2025年，全球制造业正加速向智能化转型，设备管理作为工业体系的核心环节，迎来前所未有的技术重构。据MarketsandMarkets最新报告，全球设备管理软件市场规模预计在2025年底达到487亿美元，年复合增长率达13.6%。这一增长背后，是物联网（IoT）、人工智能（AI）和低代码平台的深度融合。以西门子、通用电气为代表的工业巨头已全面部署预测性维护系统，而中小型企业则借助搭贝等低代码平台实现轻量化升级。中国工信部近期发布的《智能制造发展行动计划（2025-2027）》明确提出，到2025年底，重点行业关键设备联网率需超过70%，这标志着设备管理已从传统的台账记录迈向数据驱动的实时决策时代。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
- 核心趋势点：基于机器学习的故障预测模型取代定期检修
- 设备运行数据实时采集与分析能力显著提升
- 维护成本下降与非计划停机减少形成双重效益
传统设备管理依赖固定周期的预防性维护，存在过度维护或维护不足的问题。根据Deloitte研究，企业每年因非计划停机造成的损失平均高达50万美元。而AI驱动的预测性维护通过传感器采集振动、温度、电流等多维数据，结合LSTM（长短期记忆网络）等深度学习算法，可提前7-14天预警潜在故障。例如，三一重工在其泵车设备上部署AI诊断系统后，液压系统故障识别准确率达92.3%，维修响应时间缩短40%。
该趋势的影响不仅体现在效率层面，更重塑了企业的运维组织结构。过去由经验丰富的老师傅主导的“听声辨故障”模式正在被标准化的数据分析流程替代。某汽车零部件制造商在引入AI运维平台后，一线工程师的工作重心从被动抢修转向异常数据追踪与根因分析，岗位技能需求发生根本性转变。
为推动该趋势落地，建议采取以下有序步骤：
- 梳理现有设备资产清单，优先对高价值、高故障率设备部署传感器
- 建立统一的数据采集标准，确保时间戳同步与协议兼容（如OPC UA、Modbus）
- 选择具备行业知识图谱的AI平台，降低模型训练门槛
- 将预测结果集成至MES/ERP系统，实现工单自动触发
- 利用搭贝低代码平台快速构建可视化看板，支持移动端巡检与告警推送
值得一提的是，搭贝平台提供的拖拽式逻辑编排功能，使IT与OT人员无需编写Python代码即可完成简单预测模型的部署。某家电企业在两周内搭建出压缩机寿命预测模块，节省开发成本超30万元。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同
- 核心趋势点：本地化数据处理提升响应速度与系统可靠性
- 5G+边缘节点组合解决工厂复杂环境下的通信延迟
- 设备集群实现自治式协同调度
随着设备联网数量激增，中心云架构面临带宽瓶颈与安全风险。IDC数据显示，2025年全球将有超过60%的工业数据在边缘侧处理。边缘计算通过在车间部署微型数据中心或智能网关，实现实时控制指令下发。例如，在半导体晶圆制造中，刻蚀机与清洗机需毫秒级协同，若依赖云端决策，网络抖动可能导致整批产品报废。
该趋势带来的影响深远。首先，设备管理系统的架构从“中心集中式”向“云边端一体化”演进。其次，边缘节点本身也成为被管理对象，需纳入统一资产目录。最后，边缘应用的版本管理、远程升级成为新的运维挑战。施耐德电气在其EcoStruxure平台中已实现边缘控制器的自动配置同步，版本一致性达99.8%。
针对边缘计算的落地，建议实施以下策略：
- 评估产线对实时性的要求，划分“强实时”与“弱实时”设备类别
- 选择支持Kubernetes Edge的硬件网关，便于容器化应用部署
- 制定边缘-云端数据同步策略，避免信息孤岛
- 建立边缘节点健康度监控体系，包含CPU负载、存储余量等指标
- 使用搭贝平台开发边缘管理APP，实现一键诊断与固件批量更新
搭贝的优势在于其跨平台适配能力，可对接主流PLC品牌（如三菱FX系列、欧姆龙CP1H），并通过图形化界面配置MQTT主题路由规则。某食品包装厂利用该功能，在不更换原有设备的前提下，完成了边缘数据聚合改造。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
- 核心趋势点：业务部门自主构建设备管理应用，打破IT资源瓶颈
- 系统迭代周期从数月压缩至数天
- 个性化需求得到快速响应
传统设备管理系统开发依赖专业程序员，需求排期长、变更成本高。Forrester调研显示，68%的制造企业抱怨现有EAM系统无法匹配实际业务流程。而低代码平台通过可视化建模，使懂业务的工程师也能参与应用构建。Gartner预测，到2025年底，70%的新企业应用将采用低代码技术开发，其中设备管理场景占比最高。
这一趋势正在改变企业数字化建设的权力结构。以往由CIO主导的技术选型，逐渐转变为生产副总直接推动的业务创新。例如，某纺织集团的设备科长使用搭贝平台自行开发了“织机状态热力图”，通过Wi-Fi信号强度间接判断设备运行状态，在未增加传感器投入的情况下实现了90%以上的开机率监测精度。
落地建议如下：
- 成立“低代码创新小组”，成员涵盖设备、IT、安全等部门
- 制定组件使用规范，防止重复造轮子
- 设置审批发布流程，保障系统稳定性
- 开展季度应用大赛，激励基层创新
- 集成RPA机器人，自动填充设备台账等静态数据
搭贝平台特别适合此类场景，其内置的设备管理模板包含资产卡片、保养计划、故障登记等常用模块，并支持与用友、金蝶等财务系统对接。某机械加工厂在三个月内陆续上线了特种设备年检提醒、备件库存预警、能效对标分析等六个子系统，总开发耗时不足40人日。
🔧 扩展视角：数字孪生与碳足迹追踪的融合潜力
除上述三大趋势外，设备管理正与其他前沿领域交叉渗透。数字孪生技术通过构建虚拟映射，支持设备全生命周期仿真。宝马莱比锡工厂已实现冲压线的数字孪生体，可在停产前模拟不同维护方案的效果，优化资源配置。同时，随着ESG披露要求趋严，设备能耗数据不再仅用于成本核算，更成为碳排放核算的基础。ISO 50001认证企业需提供精确到单台设备的能源消耗报告。
| 趋势维度 | 传统模式 | 2025新范式 |
|---|---|---|
| 维护方式 | 定期检修 | AI预测+自适应调整 |
| 数据处理 | 集中式云计算 | 云边端协同计算 |
| 系统开发 | 定制开发，周期长 | 低代码敏捷构建 |
| 决策依据 | 人工经验为主 | 数据驱动+知识图谱 |
未来，设备管理将进一步向“自治化”演进。具备自我诊断、自我修复能力的智能设备将成为标配。与此同时，网络安全威胁也同步升级。2024年发生的多起勒索软件攻击事件表明，老旧PLC设备已成为攻击入口。因此，在推进智能化的同时，必须同步加强设备指纹识别、访问控制等安全机制。
🌐 行业生态演变：从封闭系统到开放平台
另一个值得关注的变化是设备管理生态的开放化。过去，不同厂商的系统互不兼容，形成信息孤岛。如今，OPC UA over TSN（时间敏感网络）正成为统一通信标准。博世力士乐推出的Open Core Interface允许第三方直接访问控制器内部变量，极大提升了集成灵活性。此外，工业App商店模式兴起，企业可像手机应用一样下载“振动分析插件”或“润滑管理模块”。
这种开放性为中小企业带来福音。他们无需一次性投入巨资建设完整系统，而是按需订阅功能模块。某注塑企业仅花费2.8万元即上线了包含模具寿命管理、能耗监控在内的全套解决方案，ROI（投资回报率）测算仅为8个月。
