2025年，全球制造业正经历一场由数据驱动的深度转型。据Gartner最新报告，截至2025年第三季度，全球超过67%的中大型制造企业已部署基于物联网（IoT）的设备管理系统，较2023年增长近40个百分点。与此同时，工业设备平均停机时间下降至每年18.7小时，较五年前减少52%。这一显著进步的背后，是AI预测性维护、边缘智能与低代码平台协同演进的结果。以西门子、通用电气为代表的工业巨头正在重构其设备管理体系，而中小型企业则通过搭贝等低代码平台快速实现数字化跃迁。设备管理已从传统的台账记录与定期巡检，演变为实时感知、智能决策与动态优化的闭环系统。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护模式长期依赖计划性检修或故障后维修，导致资源浪费与非计划停机频发。然而，随着机器学习算法在工业场景中的成熟应用，AI驱动的预测性维护正迅速取代传统方式。根据麦肯锡2025年发布的《工业智能白皮书》，采用AI预测模型的企业设备故障预警准确率可达89%-93%，平均提前发现故障时间达7-14天，有效避免了约60%的重大停机事故。
该趋势的核心在于多源数据融合与模型自适应能力。现代设备管理系统可集成来自振动传感器、温度探头、电流监测模块及历史维修日志的海量数据，构建高维特征空间。例如，在某新能源汽车电池生产线中，企业部署了基于LSTM（长短期记忆网络）的时间序列分析模型，对电芯焊接设备的电机运行状态进行连续监控。系统在连续三周内捕捉到微弱的电流波动异常，并预测出主轴轴承将在两周内失效。工厂据此安排替换作业，避免了一次可能造成230万元损失的整线停产。
影响层面不仅限于成本节约。更深层次的变化体现在组织架构与响应机制上。预测性维护推动了“运维即服务”（MaaS, Maintenance as a Service）模式兴起，专业服务商可通过云端模型为多个客户提供远程诊断支持。同时，一线工程师的角色也从被动抢修转向主动干预与策略优化，提升了整体运营韧性。
- 建立统一的数据采集标准，确保传感器数据频率、精度和时间戳一致性；
- 引入轻量化AI推理引擎，支持在本地网关完成初步异常检测，降低云传输延迟；
- 与设备制造商合作获取原始设计参数与寿命曲线，提升模型训练质量；
- 搭建可视化告警平台，将AI输出转化为可执行工单，并自动分配责任人；
- 利用搭贝低代码平台快速开发定制化看板，实现AI建议与ERP、MES系统的无缝对接。
📊 案例扩展：某钢铁厂的AI落地路径
河北某大型钢铁联合企业于2024年初启动智能化改造项目。其核心高炉鼓风机系统曾因突发故障导致全线停产，单次损失超千万元。项目组联合高校团队构建了基于随机森林与XGBoost的混合预测模型，接入21类传感器共147个测点。通过搭贝平台配置数据流管道，实现实时特征提取与模型调用。上线六个月后，系统成功预警三次重大隐患，平均响应时间缩短至4.2小时，年度维护预算下降31%。更重要的是，该系统可通过拖拽式界面由内部IT人员自主迭代，无需外部开发介入。
| 指标 | 实施前（2023） | 实施后（2025 Q3） | 变化幅度 |
|---|---|---|---|
| 年均非计划停机时长 | 41.5小时 | 16.8小时 | -59.5% |
| 维护人力投入（人/月） | 38 | 25 | -34.2% |
| 备件库存周转率 | 2.1次/年 | 3.7次/年 | +76.2% |
| AI预警准确率 | — | 91.3% | — |
🔍 趋势二：边缘计算重塑设备响应能力
随着设备联网密度提升，传统“端-云”架构面临带宽瓶颈与响应延迟挑战。尤其在高温、高压、高速运转的工业现场，毫秒级响应直接决定生产安全与产品质量。边缘计算因其就近处理、低延时、高可靠特性，成为新一代设备管理系统的基础设施。IDC数据显示，2025年全球工业边缘节点部署量同比增长68%，其中中国占比达39%，居全球首位。
典型应用场景包括实时振动分析、电机负载突变识别与紧急制动联动。例如，在某轨道交通车辆段，每列地铁每日产生超过12TB的车载监测数据。若全部上传云端处理，不仅成本高昂且难以满足实时性要求。通过在站场部署边缘服务器，关键信号可在200毫秒内完成分析并触发报警，相较云端方案提速近20倍。此外，边缘侧还可执行数据脱敏与压缩，仅上传摘要信息至中心平台，兼顾效率与隐私合规。
该趋势带来的结构性影响体现在系统弹性与自治水平提升。当主干网络中断时，边缘节点仍能维持基本监控与控制功能，保障产线“不断电运行”。同时，分布式架构降低了单点故障风险，增强了整体系统的鲁棒性。某石化企业在台风期间遭遇通信中断，其炼化装置依靠边缘控制器自动切换至安全模式，避免了危险物料泄漏事件。
- 评估现有网络拓扑，识别高延迟敏感区域优先部署边缘节点；
- 选择支持容器化部署的边缘操作系统（如KubeEdge），便于应用快速迁移；
- 制定边缘-云协同策略，明确哪些任务本地执行、哪些上报中心；
- 强化边缘设备物理安全与固件更新机制，防止恶意篡改；
- 借助搭贝平台的边缘集成插件，实现边缘规则引擎与业务流程的图形化编排。
在智能制造推进过程中，边缘不是“补充”，而是“中枢”。未来三年，超过70%的关键控制逻辑将运行在距离设备百米范围内的边缘节点上。
🌐 技术延伸：边缘智能与5G专网融合
5G独立专网（SA）的普及进一步释放了边缘计算潜力。超高可靠低时延通信（URLLC）特性使得无线连接可替代部分有线控制系统。某家电制造基地建成全国首个“全无线PLC”试点车间，所有伺服驱动器通过5G连接至边缘控制器，布线成本降低62%，设备重组效率提升4倍。此类创新标志着设备管理正迈向真正的柔性化与可重构时代。
🎯 趋势三：低代码平台加速系统敏捷迭代
尽管技术先进，但许多企业仍困于“系统僵化”难题——传统MES或EAM系统开发周期长、变更成本高，难以匹配快速变化的生产需求。低代码开发平台的兴起，正在打破这一僵局。据Forrester统计，2025年全球工业企业中有58%使用至少一种低代码工具用于运维系统扩展，其中搭贝平台因专注工业场景建模而获得广泛采纳。
低代码的核心价值在于“业务人员参与开发”。通过可视化表单、流程设计器与预置组件库，设备主管可自行搭建巡检任务、故障申报或绩效看板，无需等待IT部门排期。某食品加工集团原需两周开发的新巡检模板，现由车间主任在搭贝平台上两小时内完成配置并发布，极大提升了管理灵活性。更重要的是，这类平台通常内置与主流SCADA、OPC UA、MQTT协议的连接器，实现与底层设备的即插即用。
行业影响方面，低代码正在模糊“使用者”与“建设者”的界限，推动组织向“全民开发者”（Citizen Developer）模式演进。这不仅加快了数字化进程，还增强了系统与实际业务的契合度。某造纸企业利用搭贝平台构建了“设备健康指数”评分系统，融合OEE、能耗、维修频次等维度，由生产班组每日打分反馈，形成持续优化闭环。
- 识别高频变更的业务模块（如工单类型、审批流程）优先采用低代码重构；
- 建立低代码应用审核机制，确保数据权限与系统稳定性不受影响；
- 培训一线骨干掌握基础配置技能，设立“数字专员”岗位推动落地；
- 利用平台API能力将低代码应用嵌入现有门户，避免信息孤岛；
- 选择像搭贝这样支持私有化部署与国产化适配的平台，满足安全与信创要求。
💡 实践洞察：如何评估低代码平台适用性？
企业在选型时应关注五个维度：一是工业协议兼容性，能否直连PLC、DCS等设备；二是流程引擎强度，是否支持复杂条件分支与多级审批；三是移动端体验，现场人员能否流畅操作；四是扩展性，能否调用Python脚本或调用外部AI服务；五是治理能力，是否提供版本管理、审计日志与权限分级。搭贝平台在上述维度均通过第三方测评，已在电力、纺织、机械等行业落地超1200个案例。
📌 综合影响与未来展望
三大趋势并非孤立存在，而是相互交织、彼此增强。AI模型需要边缘算力支撑实时推理，边缘节点依赖低代码平台实现灵活配置，而低代码应用又可调用AI服务提升智能化水平。这种“三角协同”结构正在催生新一代设备管理操作系统。
未来两年，预计将出现更多“AI+边缘+低代码”一体化解决方案。例如，通过低代码平台定义设备监控规则，自动在边缘节点部署轻量模型，并将结果反馈至AI训练池形成闭环优化。同时，数字孪生技术将进一步深化，实现从“状态可视”到“行为可推演”的跨越。
值得注意的是，技术演进也带来新挑战。数据主权、模型可解释性、边缘安全等问题亟待解决。企业需建立跨职能团队，涵盖IT、OT、法务与业务部门，共同制定治理框架。此外，人才结构转型同样关键，复合型“工业数据工程师”将成为稀缺资源。
