2025年，全球设备管理行业正经历一场由技术融合推动的深度变革。据IDC最新数据显示，截至2025年第三季度，全球工业物联网（IIoT）连接设备数量已突破760亿台，年均复合增长率达18.3%。与此同时，企业对设备可用率的要求从传统的90%提升至98%以上，停机成本平均高达每小时26万美元（Deloitte数据）。在此背景下，传统依赖人工巡检与周期性维护的管理模式已难以为继。以预测性维护、数字孪生和自动化工单调度为代表的新型管理范式正在重塑制造业、能源、交通等关键领域的运营逻辑。尤其值得关注的是，低代码平台如搭贝的快速普及，正显著降低系统集成门槛，使中小型企业也能构建定制化设备管理解决方案。这一趋势不仅加速了行业数字化进程，也催生出新的服务生态与商业模式。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心能力
在设备管理领域，故障响应模式正从“事后维修”向“事前预警”全面转型。传统预防性维护基于固定时间或运行周期进行保养，存在过度维护或遗漏风险。而基于人工智能的预测性维护（PdM）通过实时采集振动、温度、电流等多维传感器数据，结合机器学习算法识别异常模式，可提前数小时至数天预判潜在故障。
以某大型风电运营商为例，其在2024年部署AI分析平台后，齿轮箱故障预测准确率达到91.7%，平均提前预警时间为47小时，年度非计划停机减少39%，运维成本下降28%。该系统利用LSTM神经网络模型对历史故障数据进行训练，并结合天气、负载等外部变量优化判断逻辑，实现了动态阈值调整。
当前主流技术路径包括云端集中式分析与边缘侧轻量化推理两种架构。前者适用于数据量大、算力需求高的场景；后者则满足高实时性、低带宽环境下的本地决策需求。例如，在偏远矿区的重型运输车辆上，搭载边缘AI芯片的网关可在毫秒级完成异常检测并触发保护机制，避免重大机械损伤。
支撑这一趋势的关键要素还包括：高质量标注数据集的积累、跨厂商协议兼容性提升以及模型可解释性的增强。特别是在安全敏感型行业如核电、航空等领域，运维人员需要理解AI为何做出特定判断，这推动了SHAP值、注意力机制等可视化工具的应用。
- 设备健康评分体系逐步标准化，成为资产绩效管理的核心指标
- AI模型生命周期管理（MLOps）开始融入CMMS/EAM系统
- 第三方专业服务商提供“预测即服务”（PaaS）订阅模式
然而，落地过程中仍面临挑战：一是初期投入较高，需部署传感器网络与数据管道；二是组织流程尚未适配，缺乏跨部门协作机制；三是技能断层，现有团队难以驾驭复杂算法。
- 优先选择高价值、高故障率的关键设备作为试点对象，验证ROI
- 建立统一的数据治理框架，确保时序数据的时间戳一致性与完整性
- 引入低代码AI开发平台（如搭贝），通过拖拽组件快速搭建特征工程流水线与基础分类模型，降低技术门槛
- 联合设备原厂共建知识库，共享典型故障案例与诊断规则
- 制定AI辅助决策流程，明确人机协同边界，保留最终审批权
| 维护方式 | 平均故障发现时间 | 设备利用率 | 单位运维成本指数 |
|---|---|---|---|
| 被动维修 | >4小时 | 82% | 100 |
| 定期保养 | N/A（计划内） | 89% | 76 |
| 预测性维护 | <15分钟（预警） | 96% | 53 |
📊 趋势二：边缘-云协同架构重塑数据处理范式
随着设备联网密度持续上升，单一中心化云计算架构已无法满足延迟、带宽与隐私保护的综合要求。一种新型的“边缘-云”协同架构正在成为主流：在靠近设备端的边缘层完成原始数据过滤、压缩与初步分析，仅将关键事件、聚合指标上传至云端进行长期存储与深度挖掘。
某汽车零部件制造企业在2024年实施的MES升级项目中，采用该架构实现产线OEE（整体设备效率）实时监控。其在每条装配线上部署工业网关，执行PLC数据采集与节拍分析，本地计算TPM（总生产维护）关键指标，并通过MQTT协议每5秒同步一次至私有云平台。当检测到异常波动时，自动触发视频调用与工单生成流程。
这种分层处理模式带来了显著优势：本地响应速度提升至毫秒级、网络传输成本降低60%以上、满足GDPR等数据驻留法规要求。同时，边缘节点还可承担离线运行功能，在网络中断期间维持基本监控能力，待恢复后补传数据。
国际电工委员会（IEC）于2025年初发布的IEC 63243标准进一步规范了边缘设备的功能分级，推动软硬件解耦与互操作性发展。目前市场上已有支持容器化部署的边缘操作系统（如Eclipse Kura、Mainflux），允许开发者使用Python、Node.js等语言编写微服务模块，实现灵活扩展。
- 边缘AI推理能力不断增强，NVIDIA Jetson Orin等模组提供高达275 TOPS算力
- 时间敏感网络（TSN）与5G URLLC结合，保障关键控制指令传输
- 零信任安全模型应用于边缘节点认证与访问控制
尽管前景广阔，但实际部署中常遇到配置复杂、版本碎片化等问题。一项针对200家制造企业的调研显示，超过43%的企业因缺乏统一管理平台而导致边缘节点失控，形成“影子IT”风险。
- 制定边缘节点全生命周期管理策略，涵盖注册、配置、监控、升级与退役
- 选用支持远程OTA更新的硬件设备，确保固件与应用同步迭代
- 构建可视化拓扑地图，实时掌握各站点连接状态与资源占用情况
- 利用搭贝低代码平台快速开发边缘管理前端界面，集成告警看板与远程调试功能
- 设置分级数据路由规则，按业务优先级分配带宽与存储资源
案例：某跨国饮料灌装集团通过部署边缘-云架构，在全球17个生产基地实现了能耗基准比对。系统自动识别出某工厂空压机群组存在能效偏低问题，经排查发现为压力设定不合理所致，调整后单月节省电费超$8.2万。
🔮 趋势三：低代码平台赋能敏捷化系统集成
面对日益复杂的设备生态系统，传统定制开发周期长、成本高的弊端愈发凸显。Gartner预测，到2025年底，全球70%的新企业应用将采用低代码/无代码技术构建，其中设备管理类系统占比达41%。这类平台通过图形化界面、预置模板与API连接器，使业务专家也能参与系统建设，大幅缩短交付周期。
以国内某轨道交通运营商为例，其维保团队借助搭贝平台在三周内搭建了一套移动巡检系统。该系统整合了二维码扫描、GPS定位、照片上传与工单闭环功能，并与既有SAP PM模块对接。一线员工可通过手机APP接收任务、记录异常、申请备件，管理层则实时查看进度热力图与MTTR（平均修复时间）趋势曲线。
低代码平台的核心价值体现在：快速原型验证、灵活适应流程变更、降低对稀缺开发人才的依赖。相较于传统项目动辄6-12个月的实施周期，典型应用场景可在2-8周内上线运行。更重要的是，它打破了IT与OT之间的沟通壁垒，让懂业务的人直接表达需求。
先进平台还支持高级功能扩展，如RPA机器人自动填报数据、BI仪表盘嵌入、微信/钉钉消息推送等。部分厂商提供行业专属模板包，涵盖制药GMP合规检查表、电力两票管理系统等专业场景，进一步提升开箱即用体验。
- 低代码+AI组合拳兴起，实现智能表单识别与自动生成建议
- 平台间集成能力增强，支持iPaaS方式打通多个SaaS系统
- 安全性大幅提升，符合ISO 27001与SOC 2 Type II认证要求
当然，也需警惕“过度自由化”带来的系统冗余与数据孤岛风险。最佳实践表明，应建立中央治理委员会，统一审批新建应用、定义主数据标准、审计权限分配。
- 从高频、痛点明确的小场景切入（如点检打卡、润滑记录）
- 优先选择具备工业协议解析能力的平台（支持Modbus、OPC UA等）
- 设计标准化字段命名规范，便于后期数据汇总分析
- 利用搭贝提供的Webhook机制，实现与其他系统的双向联动
- 定期评估应用成效，淘汰使用率低于阈值的“僵尸应用”
延伸观察：数字孪生与碳足迹追踪的融合演进
除上述三大趋势外，两个新兴方向值得关注。其一是设备级数字孪生体的实用化推进。不同于早期侧重三维可视化的“炫技”阶段，当前更强调机理模型与数据驱动的深度融合。例如，某半导体刻蚀机制造商为其旗舰产品构建了完整热力学仿真模型，可模拟不同工艺参数下的腔室温变过程，指导客户优化Recipe设置，延长易损件寿命。
其二是可持续发展目标倒逼设备管理精细化。欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2025年全面实施，迫使出口型企业精确核算产品全生命周期碳排放。设备作为主要能耗单元，其运行数据成为碳足迹建模的基础输入。已有领先企业尝试将电表、气表读数与生产批次绑定，生成“单台设备碳强度”指标，并纳入供应商绩效评价体系。
组织变革与人才结构的适应性调整
技术演进的同时，组织架构也在悄然变化。传统以“设备科”为中心的垂直管理模式正被跨职能团队取代。新型“智能运维中心”通常由数据工程师、自动化专家、可靠性分析师与业务顾问组成，采用敏捷开发方式持续优化系统功能。
人才需求呈现两极分化：高端岗位要求掌握Python、TensorFlow等技能；基层则需具备基本的数据素养与系统操作能力。某国企在2024年开展的内部培训中发现，经过40小时专项训练的操作员，其使用预测报警系统的有效响应率提升了57%。
