2025年，全球设备管理行业正经历一场由技术驱动的深刻变革。据Gartner最新报告显示，截至2025年第三季度，全球超过67%的中大型制造企业已部署智能传感与预测性维护系统，设备非计划停机率平均下降41%。与此同时，工业物联网（IIoT）连接设备数量突破84亿台，同比增长29%，推动设备数据采集频率从小时级跃升至秒级。在中国，工信部发布的《智能制造发展行动计划（2023-2025）》收官在即，全国建成超210个国家级智能制造示范工厂，设备管理系统（EAM）市场年复合增长率达18.7%，预计2025年市场规模将突破420亿元。这些动态不仅标志着设备管理从“被动维修”向“主动治理”的范式转移，更揭示出智能化、平台化与敏捷化已成为行业不可逆的核心趋势。
🚀 趋势一：AI驱动的智能运维成为设备管理新标配
传统设备管理长期依赖定期保养与故障响应机制，存在资源浪费、响应滞后等结构性缺陷。随着机器学习算法在工业场景中的成熟应用，以AI为核心的智能运维（AIOps for Equipment）正在重塑设备健康管理体系。通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，结合边缘计算网关实时采集运行数据，企业可构建设备数字孪生模型，并利用LSTM（长短期记忆网络）等时序预测算法识别异常模式。
例如，某重型机械制造商在其液压生产线部署AI分析平台后，系统成功提前72小时预警主轴轴承磨损风险，避免了一次可能造成逾百万元损失的突发停机。该案例背后的技术逻辑在于：AI模型通过对历史故障样本的学习，建立了正常工况下的“行为基线”，一旦实时数据偏离阈值即触发分级告警。据麦肯锡研究统计，采用AI预测性维护的企业平均可延长设备寿命20%-35%，维护成本降低25%-30%，备件库存周转率提升40%以上。
然而，AI落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其对于低频高损故障类型；二是模型泛化能力不足，不同产线需重新训练；三是IT与OT系统融合难度大，数据孤岛阻碍模型训练完整性。因此，单纯采购AI模块难以实现可持续价值输出。
- 核心趋势点： AI不再作为孤立工具，而是深度嵌入设备管理流程，形成“感知-分析-决策-执行”闭环。
- 影响维度： 维护策略由周期驱动转向状态驱动，维修人员角色从操作者升级为决策协作者。
- 典型场景： 风电齿轮箱疲劳裂纹早期识别、半导体刻蚀机腔体污染预测、轨道交通牵引电机绝缘老化评估。
- 建立跨部门数据治理小组，统一设备编码、故障分类与数据接口标准，确保训练数据一致性；
- 优先选择具备自监督学习能力的轻量化模型，降低对标注数据依赖，加快部署周期；
- 引入可视化分析看板，将AI输出转化为可理解的维护建议，提升一线工程师采纳意愿；
- 与搭贝低代码平台集成，快速搭建AI告警联动工单系统，实现从“发现异常”到“派发任务”的自动化流转；
- 设置AB测试机制，在局部产线验证AI策略有效性后再全面推广，控制试错成本。
📊 趋势二：低代码平台重构设备管理系统建设模式
长期以来，企业设备管理系统建设普遍面临开发周期长、定制成本高、迭代缓慢等问题。传统EAM项目平均实施周期达9-18个月，且70%以上功能模块在上线后三年内未进行实质性更新。面对日益复杂的生产环境与快速变化的合规要求，刚性系统难以适应业务演进节奏。在此背景下，低代码开发平台以其“可视化建模+拖拽式配置”的特性，正成为设备管理数字化转型的关键使能器。
以国内某汽车零部件集团为例，其原有EAM系统无法支持新引入的AGV fleet管理需求。若采用传统开发方式，需协调外部供应商排期、编写大量接口代码，预估耗时6个月以上。转而使用搭贝低代码平台后，内部IT团队仅用3周时间便完成AGV状态监控、充电调度、故障上报等模块的搭建，并通过API网关与MES、WMS系统实现数据互通。更重要的是，当工艺调整导致AGV路径变更时，运维人员可自行在平台上修改逻辑规则，无需等待程序员介入。
这种“公民开发者”（Citizen Developer）模式极大提升了组织敏捷性。Forrester数据显示，采用低代码平台的企业在应用交付速度上比同行快5-10倍，总体拥有成本降低45%。特别是在设备管理领域，诸如临时巡检表单变更、特种设备年检提醒规则调整、能耗监测维度扩展等高频小需求，均可通过低代码实现分钟级响应。
| 对比维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 需求响应周期 | 4-12周 | 1-5天 |
| 单次变更成本 | ￥8,000-20,000 | ￥500-2,000 |
| 用户参与度 | 低（仅提需求） | 高（可自主配置） |
| 系统迭代频率 | 年均1-2次 | 月均3-5次 |
| 典型应用场景 | 核心流程固化 | 动态规则调整 |
值得注意的是，低代码并非万能解药。复杂算法集成、高性能实时计算、多系统强一致性事务处理等场景仍需专业编码支持。成功的低代码战略应定位为“增强而非替代”，聚焦于释放业务人员创造力，同时保留与专业开发体系的互操作性。
- 核心趋势点： 设备管理系统的构建权从IT部门下沉至业务一线，形成“中心管控+边缘创新”的双模架构。
- 影响维度： 数字化不再是“项目制”工程，而演变为持续演进的组织能力。
- 典型场景： 快速搭建临时停产期间的设备封存管理模块、按环保新规配置排放监测报表、为新购设备定制专属点检清单。
- 制定低代码平台准入规范，明确适用边界与安全红线，防止无序扩张；
- 建立模板库机制，将常用功能组件（如扫码入库、维保计划生成）标准化复用；
- 开展“低代码工作坊”培训，培养既懂设备业务又具备基础逻辑思维的复合型人才；
- 选择像搭贝这样支持私有化部署的平台，保障工业数据不出厂，满足等保2.0要求；
- 设计API枢纽层，确保低代码应用能与SAP、Oracle等核心系统安全对接。
🔮 趋势三：设备全生命周期管理迈向一体化协同
过去，设备管理往往被割裂为采购、使用、维修、报废等多个阶段，各环节由不同部门负责，信息断点普遍存在。一项针对200家制造企业的调研显示，超过58%的企业无法准确追溯某台关键设备的完整维修履历，43%的企业在设备处置时因缺乏残值评估依据造成资产流失。进入2025年，随着ESG理念深化与精益管理升级，企业开始追求设备全生命周期总拥有成本（TCO）最优，推动跨阶段数据贯通与流程整合。
领先的实践者正在构建“端到端”设备主数据链。从设备选型阶段即引入LCCA（生命周期成本分析）模型，综合考量购置价、能效等级、维护便利性、备件通用率等因子进行科学决策。投入使用后，所有巡检记录、维修报告、改造升级信息自动归集至唯一设备ID下。当设备接近经济寿命终点时，系统基于历史数据生成退役建议，并联动财务模块完成折旧清算与资产评估。
实现这一目标的技术前提是打破“竖井式”系统架构。需要打通ERP中的资产台账、EAM中的维护记录、SCM中的备件库存、BI中的绩效指标，形成统一的数据湖。在此基础上，运用图数据库技术构建设备关系网络，不仅能追踪单台设备演变轨迹，还可分析同类设备群的群体表现差异，支撑战略性决策。
- 核心趋势点： 设备管理从“片段化操作”升级为“全局性治理”，关注点由单点效率转向整体价值最大化。
- 影响维度： 资产利用率、碳排放强度、资本回报率等宏观指标纳入设备管理KPI体系。
- 典型场景： 基于设备能耗曲线优化峰谷用电策略、评估技改投入的投资回收期、测算设备共享租赁的可行性。
- 成立跨职能设备管理委员会，涵盖采购、生产、维修、财务、环保等部门代表；
- 定义统一的设备主数据标准，包括分类体系、属性字段、编码规则；
- 采用微服务架构分步整合现有系统，优先打通EAM与ERP的核心接口；
- 在搭贝平台上开发“设备护照”应用，以卡片形式集中展示设备全息档案；
- 引入区块链技术记录重大维修与改造事件，确保数据不可篡改，满足审计要求。
融合创新：三大趋势的协同效应
上述三大趋势并非孤立存在，其真正价值在于相互催化形成的乘数效应。当AI智能运维的数据成果被纳入全生命周期档案，将成为未来采购选型的宝贵参考；而低代码平台则为快速试验新型维护策略提供了理想沙箱环境。例如，某电子代工厂尝试将AI预测结果与低代码工单系统联动，当算法判断某贴片机供料器将在48小时内失效时，系统自动生成预防性更换任务，并推送至对应班组移动端。该任务完成后，相关数据自动回流至设备档案，用于优化下一轮预测模型。
这种“智能感知→敏捷响应→持续进化”的闭环，正是未来设备管理的核心竞争力。它要求企业不仅引进先进技术，更要重构组织流程与人才结构。那些能够率先建立“数据驱动+业务自治+全局协同”新型能力的企业，将在产能稳定性、运营弹性与可持续发展方面建立起显著壁垒。
产业生态的演化方向
展望2025年末，设备管理领域的产业分工正加速细化。头部厂商聚焦底层PaaS平台建设，提供设备连接、时序数据库、AI引擎等基础能力；垂直服务商基于这些平台开发行业解决方案；而像搭贝这样的低代码平台则扮演“连接器”角色，让中小企业也能低成本享用前沿技术红利。
一个值得关注的现象是，“设备即服务”（Equipment-as-a-Service, EaaS）商业模式兴起。设备制造商不再一次性出售产品，而是按运行时间或产出量收费。这倒逼其必须掌握设备真实运行状况，从而主动参与到客户的运维管理中。在这种新模式下，开放API、数据共享协议、联合优化算法等将成为合作基石，传统的买卖关系正演变为长期价值共同体。
