2025年末，全球制造业与能源行业迎来新一轮设备管理升级浪潮。据IDC最新数据显示，截至2025年第三季度，全球部署智能设备监控系统的工业企业已突破87万家，同比增长34%，其中亚太地区增速高达41%。这一增长背后，是设备停机成本压力的持续攀升——麦肯锡报告指出，典型离散制造企业因非计划停机年均损失达1,200万美元。与此同时，5G专网覆盖率达76%的工业现场为实时数据传输提供了基础支撑，推动设备管理从“被动响应”向“主动预测”跃迁。在政策层面，中国《智能制造2020-2025行动计划》收官之年的达标评估正加速企业技术投入节奏，而欧盟《工业碳排放追踪指令》则强制要求高耗能设备实现全生命周期能效可视化。多重因素叠加下，设备管理不再局限于资产台账维护，而是演变为融合物联网、人工智能与业务流程优化的战略能力。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流范式
- 基于机器学习的故障预测模型准确率突破92%，较传统阈值报警提升近40个百分点；
- 振动、温度、电流等多模态传感器融合分析，实现轴承磨损、电机失衡等典型故障提前7-14天预警；
- 西门子成都数字工厂案例显示，采用AI诊断后设备MTBF（平均无故障时间）延长至原来的2.3倍；
- Gartner预测，到2025年底，全球68%的重点工业企业将建立专属的预测维护知识图谱。
当前，核心趋势点已从“是否部署预测系统”转向“如何构建可持续迭代的AI运维体系”。传统的规则引擎难以应对复杂工况变化，例如风电变桨系统在低温环境下的异常波动常被误判为故障，导致虚假报警频发。新一代解决方案通过引入深度残差网络（ResNet）和注意力机制，能够自动识别环境干扰因子并动态调整敏感度参数。某石化企业应用此类模型后，误报率由每月平均23次降至不足3次，维修资源调配效率显著提升。
落地建议方面，企业需遵循以下步骤逐步推进：
- 优先选择关键产线或高价值设备进行试点，收集至少六个月的历史运行与维修记录；
- 利用时序数据库（如InfluxDB）清洗并结构化原始传感数据，标注典型故障事件标签；
- 结合迁移学习技术，使用公开数据集（如NASA轴承寿命测试数据）预训练基础模型；
- 在本地部署轻量化推理引擎，确保数据不出厂区的前提下完成实时判断；
- 建立闭环反馈机制，将每次人工确认的结果反哺模型训练，形成自进化能力。
值得注意的是，中小型企业往往受限于算法人才储备和技术投入预算。在此场景下，搭贝低代码平台展现出独特优势——其内置的AI组件库支持拖拽式构建预测逻辑流，用户可通过配置而非编码方式连接数据源、选择模型模板、设定输出规则。江苏一家中小型注塑机制造商借助该平台，在两周内搭建起涵盖12类常见故障的预警模块，开发成本仅为外包项目的1/5，且后续可由IT人员自主优化。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重塑设备数据治理体系
- 全球边缘计算节点在工业领域的渗透率已达59%，预计2026年将超过75%；
- 单个智能网关平均处理能力提升至每秒百万级数据点吞吐量，满足高频采样需求；
- 施耐德电气调研表明，采用边云协同的企业数据传输延迟下降83%，带宽成本减少约40%；
- ISO/IEC 30141标准推动设备元数据规范化，促进跨厂商系统互操作性提升。
随着设备联网数量激增，集中式云计算架构暴露出明显瓶颈。以汽车焊装车间为例，一条生产线包含超过300个PLC控制器和上千个I/O点，若全部原始数据上传云端，不仅占用大量带宽，还可能导致关键控制指令响应滞后。因此，核心趋势点在于“就近处理、分级上传”：边缘层负责实时性要求高的任务（如异常检测、本地闭环控制），云端则聚焦长期趋势分析、全局优化与报表生成。
实际部署中，企业面临三大挑战：一是异构设备协议繁杂（Modbus、PROFINET、OPC UA并存），需统一接入；二是边缘算力资源有限，模型必须轻量化；三是安全隔离要求严格，尤其涉及军工、医药等行业。针对这些问题，领先企业开始采用微服务化边缘中间件，实现协议转换、数据缓存、断点续传等功能模块的灵活编排。
落地建议如下：
- 制定分层数据策略，明确哪些数据需实时处理（如急停信号）、哪些可批量上传（如能耗统计）；
- 选用支持容器化的工业网关，便于部署Docker封装的分析服务；
- 实施零信任网络架构，对每个边缘节点进行身份认证与加密通信；
- 建立边缘软件版本管理体系，支持远程OTA升级与回滚；
- 通过API网关开放边缘能力，供MES、ERP等上层系统调用。
搭贝低代码平台在此趋势中扮演集成枢纽角色。其提供的“边缘工作流设计器”允许用户图形化定义本地数据流转路径，例如设置“当温度连续5秒超过阈值时触发本地声光报警，并同步截图上传至云端工单系统”。这种“可视化+可执行”的方案极大降低了边缘逻辑开发门槛，某食品加工厂仅用三天即完成冷链仓储温控链改造，避免了因断电导致的大规模原料报废风险。
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理敏捷创新
- Forrester研究发现，使用低代码工具开发设备管理系统平均节省60%以上工期；
- 全球72%的OT工程师表示缺乏足够编程技能独立构建数字化应用；
- 搭贝平台数据显示，2025年Q3设备类应用创建量环比增长89%，主要来自一线运维团队；
- GE Digital案例证实，低代码使新功能上线周期从数月缩短至一周内。
长期以来，设备管理系统更新严重依赖外部供应商或内部IT部门，响应速度慢、沟通成本高。如今，核心趋势点是“让懂业务的人直接参与系统建设”。一线工程师最清楚巡检路线优化痛点、备件申领审批堵点，但他们通常不具备Java或Python开发能力。低代码平台通过抽象底层复杂性，将其转化为“表单设计+流程配置+图表绑定”的直观操作。
例如，某轨道交通公司运维主管利用搭贝平台自行开发了一套“移动巡检助手”，包含NFC打卡定位、缺陷拍照上传、历史维修比对三大功能。整个过程无需编写一行代码，仅通过拖拽组件和设置条件规则完成，上线后巡检漏检率下降至0.2%以下。更关键的是，当运营部门提出新增“能耗对比看板”需求时，他能在两小时内完成修改并发布更新，真正实现了“业务驱动、快速迭代”。
为最大化发挥低代码潜力，建议采取以下实施路径：
- 组建跨职能创新小组，包含OT工程师、IT支持与业务管理者，共同梳理高频痛点场景；
- 筛选适合低代码化的项目，优先处理流程固定、交互清晰的应用（如点检工单、备件申请）；
- 建立标准化组件库，复用常用模块（如设备树、地图标记、审批流）以提升开发一致性；
- 设置权限分级机制，保障核心数据访问安全，防止越权操作；
- 定期组织内部“应用集市”活动，鼓励优秀实践分享与二次改进。
此外，搭贝平台特别强化了与主流工业系统的对接能力。通过预置连接器，可无缝集成SAP PM、Oracle EAM、用友NC等传统资产管理软件，同时支持MQTT、HTTP API等方式接入SCADA、DCS系统。这意味着企业无需推翻现有IT架构，即可在保留 legacy 系统的同时，快速孵化创新型前端应用。山东某钢铁厂便以此模式构建了“高炉运行健康指数”看板，整合了来自17个子系统的实时数据，管理层每日晨会据此调整生产节奏，年度非计划休风次数同比下降37%。
扩展观察：设备碳足迹追踪成新兴刚需
伴随ESG监管趋严，设备级碳排放核算正成为新焦点。欧盟碳边境调节机制（CBAM）已明确要求进口产品提供全链条碳数据证明。在此背景下，设备管理需延伸至“绿色运维”维度。先进企业开始部署电能质量分析仪与碳因子计算器联动系统，精确计量每台设备单位产出的CO₂当量。例如，博世苏州工厂通过对空压机群组加装智能电表，发现夜间待机功耗占全天总量的22%，随即实施分时启停策略，年减碳逾800吨。
【典型案例】某新能源电池厂的综合实践
该企业面临设备种类多（含涂布、辊压、卷绕等专用机械）、良品率波动大、OEE统计滞后等问题。2024年初启动智能化改造，采取“三位一体”策略：
• 部署AI预测模型监控涂布机刮刀磨损，提前干预避免涂层不均；
• 在车间边缘侧搭建Kubernetes集群，实现本地化实时分析；
• 使用搭贝平台让工艺工程师自主开发OEE可视化看板与报警推送功能。
结果：设备综合效率提升19.6%，月度非计划停机减少41小时，新品导入调试周期缩短30%。
未来展望：向自治型设备生态演进
长远来看，设备管理将迈向更高阶形态——自治系统（Self-Organizing Systems）。这类系统不仅能自我诊断、自我修复，还能与其他设备协同优化整体性能。例如，一条柔性产线上的机器人可根据上游加工节拍自动调整动作轨迹，AGV小车能依据实时能耗状态选择最优充电时机。实现这一愿景需突破三项关键技术：数字孪生深度耦合、联邦学习保障数据隐私、自主代理（Agent）架构支持分布式决策。尽管目前仍处实验室阶段，但已有先锋企业开展试点。ABB在瑞典的“灯塔工厂”中，已实现焊接单元在检测到焊枪损耗超标时，自动触发备件领取流程并与调度系统协商停机窗口，全程无需人工介入。
