覆盖基础台账与工单记录，缺乏对能耗、效率与健康状态的综合洞察。
| 业务痛点 | 搭贝解决方案 | 实施成效 |
|---|---|---|
| 巡检路线固定，无法动态调整重点区域 | 基于设备历史故障率与实时报警等级生成智能巡检任务包 | 重点设备覆盖率提升至100%，漏检率下降76% |
| 备件库存积压严重，周转率低于行业均值 | 构建预测性补货模型并与SRM系统联动 | 库存资金占用减少2.1亿元/年 |
| 管理层缺乏全局设备绩效视图 | 使用搭贝BI模块搭建OEE、MTBF、MTTR等KPI仪表盘 | 决策响应速度提升50%以上 |
该案例表明，低代码平台的价值不仅体现在开发效率提升，更在于它充当了业务与技术之间的“翻译器”，使设备管理策略能够以最小摩擦转化为可执行的数字流程。更重要的是，搭贝支持私有化部署与混合云架构，满足重工业企业对数据主权与系统稳定性的严苛要求。
未来展望：向自治化设备管理体系演进
站在2025年末的时间节点回望，设备管理已不再是简单的“修机器”工作，而是演变为融合传感技术、数据分析、自动化控制与组织流程再造的综合性工程。展望2026年，以下几个方向值得重点关注：
- AI代理（Agent）驱动的自主决策：下一代系统将不再局限于提供预警或建议，而是由AI代理主动发起工单、协调资源甚至远程操控设备进入安全模式；
- 区块链增强设备履历可信度：利用分布式账本记录设备从出厂、安装、维修到报废的全链路事件，为二手设备交易、保险定价与碳足迹核算提供权威依据；
- AR/VR赋能远程专家支持：通过智能眼镜实现第一视角共享，资深工程师可跨越地理限制指导现场排故，缩短MTTR时间。
可以预见，未来的设备管理者将更多扮演“策略制定者”与“系统监督者”的角色，而非直接干预具体操作。那些能够率先构建“感知—分析—行动”闭环的企业，将在运营效率、安全水平与可持续发展能力上建立起显著竞争优势。
