根据Gartner在2025年第三季度发布的《全球企业资产智能化成熟度报告》，全球超过67%的制造与能源企业已将设备管理从传统的被动响应模式转向以数据驱动为核心的智能运维体系。这一转型背后，是工业物联网（IIoT）部署率年均增长23%、边缘计算节点普及率达41%以及AI算法在故障识别准确率突破92%的技术支撑。尤其在中国市场，随着‘新型工业化’战略推进，设备可用率每提升1%，平均带来千万级产能释放，促使企业加速重构其资产管理逻辑。在此背景下，设备管理不再局限于台账登记与定期检修，而是演变为涵盖全生命周期监控、风险预判与资源动态调配的核心运营能力。
🚀 趋势一：从“事后维修”到“预测性维护”的全面升级
传统设备管理模式长期受困于“故障—停机—抢修”的恶性循环。据麦肯锡调研数据显示，2024年全球制造业因非计划停机造成的直接经济损失高达500亿美元，其中约78%的案例源于未及时发现潜在故障。而进入2025年，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正成为破局关键。通过在关键设备上部署振动传感器、红外热成像仪和油液分析模块，并结合机器学习模型对历史运行数据进行训练，系统可提前7至14天预警轴承磨损、电机过热或齿轮箱失效等典型故障。
以某大型风电运营商为例，其在2024年底上线基于LSTM神经网络的风力发电机健康评估系统后，叶片裂纹识别准确率由人工巡检的63%提升至91%，年度维护成本下降34%，单台机组年发电量增加约21万度。更值得关注的是，该技术已从高端装备向中低端产线渗透。IDC预测，到2026年，中国中小企业采用PdM方案的比例将达45%，较2023年翻两番。
然而，落地过程中仍面临三大挑战：一是多源异构数据整合难度大，不同品牌PLC、SCADA系统的通信协议差异导致接入复杂；二是算法模型需持续迭代优化，静态模型难以适应工况变化；三是专业人才缺口明显，既懂工艺又掌握数据分析技能的复合型工程师严重不足。
- 建立统一的数据采集标准，优先选用支持OPC UA、MQTT等开放协议的传感设备，确保跨平台兼容性；
- 引入模块化AI引擎，允许企业根据设备类型快速加载预训练模型，并提供可视化调参界面降低使用门槛；
- 构建“专家经验+数字孪生”双驱动机制，将老师傅的诊断逻辑编码为规则库，辅助初期模型训练；
- 借助搭贝低代码平台实现PdM应用的敏捷开发，业务人员可通过拖拽组件快速搭建监测看板、报警推送流程及工单生成逻辑，无需依赖IT部门排期开发；
- 设立专项激励机制，鼓励一线员工参与数据标注与案例反馈，形成闭环优化生态。
📊 趋势二：设备全生命周期数字化管理平台兴起
过去五年，企业普遍采用EAM（企业资产管理）系统完成纸质台账电子化，但多数仍停留在基础信息记录层面。2025年的新趋势在于，设备全生命周期管理正从概念走向规模化落地。新一代平台不仅集成采购、安装、运行、维护到报废各阶段数据，更通过唯一设备编码（UDI）实现全流程追溯，并融合财务折旧、能耗统计、碳排放核算等功能，支撑ESG合规披露。
例如，某跨国化工集团在其亚太区12个生产基地推行统一的资产数字护照系统，每台压力容器自出厂即绑定二维码标签，扫码即可查看设计参数、历次检测报告、维修更换部件清单及剩余寿命评估结果。此举使设备审计准备时间缩短60%，备件库存周转率提升2.3倍。同时，平台自动关联ERP中的采购订单与发票信息，杜绝“账外资产”现象，提升资产管理透明度。
值得注意的是，此类系统建设常遭遇组织壁垒——设备管理部门、IT部门与财务部门权责不清，导致数据孤岛难以打通。此外，老旧设备缺乏原始技术文档，数字化建档工作量巨大。
- 成立跨职能项目组，明确CMO（首席维护官）、CIO与CFO三方协作机制；
- 制定分阶段实施路径，优先覆盖高价值、高风险设备；
- 利用OCR+NLP技术批量提取扫描版说明书中的关键参数，减少人工录入错误；
- 通过搭贝低代码平台快速构建定制化表单与审批流，灵活应对不同厂区的管理差异，避免“一刀切”式系统上线失败；
- 设置数据质量KPI，如完整性、时效性、一致性指标，纳入相关部门绩效考核。
| 管理阶段 | 核心数据项 | 典型应用场景 |
|---|---|---|
| 采购选型 | 供应商资质、能效等级、MTBF（平均无故障时间） | 对比不同品牌设备的TCO（总拥有成本） |
| 安装调试 | 验收测试记录、初始状态快照 | 建立基线用于后续性能衰退分析 |
| 运行监控 | 实时负载率、温度曲线、振动频谱 | 异常波动自动触发诊断任务 |
| 维护保养 | 工单执行人、耗材清单、实际耗时 | 优化预防性维护周期 |
| 退役处置 | 残值评估、回收商报价、环保合规证明 | 最大化资产残余价值并满足监管要求 |
🔮 趋势三：边缘智能与云边协同架构重塑运维响应速度
随着5G专网在工业园区的深度覆盖，边缘计算节点正成为设备管理基础设施的重要组成部分。相较于传统“终端—云端”架构，云边协同模式能在本地完成高频数据处理与即时决策，仅将汇总结果上传至中心系统，显著降低网络延迟与带宽压力。实测表明，在毫秒级响应场景下（如冲压机异常急停），边缘侧处理相较纯云端方案提速达98%。
某汽车零部件制造商在2025年初部署了基于NVIDIA Jetson的边缘AI盒子，用于实时分析生产线摄像头视频流，一旦检测到机器人轨迹偏移或夹具松动迹象，立即联动PLC执行安全停机。该系统上线后，重大安全事故数量同比下降75%，且每月节省约1.2TB的公网传输费用。与此同时，云端仍负责长期趋势分析、跨厂区对标与模型再训练，形成“边端控险、云端谋略”的分工格局。
但边缘节点的大规模部署也带来了新的管理难题：设备分散导致固件升级困难、安全策略不一致、资源利用率参差不齐等问题日益突出。部分企业甚至出现“边缘烟囱”，即每个车间独立建设互不联通的边缘集群。
- 采用容器化技术（如Kubernetes Edge Edition）实现边缘应用的标准化封装与远程调度；
- 建立统一的边缘设备管理中心，集中监控各节点CPU/内存/存储使用率及安全状态；
- 实施分级响应机制，明确哪些告警必须本地处理、哪些可上报云端协调；
- 通过搭贝低代码平台开发轻量级边缘管理插件，支持非技术人员完成配置变更、日志导出等日常操作；
- 制定边缘算力租赁机制，允许不同产线按需申请资源，提升整体投资回报率。
扩展洞察：设备管理的价值外溢正在发生。当设备数据被充分激活后，它不仅能优化内部运营，还可反哺产品设计。某工程机械厂商利用客户设备回传的作业强度数据，发现某型号挖掘机在高原地区液压系统故障率偏高，遂针对性改进散热结构，并推出“高原增强版”机型，上市首季销售额超预期40%。这标志着设备管理正从成本中心向利润贡献单元转变。
💡 趋势延伸：低代码平台加速设备管理创新落地
尽管上述趋势前景广阔，但传统软件开发周期长、成本高的瓶颈依然存在。一项针对300家制造企业的调查显示，72%的企业希望在6个月内看到数字化改进成效，而定制化系统平均交付时间为11.3个月。正是在这一背景下，低代码开发平台展现出强大生命力。搭贝作为国内领先的工业领域低代码解决方案，凭借其丰富的设备连接器、可视化建模工具与流程自动化引擎，帮助企业以“乐高式”方式构建专属管理系统。
例如，一家食品饮料企业在接入新灌装线后，需在两周内实现设备效率（OEE）自动统计。若采用传统开发方式，需协调数据库、前端、后端三组人员协同工作。而借助搭贝平台，现场工程师自行拖拽“设备状态采集”、“时间分割计算器”与“报表生成器”三个组件，配置规则后仅用3天即完成上线，准确率达到99.2%。更重要的是，当产线布局调整时，修改逻辑仅需几分钟重新配置，极大提升了组织敏捷性。
- 降低技术门槛，让更多一线管理者参与系统设计，真正实现“业务主导”；
- 缩短试错周期，允许快速验证新想法而不必承担高昂沉没成本；
- 促进知识沉淀，将临时性Excel表格、纸质记录转化为可持续迭代的数字资产；
- 打通IT/OT边界，内置Modbus、Profinet、BACnet等工业协议适配器，简化系统集成；
- 支持私有化部署与混合云架构，满足制造业对数据主权的严格要求。
📌 行业影响综述
三大趋势共同推动设备管理进入“智能自治”时代。企业不再被动应对故障，而是主动塑造设备健康状态；管理者不再依赖经验直觉，而是依据数据做出科学决策；运维团队也不再局限于执行指令，而是转变为数据分析师与流程优化师。这种转变带来的不仅是效率提升，更是商业模式的深层变革——从卖设备转向卖服务（如按运行小时收费）、从单一产品竞争转向生态系统协同。
与此同时，行业分化也在加剧。头部企业凭借资本与技术优势快速构建护城河，而中小型企业则面临“想转不会转、想投不敢投”的困境。如何平衡先进性与可行性，成为决定转型成败的关键。
