2025年末，全球制造业与能源行业迎来新一轮数字化跃迁。据Gartner最新发布的《2025全球资产绩效管理（APM）市场洞察》报告显示，截至第三季度，已有67%的大型工业企业部署了集成式设备管理系统，较2023年同期增长21个百分点。这一增长背后，是物联网、边缘计算与低代码平台深度融合带来的结构性变革。以西门子、通用电气为代表的跨国企业已实现90%以上关键设备的实时状态感知，而中国中车、三一重工等本土龙头企业也通过国产化系统升级，将设备停机率降低至历史最低水平。在这样的背景下，设备管理正从传统的“被动维修”向“预测性维护+自主优化”演进，行业生态正在被重新定义。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备管理长期依赖定期巡检和故障后响应机制，导致资源浪费与非计划停机频发。据麦肯锡2024年调研数据，全球制造业每年因设备突发故障造成的经济损失高达500亿美元。然而，随着人工智能技术在工业场景中的成熟应用，特别是深度学习模型对振动、温度、电流等多源传感器数据的融合分析能力提升，预测性维护（Predictive Maintenance）正逐步取代预防性维护，成为高价值设备管理的核心策略。
以风电行业为例，金风科技在其新一代智能风机中部署了基于LSTM神经网络的状态监测系统，能够提前72小时预警齿轮箱异常，准确率达93.6%。该系统通过对过去五年运行数据的学习，构建出设备退化轨迹模型，实现了从“经验判断”到“数据决策”的跨越。类似实践也在石化、轨道交通领域快速复制。中国石化某炼化基地引入AI诊断引擎后，压缩机组非计划停机次数同比下降48%，年节约运维成本超1200万元。
这一趋势的影响不仅体现在效率提升上，更深刻改变了组织架构与工作流程。设备管理部门的角色正由“执行者”转向“数据治理者”，需要具备跨学科知识背景的技术团队支撑。同时，AI模型的可解释性问题也成为制约其大规模推广的关键瓶颈——一线工程师往往难以理解“黑箱”输出的建议，从而影响信任度与采纳意愿。
- 建立标准化的数据采集体系，确保传感器布局合理、采样频率满足建模需求；
- 引入轻量化AI推理框架，在边缘侧完成初步诊断，降低云端负载与延迟；
- 结合数字孪生技术，构建可视化故障模拟环境，增强决策透明度；
- 利用搭贝低代码平台快速搭建AI告警联动工单系统，实现从预警到处置的闭环管理；
- 开展复合型人才培养计划，推动IT/OT人员协同作业模式落地。
📊 趋势二：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开发周期长、定制成本高、响应速度慢的问题广受诟病。一套完整的EAM（企业资产管理）系统平均上线时间超过18个月，且后期功能调整需依赖原厂技术支持。但在2025年，这一局面正在被低代码开发平台打破。低代码技术通过图形化拖拽界面与预置业务组件库，使非专业开发者也能在数天内完成模块搭建，极大提升了系统的灵活性与适应性。
根据IDC《2025中国工业软件发展预测》报告，低代码在设备管理领域的渗透率已达到39%，预计2026年将突破50%。典型案例如徐工集团在其海外服务网点推行“区域定制化管理门户”，各分支机构可根据当地法规、设备型号差异，自行配置报表模板、审批流与通知规则，总部仅负责主数据同步与权限管控。此举使系统更新响应时间从原来的平均6周缩短至72小时内。
更为深远的影响在于，低代码平台正在重构供应商-客户关系。以往由SAP、用友等厂商主导的功能设计，如今越来越多地由终端用户参与共创。这种“去中心化”的开发范式不仅降低了试错成本，还激发了一线员工的创新活力。例如，某钢铁厂点检员使用搭贝平台自主开发了一套“高温区域巡检路径优化工具”，通过接入GPS与环境温湿度数据，动态调整巡检顺序，避免人员长时间暴露于高危区域，该项目后被推广至全厂。
当然，低代码并非万能解药。过度分散的开发权限可能导致系统碎片化、数据孤岛加剧。因此，企业在推进过程中必须建立统一的技术标准与治理体系。
- 制定低代码开发规范，明确命名规则、接口协议与安全审计要求；
- 设立“公民开发者”认证机制，确保应用质量可控；
- 采用微服务架构，将核心逻辑封装为可复用API供低代码调用；
- 优先选择支持私有化部署的低代码平台（如搭贝），保障工业数据主权；
- 建立应用商店机制，鼓励内部优秀模块共享与迭代。
🔮 趋势三：设备即服务（DaaS）催生新型商业模式
在“双碳”目标与循环经济理念推动下，设备所有权与使用权分离的趋势愈发明显。设备即服务（Device as a Service, DaaS）作为一种新兴商业模式，正在改变传统装备制造企业的盈利方式。制造商不再单纯出售硬件，而是提供包含设备使用、远程监控、性能优化、按需付费在内的全生命周期服务包。
施耐德电气推出的“EcoStruxure Machine Advisor”即是典型案例。客户无需一次性购买全套自动化控制系统，而是按机器运行小时数支付费用，系统自动采集OEE（设备综合效率）、能耗等指标作为计费依据。该模式不仅降低了中小企业初始投入门槛，也让供应商更有动力保障设备稳定运行——因为收入直接与设备可用性挂钩。
在中国市场，海尔卡奥斯COSMOPlat平台已接入超20万台工业设备，提供“租赁+托管”一体化解决方案。某中小型注塑企业通过该平台租用智能注塑机，月均支出仅为购置成本的8%，同时享受免费升级、故障赔付等增值服务。平台方则通过规模化运营摊薄维护成本，并借助数据分析优化备件库存与调度策略。
DaaS模式的兴起，对企业内部设备管理体系提出了更高要求。传统的台账式管理已无法应对动态变化的设备归属、使用状态与服务等级协议（SLA）。企业亟需建立面向服务的资产视图，涵盖合同周期、计费规则、服务质量评估等多个维度。
- 重构资产分类体系，区分自有设备、租赁设备与外包运维设备；
- 部署支持多租户架构的设备管理平台，实现资源隔离与独立核算；
- 开发SLA监控仪表盘，实时追踪服务履约情况；
- 利用区块链技术记录设备使用日志，确保计费数据不可篡改；
- 探索与搭贝等平台合作，快速构建DaaS运营后台，集成合同管理、自动开票等功能。
🔧 扩展视角：边缘智能与联邦学习的新可能
在上述三大趋势之外，边缘计算与隐私计算技术的融合正为设备管理开辟新路径。特别是在涉及多个企业协作的产业链场景中，如何在不共享原始数据的前提下联合训练AI模型，成为研究热点。联邦学习（Federated Learning）为此提供了可行方案。
例如，在新能源汽车电池回收网络中，不同拆解厂拥有各自的电池健康评估数据，但出于商业机密考虑不愿集中上传。通过部署边缘节点上的本地模型训练，并仅上传加密后的梯度参数至中心服务器进行聚合，可在保护隐私的同时提升整体预测精度。此类技术虽尚处试点阶段，但已被列入工信部《2025智能制造前沿技术路线图》重点培育方向。
🛠️ 实践建议：构建弹性化的设备管理技术栈
面对快速演变的技术环境，企业应摒弃“一劳永逸”的系统建设思维，转而构建具备弹性的技术架构。以下是一个推荐的技术分层模型：
| 层级 | 功能定位 | 代表技术/平台 |
|---|---|---|
| 感知层 | 设备数据采集与传输 | 工业网关、5G模组、NB-IoT |
| 边缘层 | 本地化实时处理与控制 | 边缘AI盒子、OPC UA服务器 |
| 平台层 | 数据存储、分析与服务编排 | 时序数据库、Kubernetes、搭贝低代码平台 |
| 应用层 | 具体业务场景实现 | Predictive Maintenance App、DaaS Billing Console |
该架构强调各层之间的松耦合设计，允许企业根据实际需求灵活替换组件。例如，当发现现有AI推理框架性能不足时，可在边缘层单独升级而不影响上层应用逻辑。同时，平台层引入搭贝这类低代码工具，使得新应用开发不再受限于底层复杂性，真正实现“业务驱动IT”。
🌐 行业协同：共建开放生态迫在眉睫
单一企业难以独自应对所有挑战。未来三年，设备管理领域的竞争将更多体现为生态系统的较量。我们已经看到，ABB与微软Azure合作推出开放式工业云平台，允许第三方开发者提交设备插件；阿里云则联合多家MES厂商发布《工业设备连接协议白皮书》，推动OPC UA over TSN的普及。
对于广大制造企业而言，积极参与标准制定、加入产业联盟将是明智之举。只有在一个互联互通、规则透明的环境中，设备数据的价值才能被充分释放，跨企业协同优化才有可能实现。这也意味着，未来的设备管理者不仅要懂技术，还需具备一定的政策解读与生态运营能力。
