根据Gartner在2025年第三季度发布的《全球企业资产绩效管理趋势报告》，全球制造业和能源行业对设备管理系统的投入同比增长18.7%，其中超过63%的企业已启动从传统CMMS向智能化平台迁移的战略部署。这一转变的背后，是工业物联网（IIoT）设备接入量激增、AI算法成熟度提升以及企业数字化转型压力加剧的共同推动。以西门子、通用电气为代表的工业巨头已在德国鲁尔区和美国匹兹堡试点“零停机”预测性维护体系，初步实现关键设备故障预警准确率突破91%。与此同时，中小型企业正面临技术选型成本高、系统集成复杂度大等现实挑战，亟需灵活、可扩展的技术路径支撑其设备管理升级。
🚀 智能化运维：从被动响应到主动预判的趋势重构
传统设备管理模式长期依赖定期巡检与故障后维修，导致非计划停机频发、维护成本居高不下。据麦肯锡2025年调研数据显示，制造企业在设备维护上的平均支出占运营总成本的12%-18%，而其中约40%属于可避免的浪费性投入。当前，基于AI驱动的智能运维已成为设备管理领域的核心趋势之一，其本质是通过机器学习模型分析历史运行数据、实时传感器信号及环境变量，构建设备健康度评分体系，进而实现故障提前预警与根因定位。
- 某大型石化企业在引入AI诊断引擎后，压缩机组的突发故障率下降57%，年节省维修费用达2300万元；
- 在风电行业，金风科技利用LSTM神经网络对叶片振动频谱建模，将早期裂纹识别时间提前至失效前14天以上；
- 矿山运输卡车搭载的智能油液监测系统，结合深度学习分类器，使润滑异常检出准确率达到89.3%。
该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决策流程。运维团队由“执行者”转向“干预策略制定者”，IT与OT部门协作频率提升3倍以上。然而，AI模型训练需要高质量标注数据集，许多企业受限于老旧设备数据采集不全或协议封闭，难以快速落地。此外，算法黑箱问题也引发一线工程师的信任危机，影响实际采纳意愿。
- 建立统一的数据治理框架，优先部署支持OPC UA、MQTT等开放协议的边缘网关，打通PLC、SCADA与MES间的数据孤岛；
- 采用模块化AI组件库，如Google Vertex AI或Azure Anomaly Detector，降低自研门槛；
- 实施“人机协同验证”机制，在初期阶段保留人工复核节点，逐步建立操作员对系统输出的信心；
- 借助搭贝低代码平台构建可视化诊断看板，业务人员可通过拖拽方式配置报警阈值与推送规则，无需依赖开发团队介入。
📊 边缘计算赋能下的分布式设备管控新范式
随着5G通信与边缘服务器成本下降，边缘智能正成为设备管理架构演进的关键方向。IDC统计表明，截至2025年底，全球部署在工厂现场的边缘节点数量已达870万个，较2023年增长近两倍。与集中式云计算相比，边缘计算能在毫秒级内完成本地数据处理，特别适用于高动态响应场景，如冲压机过载保护、机器人急停联动等安全关键任务。
| 对比维度 | 传统云中心架构 | 边缘计算架构 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | 200-800ms | 5-50ms |
| 带宽占用 | 高（原始数据上传） | 低（仅上传摘要/告警） |
| 断网可用性 | 中断服务 | 持续运行 |
| 初始部署成本 | 较低 | 较高 |
某汽车焊装车间通过部署华为Atlas 500边缘单元，实现了焊接电流波形的实时质量判定，缺陷识别速度提升至每秒12次，优于云端方案的平均300ms延迟。更重要的是，在厂区网络波动期间，边缘侧仍能维持基本监控功能，保障生产连续性。该趋势带来的结构性变化在于：设备控制逻辑开始“下沉”，现场终端具备一定自治能力，中央平台则聚焦于跨站点资源调度与长期趋势分析。
但边缘节点的规模化管理本身也成为新痛点。不同厂商硬件接口异构、固件版本碎片化、远程更新机制缺失等问题，导致运维复杂度上升。部分企业尝试使用Kubernetes for Edge（如K3s）进行容器编排，但对技术人员要求较高。
- 选择支持标准化API（如RESTful、gRPC）的边缘操作系统，确保软硬件解耦；
- 建立统一的边缘设备注册、认证与配置管理中心，实现批量策略下发；
- 采用轻量化AI推理框架（如TensorRT Lite、ONNX Runtime），适配ARM架构低功耗设备；
- 利用搭贝低代码平台开发边缘应用配置门户，允许区域管理员自主定义数据采样频率、本地存储周期与触发动作，提升灵活性。
🔮 低代码平台重塑设备管理系统交付模式
面对快速变化的生产需求与日益复杂的系统集成任务，传统定制开发周期长、成本高的弊端愈发凸显。低代码开发平台正在重构设备管理系统的建设逻辑，使业务专家能够直接参与系统设计，大幅缩短从需求提出到上线运行的时间窗口。Forrester研究指出，采用低代码方式构建EAM（企业资产管理）模块，项目交付周期平均缩短64%，变更响应速度提高5倍以上。
例如，一家食品饮料企业在两个月内部署了覆盖37条产线的预防性维护系统，全部由内部IT小组使用拖拽式表单设计器完成工单流程配置，并通过预置连接器对接ABB电机的IoT数据流。系统上线后首月即发现两起潜在轴承磨损风险，避免停产损失约150万元。这种敏捷性背后，是低代码平台提供的四大核心能力：可视化流程建模、多源数据集成、移动端适配与权限精细化控制。
“我们不再需要等待外部供应商排期，车间主管可以根据工艺调整即时修改点检路线。”——某乳制品企业数字化负责人访谈记录（2025.11）
该趋势的深层影响在于打破了“业务-技术”之间的壁垒，推动设备管理向“全民开发”（Citizen Development）模式演进。一线工程师可通过简单培训掌握基础配置技能，真正实现“谁最懂设备，谁来定义系统”。然而，这也带来了新的治理挑战：缺乏统一标准可能导致应用碎片化、数据一致性受损、安全合规风险上升。
- 制定低代码应用开发规范，明确命名规则、数据字段标准与审批流程；
- 设立中心化治理团队，负责模板审核、权限审计与性能监控；
- 优先选用具备角色继承机制与细粒度访问控制的平台，满足ISO 55000等资产管理标准要求；
- 结合搭贝低代码平台的版本管理与发布流水线功能，实现测试、预发、生产环境隔离，保障系统稳定性。
🌱 设备健康管理（PHM）与数字孪生融合深化
继智能运维之后，设备健康管理正迈向更高阶形态——与数字孪生技术深度融合。当前领先企业已不再满足于单一设备的状态监测，而是构建涵盖物理实体、虚拟模型、数据连接与仿真分析的完整闭环体系。三一重工在其“灯塔工厂”中为每台泵车建立三维数字镜像，实时映射液压系统压力、油温、泵送次数等参数，并通过有限元分析预测结构疲劳寿命。此类实践使得维修策略由“固定周期”进化为“按需更换”，备件库存周转率提升41%。
这一趋势的核心价值在于实现了从“治已病”到“防未病”的跨越。通过模拟极端工况下的设备行为，可在真实事故发生前优化设计或调整操作规程。例如，某海上钻井平台利用数字孪生体进行台风条件下升降系统应力测试，提前发现锁紧机构薄弱点并完成加固，规避重大安全事故。
- 分阶段推进数字孪生建设，初期聚焦高价值、高故障率设备；
- 整合CAD模型、BIM信息与实时传感数据，确保虚拟体与物理体同步精度；
- 引入多物理场仿真工具（如ANSYS Twin Builder），增强预测可靠性；
- 依托搭贝平台集成三维可视化组件，使非技术人员也能直观理解设备状态演变过程。
⚡ 可持续发展驱动绿色设备管理兴起
在全球碳中和目标约束下，设备管理正被赋予新的使命：不仅要保障可靠运行，还需最大限度降低能耗与碳足迹。欧盟新颁布的《工业设备能效指令》（2025/EC/884）明确要求自2026年起，所有新建生产线必须配备能源绩效监控系统。施耐德电气在武汉工厂实施的“绿色EAM”项目中，通过分析空压机群组的加载率曲线，优化启停逻辑，年节电达137万度，相当于减少碳排放820吨。
该趋势促使企业重新评估设备全生命周期成本（TCO），将能源消耗、维护材料可回收性、报废处理方式纳入采购决策。ABB推出的“生态标签”产品线即提供完整碳足迹报告，帮助客户测算不同运维策略下的环境影响。
- 在设备台账中增加“碳指标”字段，记录单位产出能耗、制冷剂类型、润滑油环保等级等信息；
- 部署智能电表与气体传感器，实现分项计量与排放追踪；
- 建立能效KPI体系，与OEE（整体设备效率）并列作为核心考核指标；
- 利用搭贝平台搭建碳管理驾驶舱，自动汇总各车间数据并生成符合GHG Protocol标准的报告。
🛡️ 安全合规要求倒逼设备管理系统升级
随着工业控制系统（ICS）联网程度加深，网络安全威胁呈指数级增长。2025年上半年，全球 reported 的工业勒索软件攻击事件同比上升73%，其中42%涉及关键生产设备停摆。美国NIST最新修订的《ICS安全指南》强调，设备管理系统必须具备身份验证、日志审计、异常行为检测等基本防护能力。国内某轨道交通运营商因未及时修补EAM系统漏洞，导致列车空调控制指令被篡改，造成夏季高峰期车厢温度失控，引发监管处罚。
这一外部压力正加速推动设备管理平台的安全架构革新。零信任模型、端到端加密、微隔离等理念逐步渗透至OT领域。西门子MindSphere平台已全面启用双向TLS认证，确保每个连接设备的身份可信。
- 对现有系统进行全面安全评估，识别高风险接口与弱密码策略；
- 实施最小权限原则，严格限制数据库写入与配置修改权限；
- 启用操作日志留存机制，满足GDPR、等保2.0等法规要求；
- 借助搭贝平台内置的安全组件，快速实现SSO登录、动态令牌与敏感字段脱敏功能。
