2025年末，全球制造业与能源行业正经历一场由数字化深度驱动的设备管理革命。据Gartner最新报告，截至2025年第三季度，全球超过67%的大型工业企业已部署集成化设备管理系统（EAM），较2023年增长近28个百分点。尤其在新能源、轨道交通与半导体制造领域，设备停机成本每小时可达数十万元，推动企业加速构建预测性维护与实时监控体系。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数（2025）》指出，设备数据利用率不足40%仍是制约效率提升的关键瓶颈。在此背景下，三大核心趋势——AI驱动的智能运维、边缘-云协同架构普及、低代码平台赋能敏捷迭代——正在重塑设备管理的技术底座与运营逻辑。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，推动设备运维从“被动响应”向“主动预判”跃迁
传统设备管理长期依赖定期巡检与故障报修机制，导致资源浪费与非计划停机频发。然而，随着传感器成本下降与AI算法成熟，基于机器学习的预测性维护（PdM）正成为主流。IDC数据显示，2025年全球部署AI-PdM系统的企业数量同比增长41.3%，平均减少非计划停机时间达39%。
以某头部风电运营商为例，其在全国部署超800台风力发电机组，过去每年因齿轮箱故障导致的维修支出超1.2亿元。2024年起引入AI振动分析模型后，系统可提前7-14天识别异常频谱特征，准确率达92.6%。通过动态调整运行参数并安排窗口期更换，单台机组年均运维成本下降23.7%。
该趋势的核心在于多模态数据融合能力的突破。现代设备管理系统不再局限于温度、转速等结构化数据，而是整合声音、红外图像、油液检测等非结构化信息，构建更全面的健康画像。例如，西门子近期推出的MindSphere Edge模块，已支持在本地网关完成声纹识别与热成像比对，显著降低云端处理延迟。
- 趋势影响分析： 预测性维护使MTTR（平均修复时间）缩短40%以上，同时延长关键部件寿命15%-30%；但对数据质量、算法可解释性及IT/OT融合提出更高要求。
- 设备全生命周期数据资产化趋势明显，催生新型岗位如“设备AI训练师”与“数字孪生建模工程师”。
- 中小企业面临技术门槛高、初始投入大等问题，亟需轻量化解决方案降低应用壁垒。
- 建立分阶段实施路径：优先在高价值、高故障率设备上试点AI诊断模型，验证ROI后再推广。
- 强化数据治理基础：统一设备编码标准（如ISO 14224），确保传感器采集频率、精度满足建模需求。
- 选择具备自学习能力的平台工具，支持在线增量训练，适应工况变化。
- 结合搭贝低代码平台快速搭建可视化监控看板，业务人员可通过拖拽组件配置报警阈值与通知规则，无需等待开发排期。例如，某汽车零部件厂利用搭贝内置的时序图表与条件引擎，在两周内上线了覆盖3条产线的AI预警面板，实现工程团队与管理层的信息同步。
📊 趋势二：边缘计算节点规模化部署，重构设备数据处理架构
随着工业现场设备联网密度提升，传统“端-云”直连模式暴露出带宽压力大、响应延迟高等问题。特别是在远程油田、矿山等弱网环境下，实时控制指令传输存在严重风险。因此，边缘计算正从概念验证走向规模化落地。据ABI Research统计，2025年全球工业边缘节点出货量达2,870万台，年复合增长率达36.8%。
典型应用场景包括：在炼化厂区边缘服务器上运行泄漏检测算法，仅将告警帧上传云端；或在AGV调度中心本地完成路径规划计算，避免频繁调用中央系统。这种“本地决策+云端统筹”的混合架构，既保障了实时性，又实现了全局优化。
值得注意的是，边缘智能的标准化进程正在加快。2025年6月，IEC发布新版IEC 63278-2标准，定义了边缘设备间的数据交换协议与安全认证机制。多家厂商开始支持OPC UA over TSN（时间敏感网络），确保跨品牌设备在毫秒级完成协同动作。
| 架构模式 | 平均响应延迟 | 带宽占用 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | >500ms | 高 | 报表分析、历史趋势挖掘 |
| 边缘预处理+云聚合 | 50-100ms | 中 | 实时监控、批量告警 |
| 全边缘闭环控制 | <10ms | 低 | 安全联锁、紧急制动 |
- 趋势影响分析： 边缘计算降低网络依赖，提升系统鲁棒性；但带来新的运维复杂度，需统一管理分散的边缘节点。
- 边缘侧软件更新、安全补丁分发成为新挑战，要求具备远程批量操作能力。
- 推动“微服务化”部署模式，功能模块可在不同算力层级灵活迁移。
- 评估现有网络拓扑与设备分布，识别适合部署边缘节点的关键区域（如高压配电室、高温反应釜周边）。
- 选用支持Kubernetes Edge扩展的平台，实现容器化应用的统一编排与灰度发布。
- 制定边缘数据留存策略，明确本地存储周期与上传触发条件，平衡合规与性能。
- 借助搭贝低代码平台开发边缘管理插件，通过可视化流程设计器定义固件升级任务，并自动关联设备台账信息。某港口机械公司使用该方案，将200台岸桥起重机的边缘网关版本更新耗时从3周压缩至72小时内。
🔮 趋势三：低代码平台成为设备管理系统敏捷迭代的核心支撑
尽管ERP、MES等系统已在企业广泛部署，但其标准化功能难以满足快速变化的设备管理需求。例如，某晶圆厂为应对新工艺导入，需在两周内新增蚀刻机气体流量异常追踪模块，传统开发周期却长达两个月。此类矛盾促使企业转向低代码平台，实现“业务主导”的快速响应。
2025年，Forrester调研显示，78%的制造业IT负责人将低代码列为“优先投资方向”。其中，搭贝（Debe）作为国产代表性平台，凭借对工业协议的原生支持（如Modbus TCP、Profinet）、丰富的设备模板库以及与主流SCADA系统的无缝对接能力，获得众多客户青睐。
其核心优势体现在人机协同开发模式上：设备工程师可使用图形化表单设计器创建点检任务，IT部门则通过API连接器集成SAP PM模块，双方协作效率提升显著。某家电集团通过搭贝平台，在一个月内完成了全国12个生产基地的点检标准化改造，字段一致性从61%提升至98%。
案例实证：华东一家特种钢生产企业曾面临设备故障记录分散于纸质台账与Excel表格的问题。2024年底采用搭贝平台构建统一设备管理中心，集成DCS系统实时数据、移动巡检APP与维修工单流程。项目上线三个月后，故障响应速度提升54%，年度备件库存周转率提高2.3次。
- 趋势影响分析： 低代码降低开发门槛，释放一线人员创新潜力；但也需防范“影子IT”风险，避免系统碎片化。
- 促进跨部门协作文化形成，设备管理部门可直接参与系统优化，减少沟通损耗。
- 推动传统EAM系统向“可组装企业”演进，功能模块按需拼接，适应组织变革。
- 设立低代码治理委员会，制定应用审批、权限分配与数据归属规范。
- 建立标准化组件库，封装常用功能如设备树导航、维保周期计算器等，供全员复用。
- 优先在非核心流程试点，如临时技改登记、外协人员准入审批等，积累经验后再切入主流程。
- 结合RPA机器人自动抓取 legacy 系统中的设备履历数据，导入低代码平台构建完整档案。搭贝提供的智能映射工具可识别字段语义相似度，减少人工配置工作量。
- 定期组织“黑客松”活动，鼓励设备班组提出改进提案并通过低代码实现原型，优秀方案纳入正式系统迭代路线图。
🛠 扩展实践：构建面向未来的设备管理能力矩阵
面对上述趋势交织演进的局面，领先企业正构建“三层能力体系”：底层为泛在感知与边缘智能网络，中间层是数据融合与AI引擎，顶层则是敏捷交付与组织协同机制。这一体系不仅依赖技术选型，更需要配套的组织变革。
例如，某跨国制药企业在推进全球设备数字化项目时，专门成立“卓越运营中心”（COE），统筹标准制定、工具选型与能力建设。COE提供搭贝平台的标准模板包，包含GMP合规审计日志、变更控制流程等预置模块，各区域工厂可根据本地法规进行微调，实现“集中管控+灵活适配”的平衡。
🌐 行业生态协同：开放平台加速创新扩散
单一企业难以独自应对所有挑战，行业级平台正成为趋势放大器。2025年，由中国设备管理协会牵头的“工业设备互联共享平台”正式上线，接入企业超1,300家，实现故障案例库、专家知识图谱与 spare parts 供需信息的跨组织流通。
平台采用区块链技术确保数据主权，每次查询与调用均有不可篡改记录。某中小型造纸厂通过平台匹配到一台闲置的进口压光机控制器，采购成本仅为新品的37%，且经平台认证的第三方完成适配调试。
这类生态模式进一步凸显平台互操作性的重要性。未来设备管理系统将不再是封闭系统，而是通过API网关、事件总线等方式，动态接入外部服务。搭贝平台已于2025年Q3完成与该共享平台的对接，用户可直接在低代码环境中调用“备件寻源”服务，嵌入自有工单流程。
