2025年，全球设备管理行业正经历一场由数据驱动和智能化重构引发的深刻变革。据IDC最新报告显示，截至2025年Q3，全球工业物联网连接设备数量已突破620亿台，年均复合增长率达18.7%。与此同时，设备停机成本持续攀升——麦肯锡研究指出，制造业平均每小时非计划停机损失高达26万人民币。在此背景下，企业对设备全生命周期管理的精细化、实时化和预测化需求空前迫切。传统依赖人工巡检与周期性维护的模式已难以为继，取而代之的是以AIoT、边缘计算和低代码平台为核心的新型管理体系正在重塑行业格局。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
随着机器学习算法在工业场景中的成熟应用，预测性维护（PdM） 正从概念验证阶段全面迈向规模化落地。不同于传统的预防性维护基于固定时间间隔进行检修，预测性维护通过实时采集设备振动、温度、电流等多维传感数据，结合历史故障库与深度学习模型，实现对潜在故障的提前预警。西门子在德国安贝格工厂部署的PdM系统，成功将电机类设备的意外停机率降低43%，维修成本下降29%。
- 核心影响： 显著提升设备可用率，延长关键资产寿命，优化备件库存结构
- 减少“过度维护”现象，避免资源浪费，提升OEE（整体设备效率）指标
- 推动运维团队从“救火式响应”向“主动干预型”角色转型
- 催生新型岗位如“工业数据分析师”“AI训练工程师”，重构组织能力
然而，实施预测性维护仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，导致模型训练效果受限；二是老旧设备数字化改造难度大，传感器部署成本高；三是跨系统数据孤岛问题突出，难以形成统一分析视图。为应对这些挑战，企业需构建模块化、可扩展的技术架构。
- 优先在高价值、高故障风险的关键产线部署试点项目，验证ROI
- 采用轻量级边缘网关实现 legacy 设备的数据接入，降低改造门槛
- 引入联邦学习技术，在保障数据隐私前提下联合多家工厂共建故障模型
- 借助搭贝低代码平台快速搭建可视化监控看板与告警规则引擎，缩短开发周期至两周内
- 建立标准化的数据标注流程，积累自有故障知识库，形成竞争壁垒
某新能源电池生产企业通过搭贝平台集成SCADA与MES系统数据，仅用10天即完成首条涂布机PdM系统的上线运行，首次实现对辊压异常的提前48小时预警，年节约维修支出超370万元。
📊 趋势二：边缘-云协同架构支撑实时决策
面对海量设备产生的高频数据流，传统“端-管-云”集中式处理模式暴露出延迟高、带宽压力大、响应不及时等问题。边缘计算与云计算的深度融合 成为破解这一瓶颈的核心路径。Gartner预测，到2025年底，超过60%的工业现场决策将在边缘侧完成，较2022年提升近两倍。
典型的边缘协同架构中，边缘节点负责执行实时性要求高的任务，如振动频谱分析、图像缺陷识别、紧急停机控制等；云端则承担长期趋势分析、全局优化调度、模型迭代训练等宏观职能。这种分层处理机制不仅提升了系统响应速度，也增强了网络中断情况下的业务连续性。
| 功能维度 | 边缘侧能力 | 云端能力 |
|---|---|---|
| 数据处理 | 毫秒级响应，本地缓存与清洗 | 批处理、关联分析、数据湖存储 |
| 智能推理 | 轻量化模型推理（如TensorFlow Lite） | 复杂模型训练与版本发布 |
| 系统可靠性 | 断网自治，本地闭环控制 | 远程配置更新，全局状态同步 |
- 核心影响： 实现微秒级故障响应，满足半导体、精密加工等行业严苛要求
- 降低对中心网络的依赖，提升分布式工厂的运营韧性
- 促进IT/OT系统深度融合，打破部门间信息壁垒
- 推动边缘硬件标准化进程，加速生态体系建设
- 评估现有网络拓扑与设备分布，识别适合部署边缘节点的关键区域
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），提升运维灵活性
- 定义清晰的边缘-云职责边界，制定数据同步与冲突解决机制
- 利用搭贝低代码平台快速开发边缘应用模板，实现“一次开发、多地部署”
- 建立边缘设备远程管理平台，实现固件升级、日志收集与安全审计
例如，某汽车零部件制造商在冲压车间部署了基于搭贝平台的边缘计算盒子，实现了对模具磨损程度的实时评估，并自动触发保养工单，使换模时间平均缩短15%，产能利用率提升至91.3%。
🔧 场景延伸：数字孪生体的动态演进
依托边缘-云协同架构，设备的数字孪生不再局限于静态三维建模，而是发展为具备自我学习能力的动态系统。通过持续注入实时运行数据，孪生体能够模拟不同工况下的性能衰减曲线，辅助制定最优维护策略。施耐德电气在其Lexic系列断路器中嵌入微型孪生引擎，可在本地预测剩余电寿命，精度达±7%以内。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
长期以来，企业级EAM（企业资产管理）系统建设普遍存在周期长、成本高、灵活性差的问题。一套SAP PM模块的实施通常需要6个月以上，定制开发费用动辄数百万元。低代码开发平台的兴起 正在彻底改变这一局面。Forrester数据显示，2025年全球有超过45%的企业将采用低代码工具构建核心业务系统，其中设备管理是Top 3应用场景之一。
与传统编码相比，低代码平台通过可视化拖拽界面、预置组件库和API连接器，大幅降低了开发门槛。一线工程师无需掌握Java或Python即可构建工单流转、点检计划、备件申领等典型功能模块。更重要的是，当生产工艺调整或组织架构变更时，系统可在数小时内完成重构，而非数周。
案例实证： 某食品饮料集团原使用Oracle EAM系统，每年因配方切换导致的设备参数重设耗时约140人天。2024年Q4起引入搭贝低代码平台后，由生产主管自行搭建“快速换型助手”应用，集成设备参数库与操作SOP视频，换型准备时间压缩至原来的1/5，年节省工时成本超百万元。
- 核心影响： 缩短系统上线周期，降低对外部供应商依赖
- 释放一线员工创造力，实现“业务人员即开发者”的范式转移
- 增强系统敏捷性，快速响应市场变化与合规要求
- 推动设备管理从“标准化流程执行”向“持续优化创新”跃迁
- 梳理设备管理核心流程地图，识别高频变更、高定制化需求环节
- 建立低代码治理框架，明确权限分配、版本控制与安全规范
- 开展内部开发者认证培训，培养兼具业务理解与技术能力的复合人才
- 优先选用支持私有化部署、具备工业协议兼容能力的平台（如搭贝）
- 设计可复用的组件包，如“设备台账卡片”“多级审批流模板”，提升开发效率
值得注意的是，低代码并非万能解药。对于涉及复杂算法运算、超高并发交易或强一致性要求的场景，仍需结合专业开发手段。理想模式是构建“低代码+专业开发”双模IT架构，实现效率与能力的平衡。
🌐 生态联动：构建开放集成的设备管理中台
未来领先的设备管理系统将不再是一个孤立软件，而是作为企业数字化中台的重要组成部分。通过API网关与ERP、MES、QMS等系统深度集成，实现工单、物料、质量事件的自动联动。例如，当质检发现批量缺陷时，系统可反向追溯相关生产设备的历史运行参数，辅助根因分析。
搭贝平台提供的标准化RESTful API接口，已成功对接用友U8、金蝶云星空等主流ERP系统，帮助客户实现备件采购申请的自动审批与预算校验，流程时效提升80%以上。同时，其内置的Modbus、OPC UA、MQTT等工业协议适配器，显著降低了与PLC、DCS设备的对接难度。
⚡ 趋势融合下的新机遇
上述三大趋势并非孤立存在，而是呈现出强烈的融合态势。AI模型需要边缘算力支撑其实时推理，边缘应用又依赖低代码平台实现快速迭代；反过来，低代码构建的业务流又能为AI训练提供结构化标签数据。这种正向循环正在催生新一代智能设备管理平台。
以某轨道交通运营商为例，他们基于搭贝平台构建了集“边缘感知—AI诊断—低代码工单”于一体的综合运维系统。轨道检测车每公里采集数十GB图像与振动数据，在车载边缘服务器完成初步缺陷识别后，仅上传可疑片段至云端进行复核。确认故障后，系统自动生成维修任务并指派最近班组，全过程平均耗时从原来的72小时压缩至8小时以内。
展望2026年，随着5G-A网络商用普及和国产AI芯片性能突破，设备管理将进一步向“自治化”迈进。我们或将看到具备自主决策能力的“智能代理（Agent）”出现，它们能根据能耗价格波动、订单优先级、设备健康状态等多重因素，动态调整生产排程与维护计划，真正实现“无人干预”的高效运营。
