2025年，全球工业数字化进程加速推进，设备管理作为制造业、能源、交通等关键行业的核心支撑系统，正经历前所未有的技术重构。据IDC最新报告，到2025年底，全球联网工业设备数量预计将突破730亿台，较2023年增长41%。与此同时，企业对设备可用率、维护成本和碳排放控制的要求日益严苛，传统以人工巡检和定期保养为主的管理模式已难以为继。在此背景下，基于数据驱动的智能设备管理平台正在成为行业标配。例如，德国西门子在安贝格工厂部署AI预测性维护系统后，设备非计划停机时间下降了68%，维护成本降低32%；中国中车通过引入边缘计算网关，实现对高铁牵引系统的实时健康监测，故障响应速度提升至分钟级。这些案例表明，设备管理已从“被动响应”迈向“主动预判”，一场由技术驱动的范式变革正在全面展开。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
过去五年，设备维护模式经历了从“事后维修”到“预防性维护”的演进，而2025年正迎来向预测性维护（Predictive Maintenance）的大规模迁移。这一转变的核心驱动力来自人工智能算法与传感器网络的深度融合。现代工业设备普遍配备数百个传感器，持续采集振动、温度、电流、声学等多维数据。传统的统计分析方法难以处理如此高维度、非线性的时序数据，而深度学习模型如LSTM（长短期记忆网络）、Transformer架构则展现出强大的模式识别能力。
以风电行业为例，金风科技在其新一代风电机组中集成了基于AI的轴承故障预警模块。该系统通过训练超过10万小时的历史运行数据，构建出不同工况下的正常行为基线，并能提前7-14天识别出早期磨损信号。实际应用数据显示，该方案使齿轮箱更换周期优化率达45%，单台机组年均节省运维支出达18万元人民币。类似实践也在石化、钢铁等行业广泛落地。埃克森美孚在新加坡炼油厂部署AI诊断平台后，压缩机突发故障率下降57%，避免了一次潜在损失超千万美元的生产中断事件。
然而，AI模型的落地并非一蹴而就。许多企业在实施过程中面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其是故障样本；二是模型泛化能力不足，在新设备或变工况下表现不稳定；三是IT与OT系统割裂，导致数据孤岛严重。为解决这些问题，领先企业开始采用迁移学习策略，利用通用设备知识库进行预训练，再结合少量现场数据微调。同时，构建统一的数据湖架构，打通MES、SCADA、EAM等系统接口，确保AI引擎获得完整上下文信息。
- 建立设备数字孪生体，集成物理模型与历史运行数据，为AI训练提供仿真环境；
- 部署轻量化边缘推理框架，如TensorFlow Lite for Microcontrollers，实现本地实时判断；
- 采用联邦学习机制，在保护数据隐私前提下跨厂区联合建模；
- 引入可解释AI（XAI）技术，提升工程师对模型决策的信任度；
- 通过低代码平台快速搭建AI应用前端界面，降低使用门槛——例如搭贝低代码平台支持拖拽式创建设备健康看板，并自动对接Python模型服务API，显著缩短交付周期。
值得注意的是，预测性维护的价值不仅体现在成本节约上。麦肯锡研究指出，成功实施该策略的企业其设备综合效率（OEE）平均提升12.6个百分点，产品良品率同步提高4.3%。这说明智能运维已从辅助工具升级为企业核心竞争力的重要组成部分。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重塑设备管理生态
随着5G、TSN（时间敏感网络）和边缘计算硬件的进步，设备管理系统的架构正从“中心集中式”转向“边缘-云协同”模式。这种新型架构将数据处理任务按优先级和时效性进行分层调度：毫秒级响应需求（如紧急停机控制）由本地边缘节点处理；分钟至小时级分析任务（如能效优化）上传至区域边缘集群；长期趋势挖掘与全局资源调度则交由云端完成。Gartner预测，到2025年，超过60%的新建工业物联网项目将采用此类混合架构，较2023年翻倍增长。
某大型汽车制造基地的实践颇具代表性。该厂在冲压车间部署了20台搭载NVIDIA Jetson AGX的边缘服务器，每台负责监控50台伺服压力机的运行状态。当检测到异常振动模式时，边缘节点可在50毫秒内触发安全连锁动作，远快于传统PLC系统的反应速度。同时，经过初步过滤的特征数据每15分钟同步至私有云平台，用于生成全生命周期性能曲线。通过这种分工协作，既保障了控制实时性，又实现了大数据分析价值。
更深层次的影响在于运营模式的变革。边缘侧具备一定自治能力后，总部管理人员无需时刻关注细节操作，转而聚焦于策略制定与跨厂区协同。例如，某跨国水泥集团利用边缘-云架构实现了全球12个生产基地的关键设备KPI对标分析，发现某东南亚工厂回转窑热效率偏低的原因竟是燃烧器角度设置偏差——这一问题在当地已存在三年却未被察觉。通过远程推送优化参数，该厂年节煤量达1.2万吨。
- 低延迟响应：满足工业控制对确定性时延的要求（通常<10ms）；
- 带宽成本节约：仅上传提炼后的元数据，减少90%以上网络流量；
- 数据主权保障：敏感工艺参数保留在本地，符合GDPR等法规要求；
- 弹性扩展能力：可根据产线变动灵活增减边缘节点数量；
- 灾难恢复优势：局部网络中断不影响整体系统运行。
要实现高效协同，必须解决异构设备接入难题。目前主流做法是采用IEC 62443标准的安全通信协议，并结合OPC UA over TSN实现语义互操作。此外，容器化技术（如KubeEdge）也被广泛应用，使得AI模型和服务组件能在不同厂商的边缘硬件上无缝迁移。搭贝低代码平台在此场景中提供了可视化流程编排工具，允许用户通过图形化界面定义“边缘采集→云端训练→模型下发”的闭环逻辑，无需编写底层代码即可完成复杂业务流配置。
🔮 趋势三：低代码平台推动设备管理系统 democratization
长期以来，企业级设备管理系统开发依赖专业软件团队，项目周期长、成本高、灵活性差。一项调查显示，传统EAM系统平均实施周期达14个月，其中需求调研与定制开发占70%以上时间。进入2025年，低代码开发平台正打破这一僵局，让一线工程师、设备主管甚至普通操作员都能参与系统构建。Forrester研究显示，采用低代码方式开发工业应用，交付速度可提升5-8倍，总拥有成本降低40%-60%。
某电子代工企业的案例极具说服力。该公司生产线频繁切换型号，原有MES系统无法及时适应新的点检流程。借助搭贝低代码平台，设备科一名资深技师在三天内自主开发出一套移动端点检APP，包含扫码识别、表单填写、图像上传、异常上报等功能，并与后台数据库实时同步。上线首月即发现隐蔽性漏电隐患两起，避免重大安全事故。更重要的是，当工艺变更时，他可自行调整检查项，无需等待IT部门排期。
低代码的本质是将复杂技术封装为可复用组件，通过声明式编程降低使用门槛。在设备管理领域，典型功能模块已被抽象为标准化控件：设备台账管理、维保工单流转、备件库存预警、能耗监控图表等。用户只需拖拽组合即可生成完整应用。部分先进平台还内置了行业模板库，涵盖半导体、制药、轨道交通等多个垂直场景，进一步加速落地进程。
| 功能模块 | 传统开发耗时 | 低代码实现周期 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| 设备巡检APP | 6-8周 | 3-5天 | 85% |
| 预测性维护看板 | 10-12周 | 1-2周 | 78% |
| 备件申领审批流 | 4-6周 | 2-3天 | 82% |
| 能效分析报表 | 8周 | 5天 | 75% |
当然，低代码并非万能。它更适合中低复杂度业务场景，对于涉及核心控制逻辑或超高并发处理的任务，仍需专业开发介入。但其最大价值在于释放基层创新活力，形成“自下而上”的数字化推动力。正如施耐德电气在其全球智能制造峰会中强调：“未来的工厂竞争力，不取决于你买了多少高端软件，而在于你的员工能否快速创造出解决问题的数字工具。”
- 评估现有业务流程，优先选择高频、规则明确的场景试点低代码改造；
- 建立内部开发者社区，鼓励跨部门经验分享与模板复用；
- 制定平台治理规范，包括权限管理、版本控制和安全审计；
- 选择支持API开放集成的低代码平台，确保与ERP、CRM等系统互联互通；
- 将搭贝等国产平台纳入选型范围，兼顾技术自主可控与本土化服务能力。
延伸观察：绿色运维与ESG合规的新要求
除上述三大核心趋势外，2025年设备管理还面临来自可持续发展领域的压力。欧盟《企业可持续发展报告指令》（CSRD）已于2024年全面生效，要求所有在欧运营企业披露设备运行相关的碳足迹数据。这促使企业将能耗监控、排放测算、资源循环利用等指标纳入设备管理系统。例如，博世苏州工厂在其设备台账中新增“单位产出碳强度”字段，并与生产订单自动关联，实现了产品级碳核算。这类实践不仅满足监管要求，也成为赢得国际客户订单的关键优势。
未来展望：人机协同的智慧运维体系
展望2026年及以后，设备管理将进一步向“人机共生”形态演进。AR眼镜将指导维修人员精准定位故障部件；数字员工（RPA机器人）将自动执行工单派发、库存查询等重复任务；而人类专家则专注于复杂决策与跨系统协调。这种分工将极大提升组织敏捷性。值得关注的是，搭贝平台已开始探索“低代码+AI Agent”融合模式，允许用户通过自然语言描述需求，自动生成初步应用原型，预示着更智能的开发范式即将到来。
