2025年，全球设备管理行业正经历前所未有的技术重构。根据Gartner最新报告，到2025年底，超过67%的工业企业将部署基于AI驱动的预测性维护系统，较2023年提升近40个百分点。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展指数（2025）》指出，全国规模以上工业企业关键设备联网率已突破58%，较上年增长9.3%。在能源、制造、交通等核心领域，设备停机成本平均高达每小时12万元，推动企业加速向智能化、平台化、低代码化的运维体系转型。尤其在碳中和目标倒逼下，设备能效管理成为新的战略焦点。当前，行业不再局限于传统台账式管理，而是迈向以数据为中枢、算法为引擎、快速响应为标准的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流运维范式
过去十年，设备维护经历了从“事后维修”到“定期保养”的演进，而2025年正加速进入预测性维护（Predictive Maintenance）时代。这一转变的核心驱动力来自人工智能与物联网传感技术的深度融合。通过在旋转机械、电机、泵组等关键设备上部署振动、温度、电流多维传感器，结合深度学习模型对历史运行数据进行模式识别，系统可提前7-14天预警潜在故障。
以某大型钢铁集团为例，其高炉鼓风机曾因轴承磨损导致非计划停机，单次损失超300万元。2024年起引入AI分析平台后，系统通过对三相电流谐波变化建模，成功在故障发生前11天发出预警，避免重大事故。据麦肯锡研究显示，采用预测性维护的企业平均减少设备停机时间35%-45%，维护成本下降20%-30%，备件库存周转率提升40%以上。
该趋势的影响不仅体现在运营效率层面，更重塑了组织架构与决策流程。传统的“维修班组+调度中心”模式正在被“数据分析师+AI协作者”替代。一线工程师不再依赖经验判断，而是依据系统输出的风险评分执行任务优先级排序。同时，设备制造商也开始提供“服务即产品”（Servitization）模式，如西门子推出的MindSphere Predictive Analytics套件，按设备可用率收费，实现利益绑定。
面对这一趋势，企业落地建议如下：
- 优先选择具备开放API接口的工业物联网平台，确保传感器数据可接入第三方AI引擎；
- 建立设备健康度评估模型，定义关键指标如MTBF（平均故障间隔时间）、MTTR（平均修复时间）并持续优化；
- 推动IT与OT团队融合，设立专门的数据治理小组，统一命名规则与采集频率；
- 试点先行，在高价值、高故障率设备上部署轻量级AI推理模块，验证ROI后再推广；
- 引入低代码开发工具快速构建可视化看板，使非技术人员也能参与规则配置与报警阈值调整。
📊 趋势二：边缘计算赋能实时决策，打破云端延迟瓶颈
随着设备联网数量激增，传统“端-管-云”架构面临严峻挑战。据IDC统计，2025年全球新增工业设备连接数将达23亿台，其中超过54%要求响应延迟低于50毫秒。然而，公有云平均网络延迟在100-300毫秒之间，难以满足产线急停、压力突变等场景需求。因此，边缘计算（Edge Computing）成为破解时延难题的关键路径。
边缘节点可在本地完成数据清洗、特征提取与初步判断，仅上传异常事件或聚合结果至云端，大幅降低带宽消耗与安全风险。例如，在半导体晶圆刻蚀设备中，等离子体稳定性需每秒监测上千次参数波动。某Fab厂部署华为Atlas 500边缘服务器后，实现了99.999%的本地闭环控制，异常检测速度提升至8毫秒内，良品率提高2.3个百分点。
此外，边缘侧还支持模型动态更新机制。当云端训练出新版本AI模型后，可通过OTA方式批量推送到各边缘节点，形成“云训边推”的协同架构。这种模式已在风电场群控系统中广泛应用，单个风力发电机可根据周边机组状态自动调节桨距角，优化整体发电效率。
为有效推进边缘计算落地，建议采取以下策略：
- 评估现有网络拓扑结构，识别对实时性敏感的关键设备集群，优先部署边缘网关；
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统（如K3s），便于应用快速迁移与版本管理；
- 制定边缘-云端职责划分标准，明确哪些逻辑必须本地执行（如安全联锁），哪些可集中处理（如报表生成）；
- 利用低代码平台搭建边缘应用编排界面，让运维人员通过拖拽方式定义数据流转规则；
- 建立边缘设备远程监控体系，实时掌握CPU负载、存储使用率等运行状态，预防资源枯竭。
案例扩展：某港口起重机管理系统采用边缘AI盒子，集成YOLOv8视觉算法，实时识别吊具偏摆角度。一旦超出安全范围，立即触发本地制动，无需等待云端指令。自2024年Q3上线以来，操作事故率下降76%，年节省保险赔付支出逾千万元。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
在数字化转型浪潮中，企业常陷入“定制开发周期长”与“标准化软件不适用”的两难境地。传统ERP/MES系统往往需要6-18个月实施周期，而业务需求却以月甚至周为单位快速变化。此时，低代码开发平台展现出强大适应能力。据Forrester测算，到2025年，全球65%的企业级应用将通过低代码/无代码方式构建，其中设备管理类应用增速居前三。
低代码平台通过图形化界面、预置组件库与逻辑编排引擎，使具备基础IT知识的业务人员也能独立开发应用。例如，一家汽车零部件工厂的设备主管使用搭贝低代码平台，在三天内搭建出“模具寿命追踪系统”。该系统整合RFID读取、生产计数器与维修记录，自动计算剩余使用寿命，并推送更换提醒。相较传统外包开发节省成本约70%，且后续修改只需点击即可完成。
更重要的是，低代码平台打通了多个孤岛系统。通过内置连接器，可轻松对接SAP PM模块、OPC UA服务器、企业微信等常用系统，实现工单自动创建、通知即时推送、审批流程线上化。某制药企业在实施后，设备报修平均响应时间从4.2小时缩短至47分钟，合规审计准备时间减少80%。
为最大化发挥低代码优势，推荐以下实践路径：
- 成立由设备管理骨干、IT支持与流程专家组成的联合创新小组，聚焦高频痛点场景；
- 优先开发“小而美”的微应用，如点检打卡、润滑提醒、备件申领等，快速验证价值；
- 建立企业内部低代码应用市场，鼓励跨部门共享模板，避免重复建设；
- 设定权限分级机制，保障核心数据安全，同时赋予现场人员适度配置自由度；
- 与搭贝等专业平台合作，获取行业最佳实践模板与技术支持，缩短学习曲线。
应用场景深化：低代码如何重构设备巡检流程
传统纸质巡检存在漏检、代签、记录模糊等问题。借助低代码平台，可构建全流程数字化巡检系统。运维人员通过手机APP扫描设备二维码，自动加载检查项清单；勾选完成后拍照上传异常情况，系统随即生成电子工单并分配责任人。管理层可实时查看巡检完成率热力图，识别薄弱环节。
| 维度 | 传统模式 | 低代码数字化模式 |
|---|---|---|
| 执行效率 | 人均每日完成8-10台 | 人均每日完成18-22台 |
| 数据准确性 | 依赖手写，易出错 | 结构化录入，自动校验 |
| 问题闭环周期 | 平均5.3天 | 平均1.2天 |
| 管理可视性 | 需人工汇总统计 | 实时仪表盘呈现 |
生态整合趋势：平台互联催生新型协作模式
未来设备管理不再是单一企业的内部事务，而是供应链协同的重要组成部分。主机厂可通过开放API允许供应商访问特定设备运行数据，实现主动式售后服务。例如，空压机厂商基于客户设备的实际负载曲线，远程优化供气压力设定，每年为客户节能15%以上电费。
在此背景下，低代码平台的作用进一步凸显。它不仅能快速对接不同厂商的协议（如Modbus、BACnet、PROFINET），还能作为“粘合剂”，将CRM、SRM、EAM等系统串联起来，形成端到端的服务链条。某轨道交通公司利用搭贝平台集成列车TCMS数据与维保工单系统，实现“故障自动诊断→配件库存查询→外协派单→费用结算”全链路自动化，维修效率提升40%。
安全与合规挑战：新技术带来的新课题
随着设备联网程度加深，网络安全威胁日益严峻。2024年全球共发生工业控制系统攻击事件超1,200起，同比增长37%。攻击者不仅窃取数据，更试图篡改PLC程序造成物理损坏。因此，设备管理系统必须内置多重防护机制，包括设备身份认证、通信加密、行为审计日志等。
低代码平台在此领域也发挥积极作用。优质平台会默认启用HTTPS传输、OAuth2.0授权、细粒度权限控制，并支持与企业AD域集成。同时，所有应用变更均有留痕，满足ISO 27001、IEC 62443等国际标准要求。建议企业在选型时重点关注平台的安全认证资质与漏洞响应机制。
