根据Gartner 2025年第四季度发布的《全球资产与设备管理技术趋势报告》，全球企业在设备全生命周期管理上的数字化投入同比增长37.6%，其中亚太地区增速尤为显著，达到41.3%。以智能制造、能源转型和智慧城市为代表的基础设施升级浪潮，正倒逼传统设备管理模式向智能化、实时化、协同化方向演进。在这一背景下，老旧的CMMS（计算机化维护管理系统）已难以满足现代工业对预测性维护、跨系统集成与快速响应的需求。越来越多企业开始探索基于物联网感知层、AI分析引擎与敏捷开发平台的新一代设备管理体系。据IDC监测数据，截至2025年底，已有超过68%的中大型制造企业部署了至少一项智能传感+数据分析组合方案，设备非计划停机率平均下降32.7%。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为核心能力
传统预防性维护依赖固定周期检修，存在过度维护或漏检风险。而随着机器学习算法在时序数据分析领域的成熟，基于AI的预测性维护（PdM）正逐步取代传统模式，成为高价值设备管理的核心支柱。该趋势的本质是从“被动响应”转向“主动干预”，通过持续采集振动、温度、电流等多维传感器数据，构建设备健康度模型，并提前识别潜在故障征兆。
以某新能源汽车电机生产线为例，其主轴轴承因长期高速运转易发生疲劳损伤。过去每两周进行一次人工点检，仍无法避免突发卡死导致整线停产。自2024年起，该企业引入AI-PdM系统，部署加速度传感器并接入LSTM神经网络模型训练。系统可在轴承出现微小异响前72小时发出预警，准确率达91.4%。据测算，此举使单条产线年均减少非计划停机时间达58小时，直接节约维修成本约237万元/年。
影响层面看，AI预测性维护不仅提升设备可用率，更深刻改变了组织运作逻辑。首先，它推动维护团队由“执行者”向“决策支持者”转型；其次，要求IT与OT深度融合，打破数据孤岛；最后，催生新的岗位如“设备数据分析师”“AI模型调优工程师”。麦肯锡研究指出，全面实施PdM的企业，在五年内可实现OEE（整体设备效率）提升8-12个百分点。
- 趋势点： AI模型从实验室走向产线边缘端部署
- 趋势点： 多模态融合分析成为主流（声学+热成像+电流指纹）
- 趋势点： 自监督学习降低标注成本，加速模型迭代
- 建立统一的数据采集标准，优先覆盖关键设备节点
- 选择具备可解释性的AI模型框架，增强运维人员信任度
- 与专业服务商合作开展试点项目，验证ROI后再规模化推广
- 搭建内部知识库，沉淀典型故障案例与处置策略
- 利用搭贝低代码平台快速构建可视化监控面板与告警流程
值得一提的是，搭贝低代码平台在此类场景中展现出独特优势。其内置的规则引擎支持将AI输出结果转化为自动化动作，例如当预测剩余寿命低于阈值时，自动触发工单创建、备件申请与排程调整。同时，通过拖拽式表单设计，企业可在数小时内完成从报警到处理闭环的流程配置，大幅缩短系统上线周期。某轨道交通维保单位借助搭贝平台，在两周内完成了12类车载设备的PdM联动机制建设，相较传统开发方式节省人力投入超60%。
📊 趋势二：边缘计算重构设备数据处理架构
随着工厂级IoT设备数量激增，集中式云计算架构面临延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。边缘计算（Edge Computing）作为分布式处理范式的代表，正在重塑设备管理的数据流路径。其核心理念是“就近处理”，即在靠近设备源头的网关或本地服务器上完成初步计算任务，仅将必要结果上传云端，从而实现毫秒级响应与资源优化。
国际电工委员会（IEC）最新调研显示，2025年全球部署边缘计算节点的工业企业占比已达54.2%，较2023年翻倍增长。特别是在冶金、化工等连续性生产行业，对控制指令响应时间要求极高。某钢铁厂在连铸机区域部署边缘AI盒子后，实现了钢水液位波动异常的实时检测，响应时间由原来的3.2秒压缩至87毫秒，有效避免多次溢钢事故。
该趋势带来的结构性变化体现在三个方面：一是网络拓扑从“星型中心化”转向“网状去中心化”；二是安全边界前移，需强化边缘节点的身份认证与加密机制；三是运维复杂度上升，需建立统一的边缘设备远程管理平台。ABI Research预测，到2026年，全球工业边缘计算市场规模将突破280亿美元，复合增长率达33.5%。
| 对比维度 | 传统云架构 | 边缘计算架构 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 1.5~5秒 | 50~200毫秒 |
| 带宽占用 | 高（原始数据上传） | 低（仅上传特征值） |
| 断网可用性 | 中断服务 | 本地功能维持 |
| 初始部署成本 | 较低 | 较高 |
为应对边缘计算带来的管理挑战，企业应采取以下措施：
- 制定边缘节点标准化选型规范，确保硬件兼容性与软件可更新性
- 部署轻量级容器化运行环境（如K3s），提升资源利用率
- 建立边缘-云协同调度机制，动态分配计算负载
- 采用零信任安全模型，实施细粒度访问控制
- 借助搭贝低代码平台快速开发边缘状态监控应用，实现实时心跳上报与远程诊断
搭贝平台提供的边缘集成SDK支持主流协议（Modbus、OPC UA、MQTT），可无缝对接各类PLC与智能仪表。更重要的是，其前端可视化组件库允许用户通过图形化界面构建边缘设备拓扑图，并设置条件触发式数据同步策略。某半导体封装厂利用该能力，在FAB车间内部署了23个边缘计算节点，成功将晶圆传输系统的异常识别准确率提升至98.6%，同时减少云存储费用41%。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
面对市场变化与技术迭代的双重压力，传统定制化MES/EAM系统开发周期长、成本高、灵活性差的问题日益凸显。低代码开发平台凭借“可视化建模+逻辑编排+一键部署”的特性，正成为企业快速构建专属设备管理应用的重要工具。Statista数据显示，2025年全球企业用于低代码解决方案的支出已达192亿美元，其中制造业占比达38.7%，居各行业之首。
这一趋势的背后，是企业对“业务自主权”的强烈诉求。以往IT部门需耗时数月才能完成一个巡检流程改造需求，如今一线主管可通过低代码平台自行设计表单、设定审批流、绑定数据源，最快在一天内上线新功能。某食品饮料集团在全国拥有47个生产基地，各厂区设备类型与管理流程差异较大。通过引入搭贝低代码平台，总部统一提供基础框架，各基地自主扩展本地化模块，既保证了数据规范性，又兼顾了运营灵活性。
低代码普及还引发了组织能力迁移。一方面，培养了一批具备“公民开发者”素养的一线管理者；另一方面，促使IT团队从“功能实现者”转变为“平台治理者”，专注于权限管理、接口安全与性能优化。Forrester研究发现，采用低代码策略的企业，其应用交付速度平均提升5.3倍，变更请求响应时间缩短76%。
- 趋势点： 平台内置行业模板加速开箱即用
- 趋势点： 支持混合部署模式（私有云+公有云+边缘）
- 趋势点： 集成RPA实现跨系统数据抓取与填报
- 评估现有业务流程痛点，优先选择高频、规则明确的场景试点
- 建立低代码治理委员会，规范命名规则、权限层级与版本控制
- 加强培训体系建设，提升非技术人员的数字技能水平
- 选择支持API开放与微服务架构的平台产品
- 利用搭贝平台的设备台账模板快速启动资产数字化建档工作
搭贝低代码平台特别针对设备管理场景优化了功能组件。例如，“动态点检路线生成器”可根据设备位置、优先级与责任人自动规划最优巡检路径；“故障树分析模块”支持图形化定义因果关系链，辅助根因追溯；“移动离线填报”功能保障无网络环境下数据暂存与恢复同步。某港口机械运营商使用搭贝平台重构其维保系统后，平均工单处理时长由原来的4.8天缩短至1.2天，客户满意度评分上升19.4个百分点。
延伸观察：数字孪生与碳足迹追踪的融合潜力
除上述三大核心趋势外，两个新兴方向值得关注。一是设备级数字孪生体的深化应用。通过高保真仿真模型模拟设备运行状态，不仅可用于操作培训与故障预演，还可用于能效优化。西门子已在燃气轮机领域实现数字孪生驱动的燃烧参数自适应调节，年均节气量达4.7%。二是设备碳足迹精细化管理。欧盟CBAM（碳边境调节机制）正式实施后，出口型企业必须提供完整的产品生命周期碳排放数据。这促使企业将能耗监测单元嵌入设备控制系统，并建立从电表读数到碳当量换算的自动化链条。预计2026年起，具备碳感知能力的智能设备将成为高端市场的标配。
落地挑战与破局思路
尽管趋势明朗，但企业在推进过程中仍面临多重障碍。首先是数据质量问题，许多老厂设备缺乏标准化通信接口，数据采集困难。建议采用“渐进式改造”策略，先通过无线传感器贴装获取关键参数，再逐步替换老旧控制器。其次是人才结构失衡，既懂工艺又通算法的复合型人才稀缺。可行路径包括与职业院校共建实训基地，或引入AI辅助决策工具降低专业门槛。最后是投资回报不确定性，管理层担忧新技术投入难以量化收益。对此应建立分阶段KPI体系，如初期关注数据覆盖率与报警准确率，中期考核MTTR（平均修复时间）改善，长期追踪OEE与TCO（总拥有成本）变化。
生态协同：构建开放的技术伙伴关系
单一厂商难以覆盖设备管理全链条需求。领先企业正积极构建技术生态圈，整合传感器供应商、通信服务商、算法公司与平台提供商。例如，华为联合多家伙伴推出“工业智能体”解决方案，打通从PLC数据采集到AI推理再到ERP系统联动的完整链路。搭贝平台亦秉持开放理念，提供超过120个标准API接口，支持与SAP PM、Oracle EAM、用友NC等主流系统深度集成。某跨国制药企业在实施全球化EAM升级时，正是依托搭贝的集成能力，实现了中国区本地化需求与总部系统的无缝对接，项目周期缩短近四个月。
