根据IDC最新发布的《2025全球企业资产智能化白皮书》，截至2024年底，全球已有67%的制造型企业部署了基于AIoT的设备状态监测系统，较2022年增长近三倍。这一数字背后，是工业数字化转型进入深水区的真实写照——设备管理已从传统的台账式维护，演变为集预测性维护、资源优化与数据驱动决策于一体的新型运营中枢。特别是在新能源、半导体和高端装备制造领域，设备停机成本平均每小时高达18万元（来源：德勤2025制造业调研），促使企业将设备可用率提升至98%以上作为核心KPI。在此背景下，新一代信息技术正重塑设备管理的底层逻辑，推动行业迈向自主感知、智能决策与敏捷响应的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统预防性维护依赖固定周期检修，存在“过度维护”或“维护不足”的双重风险。而随着机器学习算法在时序数据分析中的成熟应用，基于AI的预测性维护（PdM）正在取代传统模式。据Gartner统计，2025年全球超过54%的重点工业企业已实现关键设备的故障提前预警，平均提前预警时间达72小时，减少非计划停机39%。
- 多源数据融合分析能力增强：现代设备管理系统可整合SCADA、振动传感器、红外热成像及历史维修记录等异构数据，构建高维特征空间，识别早期异常模式。
- 深度学习模型轻量化部署普及：如LSTM、Transformer等模型通过边缘计算节点实现实时推理，避免全部数据上传云端带来的延迟与带宽压力。
- 自适应学习机制提升准确性：系统能根据新发生的故障案例自动更新模型参数，形成闭环反馈，降低误报率至8%以下（西门子成都工厂实测数据）。
该趋势对企业的组织架构和技术栈提出新要求。一方面，需建立跨部门的数据治理团队，确保OT与IT系统的数据互通；另一方面，传统MES系统难以支撑复杂AI运算，亟需引入支持微服务架构的新一代平台。例如，在某光伏组件龙头企业项目中，原系统每两周需人工巡检一次主控逆变器，引入AI-PdM后，系统通过分析电流谐波与温度波动，成功预测两次IGBT模块老化趋势，避免产线中断损失超百万元。
- 搭建统一的数据接入层，兼容Modbus、OPC UA、MQTT等多种协议，打通设备“黑盒”；
- 选择具备模型训练与边缘推理一体化能力的平台工具，优先考虑支持TensorFlow Lite或ONNX格式的方案；
- 联合设备供应商共建故障样本库，提升模型泛化能力，尤其针对稀有故障类型（如轴承剥落、绕组短路）；
- 制定AI模型性能评估标准，包括F1-score、MTBF（平均故障间隔）改善率等量化指标；
- 借助搭贝低代码平台快速构建可视化监控看板，拖拽式配置报警阈值与通知规则，缩短上线周期至两周内。
值得注意的是，低代码平台在此场景中并非替代专业AI开发，而是作为“最后一公里”的连接器，使业务人员能够灵活调整告警策略、查看健康评分趋势，并与工单系统联动触发维修流程，极大提升了技术成果的落地效率。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重构设备管理体系
随着5G+MEC（多接入边缘计算）基础设施的完善，设备管理系统的部署架构正从“中心集中式”向“边缘分布+云端协同”演进。ABI Research数据显示，2025年全球工业边缘节点部署量同比增长41%，其中约60%用于实时控制与本地决策场景。
- 毫秒级响应需求倒逼算力下沉：如汽车焊装车间中机器人协作精度要求±0.1mm，网络抖动超过20ms即可能导致焊接缺陷，必须在本地完成闭环控制。
- 数据隐私与合规压力推动本地处理：欧盟《人工智能法案》明确要求涉及生产过程的核心数据不得随意出境，促使跨国企业在本地部署边缘网关进行初步脱敏与聚合。
- 资源调度灵活性显著提升：边缘节点可动态分配算力给不同设备群组，高峰期优先保障高价值产线，实现精细化运营。
以某外资医疗器械制造商为例，其在中国的三个生产基地采用统一云平台管理数千台检测设备，但每个厂区部署独立边缘集群负责实时质量判定。当某台CT扫描仪出现图像噪点异常时，边缘侧立即暂停该设备运行并生成初步诊断报告，同时将关键片段上传至云端专家系统进行复核。整个过程耗时仅3.7秒，相比全云端处理提速近15倍。
| 维度 | 纯云端架构 | 边缘-云协同架构 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 80~200ms | 5~20ms |
| 带宽占用 | 高（原始数据直传） | 低（仅传摘要/事件） |
| 单点故障影响 | 大（依赖中心网络） | 小（本地自治） |
| 扩展成本 | 随设备线性增长 | 边际递减 |
- 评估现有网络拓扑与设备分布密度，识别适合部署边缘节点的关键区域（如高温高压车间、远程站点）；
- 选用支持Kubernetes Edge的开源框架（如KubeEdge、OpenYurt），实现边缘应用的统一编排与远程升级；
- 定义清晰的数据分层策略：原始数据本地留存7天，特征向量每日同步至云，事件日志实时上报；
- 建立边缘安全基线，包含固件签名验证、TLS加密通信与最小权限访问控制；
- 利用搭贝低代码平台开发边缘管理门户，通过图形化界面监控各节点资源使用率、容器状态与通信链路健康度，降低运维门槛。
该架构下，低代码平台的价值体现在快速集成与可视化管控。例如，某钢铁集团通过搭贝平台在三天内部署了覆盖12个高炉的边缘监控模块，业务人员无需编写代码即可设置CPU使用率超阈值告警，并联动短信通知值班工程师。
🔮 趋势三：低代码赋能设备管理敏捷迭代
面对市场变化加速与个性化需求上升，传统定制化开发模式已无法满足设备管理系统的快速迭代需求。Forrester研究指出，2025年企业平均每年需对资产管理系统进行4.2次功能调整，而传统项目交付周期普遍超过三个月，严重滞后于业务节奏。低代码平台凭借可视化建模与模块化组件，正成为破解这一困局的关键路径。
- 开发效率提升5~8倍：通过拖拽表单、流程引擎与报表设计器，非专业开发者也能在数天内完成一个点检任务模块的搭建。
- 业务-技术协同更紧密：现场工程师可直接参与系统优化，提出修改建议并通过低代码工具即时验证，打破“需求传递失真”瓶颈。
- 系统耦合度降低：采用微前端架构的低代码平台允许新旧模块并行运行，逐步替换而非整体推倒重来，降低迁移风险。
某国有大型港口集团的案例颇具代表性。其原有EAM系统由国外厂商提供，每次新增一台岸桥起重机的维护模板需等待供应商排期，平均耗时45天。2024年引入搭贝低代码平台后，设备管理部门自行设计了标准化的“设备档案卡”，包含技术参数、润滑图表、易损件清单等字段，并通过API对接ERP与采购系统。新设备上线准备时间缩短至3天以内，且可根据实际运行情况持续优化字段结构。
扩展洞察：低代码并不意味着“去专业化”。相反，它将开发者从重复编码中解放出来，聚焦于更复杂的集成逻辑与数据建模工作。例如，在构建设备健康指数（EHI）模型时，仍需数据科学家定义权重算法，但后续的阈值配置、趋势展示与告警推送可通过低代码平台快速实现。
- 梳理高频变更的业务场景（如特种设备年检流程、备件编码规则更新），优先纳入低代码改造范围；
- 建立企业级组件库，沉淀常用模块（如扫码录入、电子签名、位置打卡），提升复用率；
- 实施分层授权机制，允许一线班组创建临时工单模板，但关键流程（如重大维修审批）保留IT审核环节；
- 与主流IoT平台（如阿里云IoT、华为OceanConnect）预置连接器，实现设备数据自动映射到业务字段；
- 定期组织“低代码创新大赛”，激励基层员工提出改进提案，形成持续优化生态。
未来，随着AI辅助生成（GenAI）能力融入低代码平台，用户只需描述“我希望当设备温度连续5分钟超过90℃时自动停机并通知王工”，系统即可自动生成相应逻辑流，进一步降低使用门槛。搭贝平台已在2025年初试点此类功能，准确率达82%，预计2026年将全面开放。
趋势交叉效应：三位一体驱动范式变革
上述三大趋势并非孤立存在，其叠加效应正在催生全新的设备管理范式。例如，某新能源电池厂将AI预测模型部署于边缘节点，实时计算每台涂布机的健康度，并通过低代码平台动态调整保养计划——当健康评分低于85分时，系统自动延长点检周期并增加润滑频次；若评分跌破70分，则强制锁定设备直至完成检修。这种“感知-决策-执行”闭环，仅靠单一技术无法实现。
更深层次的影响在于组织能力的重构。过去，设备管理高度依赖资深技师的经验判断，如今则转向“数据+平台+流程”的标准化体系。这不仅提高了运维一致性，也为人才梯队建设提供了可复制的知识载体。例如，年轻工程师可通过系统回放历史故障处置全过程，学习专家决策逻辑，加速成长曲线。
行业影响展望：从成本中心走向价值引擎
设备管理的角色正在发生根本性转变。麦肯锡分析显示，领先企业已将其从单纯的“保障职能”升级为“增效引擎”——通过优化设备利用率释放产能，相当于以零新增投资实现年均6.3%的产出增长。此外，高质量的设备运行数据也成为企业参与碳交易的重要依据。例如，某水泥集团利用精确的能耗监测数据申报CCER（国家核证自愿减排量），2024年获得额外收益超两千万元。
与此同时，服务商商业模式也在演变。传统以“卖软件许可”为主的厂商，正转向“效果付费”模式。如某PdM解决方案提供商按客户实际减少的停机时间收取费用，风险共担机制增强了客户信任。而低代码平台则使这类创新服务得以快速适配不同客户场景，扩大市场覆盖面。
