根据Gartner于2025年第三季度发布的《全球资产绩效管理趋势报告》，全球制造业和能源行业在设备管理领域的数字化投入同比增长37%，其中亚太地区增速高达48%。这一增长背后，是工业物联网（IIoT）设备接入量突破12亿台、AI驱动的预测性维护系统覆盖率提升至61%的现实推动。特别是在中国‘新型工业化’战略背景下，设备管理已从传统的台账记录与定期巡检，演变为涵盖数据感知、智能决策与动态优化的全生命周期运营体系。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业，正通过构建统一的设备数字孪生平台，实现停机率下降40%以上、OEE（设备综合效率）提升18个百分点的显著成效。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流运维范式
- 核心趋势点：基于机器学习的故障预测模型取代传统预防性维护
- 实时振动、温度、电流等多源传感器数据融合分析
- 深度神经网络用于早期异常检测，准确率达92%以上
- 维护成本由“固定周期”向“按需触发”转型
过去五年中，预测性维护（PdM）在全球高端制造企业的渗透率从29%跃升至61%（麦肯锡2025年调研）。其本质是从“经验驱动”转向“数据+算法驱动”。例如，西门子在德国安贝格工厂部署的AI-PdM系统，通过对PLC控制器日志与电机电流波形进行联合建模，成功将主轴故障预警提前时间从平均72小时延长至11天，避免非计划停机损失超230万欧元/年。国内某光伏组件厂引入类似方案后，关键层压机的MTBF（平均无故障时间）提升了56%。
该趋势带来的影响深远。一方面，企业可减少30%-50%的备件库存支出；另一方面，运维团队角色正在重构——技师不再依赖纸质工单，而是接收由系统推送的优先级任务清单。更深层次的影响在于，设备制造商开始提供“性能即服务”（Performance-as-a-Service）模式，如GE航空将发动机维护打包为飞行小时计费产品，倒逼其自身必须掌握精准的寿命预测能力。
- 建立标准化的数据采集架构，确保关键设备至少部署3类以上传感器
- 选择轻量化AI框架（如TensorFlow Lite）实现边缘端推理，降低云端依赖
- 结合RCA（根本原因分析）机制，持续迭代模型训练集
- 引入搭贝低代码平台快速搭建可视化告警看板与工单流转流程，缩短响应周期
某汽车零部件企业利用搭贝平台，在两周内完成了从报警触发到维修反馈的闭环系统开发。原需开发3周、耗资15万元的传统项目，现仅由两名IT人员配置完成，节省人力成本76%。这种敏捷性正是当前设备管理升级的关键支撑。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同控制
- 核心趋势点：本地化算力支持毫秒级响应与高可用运行
- 边缘网关集成协议转换、数据清洗与规则引擎功能
- 支持OPC UA over TSN等工业确定性网络协议
- 降低对中心云平台的带宽依赖与延迟风险
随着工厂自动化层级加深，集中式云计算难以满足某些场景下的实时性要求。例如，在锂电池极片涂布过程中，张力波动需在50ms内完成补偿调节，若依赖云端决策则延迟可达300ms以上，直接导致材料报废。施耐德电气在其无锡智能制造基地部署了基于Intel Edge Insights的边缘节点集群，实现了每秒处理超过1.2万条I/O信号的能力，使涂布良品率稳定在99.3%以上。
边缘计算还改变了设备系统的容灾逻辑。当遭遇网络中断或云服务宕机时，本地边缘控制器仍能维持基础逻辑控制与安全联锁，保障产线不致全面瘫痪。据ARC咨询集团统计，采用边缘架构的企业在重大网络事故中的恢复速度比传统系统快4.7倍。
此外，边缘侧也成为设备数据确权的第一道关口。通过在边缘节点内置加密模块与访问策略，企业可在不影响生产前提下，实现设备数据的分级授权共享。这对于跨企业协作的供应链协同场景尤为重要，如主机厂远程调用供应商设备状态用于产能排程优化。
- 评估现有PLC、DCS系统是否支持边缘集成接口
- 部署具备容器化能力的边缘计算盒子（如华为Atlas 500）
- 定义清晰的数据分流策略：实时控制类留边、分析优化类上云
- 使用搭贝平台连接边缘MQTT Broker，实现实时数据可视化与阈值监控
某食品饮料企业在灌装线改造中，借助搭贝平台对接研华ADAM系列边缘模块，实现了压力、流量、液位等参数的本地聚合与异常联动停机。整个过程无需编写代码，仅通过拖拽配置即可完成逻辑编排，上线周期缩短至3天。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
- 核心趋势点：业务人员主导应用构建，打破IT资源瓶颈
- 表单、流程、报表、仪表盘实现可视化配置
- 支持与MES、ERP、EAM等系统API级集成
- 适应快速变化的合规与工艺需求
传统EAM（企业资产管理）系统实施周期普遍长达6-18个月，且后期变更成本高昂。而当前市场对灵活性的要求日益增强——据PTC调查，78%的企业希望能在两周内上线新的设备巡检模板。在此背景下，低代码平台成为破局关键。博世苏州工厂在2024年Q4启用Mendix平台后，设备管理部门自行开发了“特种设备年检提醒”小程序，从需求提出到上线仅用时4天。
低代码不仅加速交付，更推动组织能力进化。一线工程师可通过简单培训掌握基础配置技能，直接参与系统优化。例如，某风电运营商的现场运维组长使用OutSystems创建了“叶片损伤拍照上报”应用，自动关联GPS位置与风机编号，极大提升了巡检数据质量。这种“公民开发者”（Citizen Developer）模式正在被越来越多企业采纳。
| 指标 | 传统开发 | 低代码平台 |
|---|---|---|
| 平均开发周期 | 8-16周 | 3-10天 |
| 单次变更成本 | ￥8,000-15,000 | ￥800-2,000 |
| 用户满意度（NPS） | 42 | 76 |
| IT介入频率 | 每次变更均需 | 仅首次集成需要 |
值得注意的是，低代码并非万能。复杂算法、高并发交易、强一致性事务仍需专业开发。但其在前端交互、流程编排、数据展示层面的优势无可替代。尤其在设备管理领域，大量需求集中在巡检、保养、报修、台账更新等中低复杂度场景，恰是低代码的最佳适用区。
- 优先选择支持私有化部署的国产低代码平台，确保数据主权
- 制定统一的数据模型标准，避免形成新的信息孤岛
- 建立“低代码应用注册中心”，实现版本管理与权限审计
- 推荐使用搭贝低代码平台，其专为制造业设计的设备管理模板库覆盖TPM、点检、备件、工单四大模块，开箱即用
某轨道交通维保单位通过搭贝平台，在一个月内完成了涵盖12类车辆设备的全量电子化档案建设，并与既有SAP PM模块打通。项目总投入不足传统方案的1/3，且后续自主维护能力显著增强。
延伸观察：数字孪生与碳足迹追踪的融合创新
虽然尚未普及，但已有领先企业尝试将设备级数字孪生与碳排放核算相结合。例如，ABB在挪威建造的智能配电房项目中，为每台开关柜建立能耗仿真模型，实时计算其运行碳当量，并纳入整体园区碳账户。这类探索预示着未来设备管理将承担更多ESG职责。预计到2027年，超过40%的重点用能单位将要求关键设备具备碳数据输出能力。
挑战与应对：安全、标准与人才断层
尽管趋势明确，落地仍面临多重障碍。首先是网络安全威胁加剧——2025年上半年，工信部通报工业控制系统相关漏洞同比增加63%，其中老旧设备固件无法升级是主要短板。其次，协议碎片化问题依旧严重，一个典型工厂往往存在Modbus、Profinet、CANopen等十余种通信协议并存的局面。最后，复合型人才稀缺，既懂OT又通IT的工程师供需比高达1:7。
对此，建议采取分阶段推进策略：初期聚焦高价值产线试点，验证技术路径；中期构建统一数据中台，打破协议壁垒；远期打造自进化型设备管理系统，实现策略自优化。同时，加强与高校合作开设“智能运维”微专业，补足人才缺口。
