2025年，全球工业设备管理领域正经历深刻变革。据Gartner最新报告，截至2025年第三季度，全球已有超过67%的中大型制造企业部署了基于物联网（IoT）的设备监控系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，设备停机成本持续攀升——麦肯锡数据显示，典型离散制造业每小时非计划停机损失平均达12.8万美元。在此背景下，传统以人工巡检和定期保养为核心的管理模式已难以为继。行业焦点正快速向智能化、数据驱动和敏捷响应转移。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，要推动设备全生命周期管理数字化覆盖率在重点行业达到80%以上。这一系列动态标志着设备管理已从“保障运行”的辅助职能，升级为影响企业运营效率、安全合规与可持续发展的核心战略能力。
🚀 趋势一：全域设备智能互联，构建实时感知网络
当前最显著的趋势是设备从孤立运行走向全面互联。借助边缘计算网关、5G专网和低功耗广域网络（LPWAN），工厂中的机床、泵阀、空压机乃至叉车等移动设备正被统一接入中央管理平台。IDC预测，到2025年底，全球工业设备联网数量将突破18亿台，其中亚太地区贡献超45%的增长量。这种连接不再局限于状态监测，而是深入至能耗分析、作业节拍优化和环境适应性调节等多个维度。
其影响深远。首先，运维透明度大幅提升。某汽车零部件制造商在部署全域互联系统后，设备异常发现时间由平均4.2小时缩短至9分钟，故障定位准确率提升至93%。其次，跨系统协同成为可能。例如，在一条混合生产线上，当冲压设备检测到模具温度异常时，可自动通知MES系统调整排产顺序，并触发备件申领流程，实现闭环响应。此外，海量运行数据积累为后续AI建模提供了坚实基础，使设备行为模式识别更加精准。
然而，落地过程中仍面临挑战。不同年代、品牌设备通信协议不统一（如Modbus、Profinet、CANopen并存），导致集成复杂度高；部分老旧设备缺乏数字接口，需加装传感器或改造控制模块。同时，网络安全风险上升，一旦边缘节点被攻破，可能引发整条产线瘫痪。
- 核心趋势点： 设备连接率突破临界点，形成具备自感知、自诊断能力的工业神经网络
- 技术支撑： 边缘AI芯片算力提升至TOPS级，支持本地化实时推理
- 数据价值： 单台高端数控机床日均产生结构化数据超2GB，涵盖振动、电流、温升等300+参数
- 制定分阶段联网路线图，优先覆盖关键瓶颈设备与高故障率机组
- 采用协议转换中间件或工业PaaS平台，屏蔽底层异构性，实现即插即用接入
- 建立设备数字孪生档案，整合设计参数、维修历史与实时工况，形成完整画像
- 引入零信任安全架构，对所有接入设备进行身份认证与行为审计，防范横向渗透
- 利用搭贝低代码平台快速搭建设备看板应用，通过拖拽式界面配置数据展示逻辑，无需编写SQL即可实现多源数据融合可视化
📊 趋势二：预测性维护从概念走向规模化落地
如果说过去几年预测性维护还停留在试点阶段，那么2025年已进入规模化推广窗口期。Bosch Rexroth的一项实证研究表明，其客户群中实施成熟预测性维护方案的企业，平均设备综合效率（OEE）提升了17.6%，维护成本下降23.4%。该趋势的背后，是机器学习算法与工程经验的深度融合。传统的阈值报警正被基于时间序列分析的异常检测模型取代，后者能识别出早期微弱征兆，如轴承轻微剥落引起的高频冲击信号变化。
其行业影响体现在三个层面。第一，维修模式发生根本转变。从“定时修”、“坏了修”进化为“该修才修”，极大减少过度维护与突发故障。第二，备件库存策略优化。某石化企业在应用预测模型后，将关键压缩机备件周转率提高了40%，释放流动资金逾千万元。第三，延长设备服役周期。通过对退化趋势的精确评估，可在保证安全前提下延长大修间隔，某风电运营商因此使塔筒结构检测周期从3年延至5年。
但大规模推广仍存障碍。一是高质量标注数据稀缺，尤其对于罕见故障类型；二是模型泛化能力不足，同一算法在不同工况下表现波动大；三是现场工程师对AI建议的信任度有待提高，存在“黑箱”疑虑。
- 核心趋势点： 预测模型从通用型向场景化定制演进，结合物理机理提升可解释性
- 算法进展： 图神经网络（GNN）用于建模设备组件间依赖关系，提升故障传播路径识别精度
- 成效指标： 行业领先企业已实现主要产线非计划停机减少60%以上
- 构建故障样本库，结合FMEA分析定义关键失效模式及其特征指纹
- 采用迁移学习技术，利用公开数据集预训练基础模型，再用少量现场数据微调
- 开发人机协同决策界面，将AI判断依据以波形对比、热力图等形式直观呈现
- 设立预测准确性KPI，定期回溯模型表现并迭代优化
- 通过搭贝低代码平台集成Python脚本节点，将训练好的预测模型封装为API服务，并嵌入工作流引擎，实现“数据采集→分析→工单生成”自动化闭环
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
第三个关键趋势是IT与OT融合加速下的开发范式变革。传统EAM/MES系统项目动辄耗时6-18个月，难以适应业务快速变化。而低代码平台的兴起正在打破这一僵局。Forrester调研显示，2025年有58%的企业选择通过低代码方式构建专用设备管理应用，平均交付周期缩短至7周以内。这类平台允许工艺工程师、设备主管等一线人员直接参与系统建设，真正实现“业务主导、IT赋能”。
其带来的变革是结构性的。组织层面，打破了“需求提给IT→排队开发→反馈修改”的低效循环，形成敏捷协作机制。经济层面，降低开发成本的同时减少了因系统僵化导致的流程妥协。某家电龙头企业使用低代码平台重构点检系统后，仅用三周即完成上线，较原计划节省预算42万元，并实现了扫码打卡、语音录入缺陷、自动派单等多项创新功能。
更深层次的影响在于知识沉淀。以往隐性经验往往随人员流动而流失，而现在可通过可视化流程编排将其固化为可复用的数字资产。例如，一位资深电工总结的电机异响诊断逻辑，可被转化为条件判断规则嵌入系统，供全厂参考。
| 对比维度 | 传统开发模式 | 低代码平台模式 |
|---|---|---|
| 平均交付周期 | 6-18个月 | 2-10周 |
| 变更响应速度 | 按版本迭代，通常季度级 | 小时至天级 |
| 用户参与度 | 仅限需求提出与验收 | 全程参与设计与测试 |
| 初始投入成本 | 高（含定制开发费） | 中低（订阅制为主） |
当然，低代码并非万能。复杂算法集成、超高并发处理等场景仍需专业编码支持。此外，若缺乏统一治理，易导致“应用碎片化”问题。
- 核心趋势点： 开发权下放至业务端，形成“公民开发者+专业程序员”双轨制协作生态
- 平台能力： 支持API集成、RPA连接器、数据库直连等多种扩展方式
- 组织变革： 推动成立跨职能数字化小组，统筹低代码资源分配与标准制定
- 建立低代码应用审批与发布流程，确保安全性与合规性
- 开展内部培训认证计划，培养具备基础逻辑思维的公民开发者队伍
- 定义标准化数据模型与接口规范，避免信息孤岛
- 优先在点检管理、备件申领、能耗报表等高频轻量场景试点
- 将搭贝低代码平台作为统一入口，集成SCADA、ERP、CRM等系统数据，打造一体化运营中心
跨趋势协同：构建智能设备管理中枢
上述三大趋势并非孤立存在，其最大价值在于相互增强。当设备全面联网后，产生的实时数据流为预测模型提供燃料；而预测结果又可通过低代码平台迅速转化为可执行的工作流。例如，某食品饮料企业构建的“智能维保中枢”即体现了这种融合：生产线上的灌装机振动数据实时上传至云端，AI模型检测到主轴不平衡趋势后，自动生成预防性维护任务，并通过低代码APP推送给责任工程师，同时锁定相关备件库存并预约停机窗口。整个过程无需人工干预，响应速度提升近百倍。
这种中枢系统还具备自我进化能力。每次维护完成后，工程师需在系统中填写实际处理措施与效果反馈，这些数据反哺模型训练，使其判断越来越贴近实际工况。久而久之，系统不仅能预警故障，还能推荐最优处置方案，甚至模拟不同维修策略对OEE的影响。
行业差异化实践路径
尽管趋势普适，但不同行业的落地节奏存在差异。流程工业（如化工、冶金）因设备连续运行要求高，更早采纳预测性维护；而离散制造（如汽车、电子）则因产线柔性化需求强，对低代码平台接受度更高。公用事业领域受监管驱动，侧重设备安全合规追踪；物流运输业则关注移动资产（如货车、AGV）的位置与健康状态联动管理。
以半导体行业为例，其洁净室设备极其昂贵且对稳定性要求严苛。一家晶圆厂在其光刻机群组部署了融合三项趋势的解决方案：通过专用传感器采集纳米级振动数据，结合工艺参数建立专属退化模型，并利用低代码平台开发告警分级机制——轻微异常仅记录日志，中等级别发送邮件提醒，严重风险则立即触发声光报警并通知值班经理。该方案使其光刻机MTBF（平均无故障时间）延长了19%。
未来展望：迈向自治化设备生态
展望2026年及以后，设备管理将进一步向自治化演进。我们或将看到“数字员工”接管日常巡检任务，通过AR眼镜辅助现场操作；区块链技术用于确保设备维修记录不可篡改，支撑二手设备交易估值；量子传感技术提供前所未有的测量精度，提前数月预判材料疲劳。
更重要的是，设备管理的价值边界正在拓展。它不再只是降低成本的手段，而成为企业碳中和目标的重要支撑。通过精细化监控每台设备的能耗曲线，可精准识别节能潜力点。某水泥集团利用智能管理系统优化窑炉运行参数，年度减排CO₂达5.7万吨，相当于种植310万棵树。
值得注意的是，技术本身并非成功保证。组织文化、人才结构与数据治理水平才是决定转型成败的关键变量。领先企业已开始设立“设备数据官”（EDO）岗位，统筹数据资产运营，并将设备健康管理纳入管理层绩效考核体系。
