根据Gartner在2025年第三季度发布的《全球企业资产管理系统趋势报告》，全球设备管理市场规模预计将在2026年突破480亿美元，年复合增长率达14.3%。这一增长背后，是制造业数字化转型的持续深化，以及工业物联网（IIoT）基础设施的大规模部署。尤其在中国，随着‘新型工业化’战略推进，超过67%的大型制造企业在过去一年中升级了其设备管理系统，其中近半数采用融合AI分析与低代码开发平台的新一代解决方案。这标志着设备管理已从传统的台账式维护，转向以数据驱动、实时响应和自主决策为核心的智能运维体系。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备管理长期依赖定期检修或故障后维修，导致非计划停机频发。据麦肯锡研究显示，2024年全球制造业因突发性设备故障造成的经济损失高达500亿美元。而进入2025年，AI驱动的预测性维护正迅速取代传统模式。通过在关键设备上部署振动、温度、电流等多维传感器，并结合机器学习算法对历史运行数据建模，系统可提前7至14天识别潜在故障风险，准确率普遍达到88%以上。
- 西门子在德国安贝格工厂应用AI预测模型后，设备平均无故障时间（MTBF）提升42%，维护成本下降29%；
- 中国三一重工在其泵车设备群中引入深度学习异常检测系统，实现液压系统泄漏预警响应速度提升6倍；
- 通用电气航空部门利用LSTM神经网络分析发动机运行日志，将叶片裂纹识别前置周期延长至3个月。
该趋势带来的核心影响在于重构企业运维组织架构。以往由经验丰富的老师傅主导的“听音辨障”模式逐渐被标准化的数据分析流程替代，一线工程师需具备基础的数据解读能力。同时，IT与OT系统的深度融合成为刚需，要求设备管理系统具备强大的边缘-云协同处理能力。
- 建立统一的数据采集标准，优先在高价值、高故障率设备上部署智能传感节点；
- 引入轻量化AI推理引擎，支持在本地网关完成初步异常判断，降低云端负载；
- 构建闭环反馈机制，将每次维修结果反哺训练模型，持续优化预测精度；
- 借助搭贝低代码平台快速搭建可视化告警看板与工单联动系统，实现从预警到处置的全流程自动化。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同管理
随着工厂设备数量激增，集中式云计算架构面临延迟高、带宽压力大、隐私泄露风险等问题。2025年，边缘计算已成为解决上述瓶颈的关键技术路径。IDC数据显示，当前已有58%的工业现场数据在边缘侧完成处理，较2023年提升23个百分点。边缘计算使设备管理摆脱对中心服务器的绝对依赖，在本地即可完成状态监控、策略执行与紧急响应。
以汽车焊装车间为例，一条产线包含超过200台机器人，每秒产生数万条控制信号。若全部上传至云端分析，不仅网络延迟可能导致控制失步，且数据传输成本极高。而通过部署边缘计算节点，可在毫秒级内完成焊接质量实时评估，并动态调整参数。某德系车企通过在PLC旁加装边缘计算盒子，实现了焊接缺陷自动识别率91.7%，并减少返修工时35%。
| 架构类型 | 平均响应延迟 | 带宽占用 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 纯云端处理 | 300-800ms | 高 | 年报表生成、长期趋势分析 |
| 边缘+云协同 | 10-50ms | 中等 | 实时监控、故障预警 |
| 全本地处理 | <5ms | 极低 | 安全联锁、急停控制 |
边缘计算普及也推动设备管理向“去中心化”演进。不同厂区、不同产线可独立运行本地管理策略，同时通过加密通道向上级平台同步关键指标，满足集团级监管需求。这种架构特别适合跨国制造企业或多基地运营场景。
- 选择支持OPC UA over TSN的边缘硬件，确保与现有工业协议兼容；
- 实施分层计算策略：高频控制逻辑留在边缘，低频分析任务交由云端；
- 建立边缘节点版本管理体系，防止固件更新引发连锁故障；
- 使用搭贝低代码平台开发边缘应用模板，如设备健康评分卡、能耗排行仪表盘，实现跨站点快速复制。
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
尽管AI与边缘技术前景广阔，但传统定制开发周期长、成本高的问题仍制约其落地。埃森哲调研指出，2024年企业部署一套完整EAM（企业资产管理）系统平均耗时11.2个月，其中70%时间用于业务流程适配与界面开发。而2025年，低代码开发平台正在打破这一僵局。通过图形化拖拽组件与预置行业模板，开发者可在数周内完成复杂功能上线，极大提升了设备管理系统的灵活性与适应性。
例如，某家电龙头企业原用SAP PM模块管理全国8个生产基地的设备，但无法灵活应对各基地差异化工艺需求。2025年初，其IT团队转而采用搭贝低代码平台，在38天内重构整套设备管理体系，涵盖点检路线规划、备件库存预警、维修知识库等功能，并实现与MES、ERP系统的无缝对接。上线后首月即减少纸质工单使用量92%，工程师平均每日节省1.7小时事务性工作。
案例洞察： 搭贝平台提供的“设备全生命周期管理模板”包含12类标准对象（如设备档案、维修记录、计量器具），支持一键导入ISO 55000合规框架，并内置OCR识别接口用于老旧文档电子化。某轨道交通公司借此在两周内完成2000余辆地铁车辆的技术履历重建。
该趋势深刻改变了IT与业务部门的关系。过去由IT主导的“瀑布式”开发，正让位于“业务主导+IT赋能”的协作模式。一线管理人员可直接参与系统设计，提出个性化需求并通过低代码工具自行验证，显著缩短需求反馈周期。
- 设立“数字创新小组”，由设备主管、工艺工程师与IT人员共同组成，负责低代码应用孵化；
- 制定组件使用规范，避免因自由度太高导致系统碎片化；
- 优先将重复性强、规则明确的流程（如点检打卡、润滑记录）作为低代码试点；
- 利用搭贝平台的API网关能力，安全接入第三方系统如SCADA、CRM、采购平台，打造一体化运营中枢。
延伸趋势：数字孪生与碳足迹追踪融合兴起
除三大核心趋势外，设备管理正与其他前沿领域交叉渗透。2025年，越来越多企业开始构建设备级数字孪生体，不仅用于模拟运行状态，更整合能耗与排放数据，支撑绿色制造目标。施耐德电气在其Le Vaudreuil工厂部署的数字孪生系统，可精确模拟每台注塑机在不同工况下的碳排放强度，帮助优化排产计划以降低整体碳足迹12%。
挑战与应对：数据孤岛仍是最大障碍
尽管技术进步显著，但普华永道调查显示，仍有61%的企业承认存在严重的设备数据孤岛问题。老旧设备缺乏通信接口、不同品牌控制器协议不兼容、部门间权限壁垒等因素，导致难以形成全局视图。建议采取“渐进式集成”策略：优先打通关键路径上的系统（如设备—MES—ERP），再逐步扩展覆盖范围。同时，推动建立企业级设备主数据标准，统一编码规则与属性定义。
