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，正经历前所未有的结构性变革。据IDC最新数据显示，截至2025年第三季度，全球企业用于设备生命周期管理的智能系统投入同比增长37.6%，其中亚太地区增速达42.1%。以预测性维护、数字孪生建模和远程监控为代表的智能化应用已从试点走向规模化部署。与此同时，设备数据孤岛问题依然严峻——Gartner调研指出，仍有超过58%的企业无法实现跨厂区设备状态的实时联动分析。在这一背景下，如何借助新兴技术重构设备管理体系，成为企业提升资产利用率、降低停机成本的关键突破口。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面普及
传统设备维护模式长期依赖定期检修或故障后维修，导致资源浪费与非计划停机频发。根据麦肯锡对全球制造企业的统计，非计划停机每年造成约500亿美元损失，占设备总运营成本的12%-20%。而随着AI算法与传感器技术的成熟，基于机器学习的预测性维护（PdM）正在取代传统模式，成为高价值设备管理的标准配置。
当前主流方案通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，采集高频运行数据，并结合LSTM（长短期记忆网络）、随机森林等模型进行异常检测与剩余使用寿命（RUL）预测。例如，德国西门子在其燃气轮机维护体系中引入AI分析平台，将故障预警准确率提升至91.3%，平均提前发现时间达7-14天，显著降低了突发性宕机风险。国内三一重工亦通过“灯塔工厂”项目，在泵车液压系统中部署智能诊断模块，使维护响应速度提高60%以上。
该趋势带来的影响不仅限于效率提升，更深层次地改变了设备管理组织架构。过去由经验丰富的老师傅主导的“人工判断+纸质工单”流程，正逐步被“数据驱动+自动触发”的闭环系统替代。设备工程师的角色也从被动响应转向主动优化策略设计与模型调参。此外，AI模型的可解释性需求上升，推动SHAP值、注意力机制等可视化工具在运维决策中的集成应用。
为有效落地预测性维护，建议采取以下步骤：
- 梳理关键设备清单，优先选择故障影响大、维修成本高的资产作为试点对象；
- 建立统一的数据采集标准，确保传感器类型、采样频率、协议格式的一致性；
- 构建轻量级AI推理引擎，支持边缘端实时分析，减少云端传输延迟；
- 引入模型漂移监测机制，定期评估模型性能并触发再训练；
- 结合搭贝低代码平台快速搭建可视化看板与告警工作流，实现从预警到工单派发的自动化衔接。
案例参考：某新能源电池厂AI质检联动维护系统
该企业在涂布机上部署了12类传感器，采集张力、温湿度、电机电流等参数。通过搭贝平台接入TensorFlow Lite模型进行边缘推理，当检测到异常波动时，自动生成预防性维护任务并推送至MES系统。上线半年内，设备非计划停机减少43%，备件库存周转率提升28%。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重塑设备数据治理
随着IIoT设备数量激增，单个工厂每日产生的设备数据可达TB级。若全部上传至云端处理，不仅带来高昂带宽成本，还难以满足毫秒级响应的控制需求。边缘计算与云计算的协同架构已成为解决这一矛盾的核心路径。据ABI Research预测，到2025年底，全球部署在工业边缘节点的算力将占整体工业AI负载的64%。
典型的边缘-云架构中，边缘层负责原始数据过滤、特征提取与实时决策，如振动超标自动停机、润滑周期提醒等；而云平台则聚焦于大规模数据分析、模型训练与全局优化。这种分层处理模式既保障了现场安全，又实现了知识沉淀与跨厂区复用。例如，中石化在多个炼化基地部署边缘网关集群，本地完成90%以上的工艺参数异常识别，仅将元数据与事件摘要上传至集团数据中心，节省带宽支出超千万元/年。
该趋势对企业IT/OT融合提出更高要求。传统的SCADA系统往往缺乏开放API，难以与现代数据管道对接。因此，构建标准化的数据中间件成为关键。同时，边缘节点的安全防护需同步加强，防止因单点入侵导致整条产线失控。另外，边缘设备的远程配置与固件升级能力也成为运维重点。
- 影响一：降低网络依赖，提升系统鲁棒性，尤其适用于偏远矿区、海上平台等弱网环境；
- 影响二：加快响应速度，支持微秒级闭环控制，满足高端制造对精度的要求；
- 影响三：促进数据主权划分，企业可在本地保留敏感信息，仅共享脱敏后的分析结果。
为顺利实施边缘-云协同策略，建议按以下顺序推进：
- 评估现有设备通信协议兼容性，优先选用支持OPC UA over TSN的新型控制器；
- 部署具备容器化能力的边缘计算盒子，便于灵活加载不同分析模块；
- 制定数据分级策略，明确哪些数据必须本地处理、哪些可上传云端；
- 利用搭贝低代码平台快速开发边缘应用管理界面，实现远程启停、日志查看与版本更新；
- 建立跨部门协作机制，打通IT、OT与设备管理部门的信息壁垒。
| 维度 | 边缘侧 | 云端 |
|---|---|---|
| 主要功能 | 实时监控、紧急制动、本地报警 | 历史趋势分析、模型训练、报表生成 |
| 响应延迟 | <10ms | >1s |
| 典型硬件 | 工业网关、嵌入式AI盒 | 公有云实例、私有数据中心 |
| 数据留存 | 7天滚动缓存 | 永久归档 |
🔮 趋势三：低代码平台赋能设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业定制开发设备管理系统面临周期长、成本高、变更难等问题。一套完整的EAM（企业资产管理）系统从立项到上线通常需6-18个月，且难以适应业务快速变化。然而，低代码开发平台的兴起正在打破这一僵局。Forrester研究显示，2025年全球67%的工业软件新增功能将通过低代码方式实现。
以搭贝为代表的国产低代码平台，提供拖拽式表单设计器、可视化流程引擎与预置设备管理组件库，使得一线工程师无需编写代码即可构建专属应用。例如，某轨道交通公司使用搭贝平台在两周内搭建出“电客车轮对追踪系统”，整合RFID读取、里程累计、磨耗预警等功能，相较传统外包开发节省成本约75%。更重要的是，当检修规程调整时，只需修改流程图即可完成系统更新，响应速度提升10倍以上。
该趋势的影响体现在组织效能层面。它打破了“业务提需求—IT排期开发”的传统链条，赋予业务部门更强的自主权。同时，由于平台内置权限管理、审计日志等合规模块，降低了私自搭建Excel系统带来的数据泄露风险。此外，低代码应用易于与其他系统集成，可通过REST API或Webhook连接SAP、用友、金蝶等主流ERP系统，形成统一数据视图。
- 影响一：缩短系统交付周期，支持小步快跑式的持续优化；
- 影响二：降低技术门槛，让更多懂业务的人参与系统建设；
- 影响三：增强系统灵活性，应对政策、工艺、组织结构调整带来的频繁变更。
为充分发挥低代码平台价值，建议遵循以下实践路径：
- 成立跨职能数字化小组，包含设备主管、IT人员与一线操作员；
- 梳理高频使用的设备管理场景，如点检打卡、故障报修、备件申领等；
- 优先在非核心业务模块试点，积累使用经验后再推广至主流程；
- 利用搭贝提供的设备台账模板、工单流转引擎快速启动项目；
- 建立应用发布审核机制，确保数据安全与系统稳定性。
“我们不再等待供应商排期，而是自己动手搭建需要的功能。上周刚加了一个润滑油更换拍照确认环节，今天就已经投入使用。”——某汽车零部件企业设备科长李工
延伸思考：设备管理向服务化演进
未来三年，设备管理将进一步向“产品即服务”（Product-as-a-Service, PaaS）模式转型。制造商不再仅出售硬件，而是按设备运行时间、产出数量或可用性承诺收费。在这种模式下，设备健康管理直接关联企业收入，促使厂商深度介入客户运维体系。例如，通用电气航空已为其Leap发动机客户提供“按飞行小时付费”方案，配套提供全天候健康监测与预测性维护支持。
这要求设备管理系统具备更强的跨组织协同能力。未来的平台不仅要管理自有资产，还需支持多租户架构、SLA可视化追踪与第三方服务商接入。同时，区块链技术有望用于记录设备全生命周期事件，确保维修记录不可篡改，增强交易信任度。
结语：构建面向未来的设备管理能力
面对AI、边缘计算与低代码三大趋势交汇，企业应重新审视其设备管理战略。单纯的技术引进不足以形成竞争优势，唯有将技术创新与组织变革相结合，才能释放最大价值。建议从高价值设备切入，打造“感知—分析—决策—执行”闭环，并通过低代码平台加速能力沉淀与复制。最终目标是实现从“被动救火”到“主动免疫”的转变，让每一台设备都成为可度量、可预测、可优化的智能节点。
