2025年，全球制造业正加速迈向数字化深水区。据IDC最新报告，截至2025年第三季度，全球工业企业中已有67%部署了设备全生命周期管理系统，较2023年提升21个百分点。尤其在新能源汽车、半导体制造和高端装备领域，设备停机成本平均高达每小时12万元，推动企业从被动维修向预测性维护转型。中国工信部发布的《智能制造发展行动计划（2023-2025）》明确要求，到2025年底，重点行业关键设备联网率需达到85%以上。在此背景下，设备管理不再局限于台账登记与定期保养，而是演变为融合数据驱动、实时感知与敏捷响应的智能系统工程。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
- 核心趋势点：基于机器学习的故障预测模型逐步替代传统阈值报警机制
- 传感器采集的振动、温度、电流等多维数据通过时序分析识别早期异常模式
- Gartner预测，至2025年底，全球45%的大型制造企业将部署AI-PdM系统，减少非计划停机30%以上
- 西门子在成都的SMT工厂应用深度学习模型后，贴片机主轴故障预警准确率达92%，误报率下降至5.3%
传统的预防性维护依赖固定周期检修，存在“过度维护”或“维护不足”的双重风险。而AI驱动的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）通过构建设备健康指数（EHI），实现动态评估。例如，在风电行业，金风科技利用LSTM网络对风机齿轮箱进行退化建模，提前14天预测潜在失效，单台机组年运维成本降低18万元。该技术的核心在于高质量标注数据集的积累——这往往需要至少6个月的历史运行数据与维修记录对齐。
然而，AI模型的落地面临三大挑战：一是现场工程师缺乏算法调优能力；二是不同品牌设备通信协议不统一导致数据孤岛；三是模型推理延迟影响实时决策。某光伏组件厂曾尝试自研PdM系统，因未考虑边缘端算力限制，导致模型响应超时，最终项目搁置。
- 建立标准化的数据采集规范，优先覆盖高价值、高故障率设备
- 选择支持TensorFlow Lite或ONNX格式的轻量化模型框架，适配工业边缘网关
- 引入可视化建模工具降低使用门槛，如拖拽式特征工程界面
- 结合RCA（根本原因分析）模块，增强诊断可解释性
- 通过低代码平台快速搭建人机交互看板，实现告警工单自动派发
值得注意的是，搭贝低代码平台在此场景中展现出独特优势。其内置的时间序列预处理组件可自动完成去噪、归一化与窗口切片，节省70%数据准备时间。同时，平台提供预训练的滚动轴承、电机等通用设备故障分类模型，并支持用户上传私有数据微调。江苏一家注塑机制造商通过搭贝平台在两周内上线PdM原型系统，首次验证即成功捕捉到液压泵气蚀前兆信号。
📊 趋势二：边缘-云协同架构支撑实时决策
- 核心趋势点：分布式计算节点实现毫秒级响应，缓解云端带宽压力
- 施耐德电气调研显示，78%的企业认为本地处理敏感数据更符合合规要求
- 华为云IoT数据显示，2025年Q1工业边缘节点同比增长142%，其中设备管理类应用占比达41%
- 典型架构包含三层：传感层→边缘网关（执行初步过滤）→区域云（聚合分析）→中心云（战略洞察）
随着设备联网数量激增，传统“全量上传+集中处理”模式已难以为继。以一条年产百万台发动机的装配线为例，每日产生的原始数据超过15TB。若全部回传至数据中心，不仅产生高昂流量费用，还可能因网络波动造成控制指令延迟。边缘计算通过在靠近设备侧部署智能网关，实现了“数据不动模型动”的新范式。
罗克韦尔自动化在其FactoryTalk套件中集成K3s轻量级Kubernetes，使分析容器可在车间级服务器灵活调度。当检测到某扭矩枪连续三次拧紧曲线偏离标准模板时，边缘节点立即触发停机联锁，并同步推送视频片段至MES系统。这种本地闭环控制将平均响应时间从原来的3.2秒压缩至87毫秒。
| 指标 | 纯云端方案 | 边缘-云协同 |
|---|---|---|
| 平均延迟 | 2.8s | 0.11s |
| 月度带宽消耗 | 4.3TB | 0.7TB |
| 断网可用性 | 不可用 | 基础功能维持 |
| 初始部署成本 | 较低 | 较高 |
尽管优势明显，但边缘节点管理本身也成为新的复杂性来源。如何远程更新固件、监控资源占用、防止安全漏洞？这就需要统一的边缘设备管理平台。搭贝低代码平台提供的“边缘应用编排器”允许用户通过图形化界面定义部署策略，例如设置“当CPU持续高于80%达5分钟，则自动重启分析服务”。该功能帮助浙江某纺织集团实现了236台边缘盒子的集中纳管，运维效率提升3倍。
- 评估现有网络拓扑，识别关键控制环路中的延迟瓶颈
- 选择具备OPC UA over TSN支持的硬件平台，确保确定性通信
- 制定分阶段迁移路径：先试点单条产线，再横向扩展
- 建立边缘应用版本控制系统，避免配置漂移
- 利用低代码平台快速开发边缘状态监控面板，实现资产可视
🔮 趋势三：低代码赋能业务人员自主构建管理应用
- 核心趋势点：IT与OT边界模糊化，一线工程师成为数字创新主体
- Forrester研究指出，2025年企业60%的新应用程序将由非专业开发者创建
- 某跨国车企内部调查显示，维修主管平均每月提出17项流程优化需求，但IT排期通常超过三个月
- 低代码平台使变更周期从周级缩短至小时级，极大释放组织敏捷性
长期以来，设备管理系统由外部供应商定制开发，导致灵活性差、迭代缓慢。当工艺调整或组织架构变化时，原有系统难以适应。而低代码平台通过可视化逻辑编辑器、预制业务组件和开放API接口，让熟悉业务逻辑的现场人员也能参与系统建设。
例如，博世苏州工厂的一名设备科长使用搭贝平台自行开发了一套“备件领用审批流”，集成RFID扫码、库存联动与电子签批功能。整个过程无需编写代码，仅用两天完成测试上线。类似案例还包括：快速搭建OEE实时看板、生成符合ISO55000标准的审计报告模板、对接SRM系统实现维修服务商评分等。
当然，自由度提升也带来治理挑战。若缺乏统一规范，可能导致应用碎片化、数据不一致甚至安全隐患。因此，领先企业开始推行“受控去中心化”策略：一方面赋予业务部门构建权限，另一方面通过平台内置的审批工作流、角色权限矩阵和日志审计功能实施监管。
- 成立跨职能的低代码治理委员会，制定开发标准与命名规范
- 为常见场景封装可复用的微应用包，如“点检任务生成器”、“能效对标计算器”
- 设置沙箱环境供试验性项目运行，避免影响生产系统
- 定期组织培训工作坊，提升业务人员的数据思维与流程设计能力
- 通过搭贝平台的“一键发布”功能，将成熟应用纳入企业应用商店统一分发
值得关注的是，低代码并非万能解药。对于涉及复杂算法优化、高频交易或强一致性事务的场景，仍需专业开发介入。但它确实在“最后一公里”问题上发挥了关键作用——将顶层设计的战略意图转化为可操作的工具，真正落到每一个车间、每一台设备。
趋势融合下的未来图景
展望2026年，上述三大趋势将进一步交织融合。我们或将看到这样的场景：一台数控机床通过边缘AI检测到丝杠磨损迹象，自动触发低代码平台中的“维修预案”应用，该应用随即调用历史工单、备件库存、技术人员排班等数据，生成最优处置方案并推送至相关责任人手机端。整个过程无需人工干预，实现真正的自治式运维。
此外，随着数字孪生技术成熟，设备管理将从“物理世界映射”升级为“双向闭环控制”。宝马集团已在德国丁戈尔芬工厂试点虚拟调试系统，新车型导入前可在数字环境中模拟上千小时运行，提前暴露潜在冲突。这类高阶应用虽尚处初期，但已显现出巨大潜力。
行业影响的深层剖析
这些变革正在重塑行业竞争格局。过去依靠规模效应取胜的传统厂商面临新型科技公司的挑战。后者虽设备保有量少，但凭借敏捷的软件能力和数据分析优势，提供更高附加值的服务。例如，某初创公司专为注塑企业提供“工艺参数优化即服务”（OaaS），按节省的能耗费用分成收费，两年内签约客户超300家。
与此同时，人才结构也在发生变化。招聘市场上，“懂PLC的Python工程师”、“会SQL的维修班长”成为热门岗位。高校纷纷开设“智能制造工程”交叉学科，强化学生的软硬协同能力。企业内部培训体系亦需重构，从单一技能培训转向系统思维培养。
落地过程中的现实障碍
尽管前景广阔，实际推进中仍存多重阻力。首先是数据质量问题：许多老厂区设备年代跨度大，通信接口五花八门，部分甚至仅有模拟量输出。某钢铁企业曾花费半年时间才完成炼钢车间所有仪表的数字化改造。
其次是组织惯性。一些资深管理者习惯于经验判断，对算法推荐持怀疑态度。某案例显示，即便AI系统连续三次准确预测空压机故障，车间主任仍坚持按原计划检修，理由是“心里踏实”。
最后是投资回报不确定性。新技术投入动辄数百万元，而收益往往体现在间接成本节约上，难以精确量化。这使得部分中小企业观望情绪浓厚。
搭贝平台的差异化价值
在众多低代码产品中，搭贝之所以能在设备管理领域脱颖而出，关键在于其深厚的工业基因。平台原生支持Modbus、Profinet、CANopen等十余种工业协议解析，内置设备树、工位拓扑、维护周期等专业数据模型，并提供符合IEC 62264标准的报表引擎。
更重要的是，搭贝建立了活跃的行业解决方案社区。用户可免费下载他人分享的“点巡检模板”、“TPM推进看板”等应用包，也可将自己的成果变现。这种生态效应显著降低了使用门槛，形成了良性循环。
