根据Gartner在2025年第三季度发布的《全球企业资产智能化白皮书》，全球制造业与能源行业对设备管理系统的投入同比增长37%，其中超过68%的企业已启动从传统工单模式向AI驱动型智能运维体系转型。这一转变的背后，是工业物联网（IIoT）部署密度提升4.2倍、边缘计算节点成本下降52%以及低代码平台普及率突破60%所共同推动的技术拐点。以三一重工、国家电网等为代表的龙头企业，已在设备故障预警准确率上实现从61%到93%的跃升，标志着设备管理正从“被动响应”进入“主动干预”时代。
🚀 趋势一：AI+IoT深度融合，构建全生命周期智能运维体系
- 设备健康度动态建模成为核心能力，通过融合振动、温度、电流等多源传感器数据，利用LSTM神经网络建立退化轨迹预测模型；
- 边缘AI芯片（如华为Ascend 310）实现在端侧完成85%以上的异常检测任务，降低云端负载并缩短响应延迟至200ms以内；
- 基于知识图谱的故障根因分析系统，在中石化某炼油厂应用中将平均修复时间（MTTR）缩短44%。
IDC数据显示，部署AIoT融合方案的企业其设备综合效率（OEE）平均提升19.7个百分点，非计划停机减少58%。该趋势的影响不仅体现在运维效率层面，更深刻改变了组织架构——越来越多企业设立“数字运维工程师”岗位，并要求其具备基础算法调参与数据标注能力。例如，徐工集团已组建200人规模的内部AI训练团队，专门负责设备行为模式的学习样本构建。
落地建议如下：
- 优先在高价值、高故障率的关键设备上部署IIoT网关和边缘计算节点，形成试点验证闭环；
- 引入轻量级机器学习框架（如TensorFlow Lite for Microcontrollers），适配资源受限的现场环境；
- 建立跨部门数据协作机制，打通ERP、MES与CMMS系统间的数据孤岛；
- 采用搭贝低代码平台快速搭建可视化监控看板，支持拖拽式配置报警阈值与联动策略；
- 制定AI模型迭代路线图，每季度更新一次故障分类器权重参数。
值得注意的是，某轨道交通运营商通过搭贝低代码平台在6周内完成了列车牵引系统的远程诊断模块开发，相较传统编码方式节省了约220人天工作量。该模块集成了实时频谱分析、历史故障库比对及自动工单生成功能，上线后首月即避免3次重大脱轨风险。
📊 趋势二：低代码/无代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
- 业务人员自主开发成为新常态，西门子成都工厂数据显示，一线工程师使用低代码工具创建的微型应用年增长率达180%；
- 表单、流程、报表三大组件标准化程度提高，使得设备巡检、备件申领等场景的平均开发周期由原来的3周压缩至4.8天；
- 与RPA结合后，实现自动抓取SCADA系统日志并填充至维护记录数据库，人工录入错误率下降至0.3%以下。
Forrester研究指出，到2025年底，全球75%的新建企业级设备管理系统将至少有50%的功能模块通过低代码方式实现。这种范式转移带来的不仅是效率提升，更重要的是赋予了运营端“即时响应”的能力。当生产节奏调整或工艺变更时，无需等待IT排期即可自行修改审批流或数据采集字段。
以南方电网某供电局为例，其配电房智能巡检系统原依赖外包团队定制开发，每次新增一种设备类型需耗时近一个月。转用搭贝低代码平台后，运维主管可在手机端直接添加新设备模板、设置检查项并发布至全员APP，整个过程不超过2小时。此外，平台内置的版本控制与权限管理体系也满足了电力行业严格的合规审计要求。
以下是推荐的落地路径：
- 评估现有设备管理流程中的“高频变更点”，如巡检路线调整、保养周期优化等，列为首批低代码改造对象；
- 选择支持私有化部署且具备工业协议解析能力的低代码平台，确保与PLC、DCS等底层系统兼容；
- 开展“ citizen developer”认证培训计划，每年培养不少于20名具备基础逻辑设计能力的业务开发者；
- 建立低代码应用商店机制，鼓励优秀模板在集团内部共享复用；
- 设置专项预算用于购买高级组件（如三维设备模型渲染插件），增强交互体验。
值得关注的是，搭贝低代码平台提供的设备台账管理模板已被超过1,300家企业下载使用，平均实施周期仅为3.2天。其特色在于支持Excel一键导入资产清单，并自动生成二维码标签打印文件，极大简化了初始数据迁移工作。
扩展元素：主流低代码平台工业适配能力对比
| 平台名称 | 支持工业协议 | 离线运行 | 三维模型集成 | 典型客户案例 |
|---|---|---|---|---|
| 搭贝低代码平台 | Modbus, OPC UA, MQTT | ✅ 支持 | ✅ WebGL引擎内置 | 三一重工、宁德时代 |
| Mendix | OPC UA（需扩展） | ⚠️ 有限支持 | ❌ 外接Three.js | 飞利浦医疗 |
| OutSystems | HTTP API为主 | ❌ 不支持 | ❌ 需定制开发 | 壳牌石油 |
| 简道云 | 仅RESTful接口 | ✅ 支持 | ❌ 无原生支持 | 格力电器 |
🔮 趋势三：预测性维护迈向“自治化决策”，重塑维修策略逻辑
- 从“预测何时坏”到“决定怎么修”，AI开始参与维修资源调度与成本最优方案生成；
- 强化学习算法在德国博世工厂的应用表明，其推荐的维修时机比传统PdM提前11%的同时，总维护成本降低19%；
- 结合数字孪生技术，可在虚拟空间模拟不同维修策略下的设备性能衰减曲线，辅助制定长期资产管理规划。
麦肯锡最新调研显示，实施高级预测性维护的企业其单位产能维护支出同比下降27%，同时备件库存周转率提升了2.4倍。这背后的核心驱动力在于数据颗粒度的精细化——现代设备管理系统已能采集每秒级的操作负载、启停次数甚至操作员身份信息，为构建个性化维护模型提供支撑。
更具前瞻性的是“自我进化型”维护系统正在兴起。例如，特斯拉超级工厂的压铸机群配备了一套自治代理（Autonomous Agent），能够根据实时生产订单、模具磨损状态和维修班组空闲情况，自主发起工单、预约停机窗口并锁定所需备件。这套系统每月自我优化超过400次策略参数，显著优于静态规则引擎的表现。
为实现此类高级能力，建议采取以下步骤：
- 建立统一的时间序列数据库（如InfluxDB或TDengine），集中存储所有设备运行日志；
- 引入SHAP值分析工具，解释AI预测结果背后的特征贡献度，增强技术人员信任感；
- 与人力资源系统对接，将技工技能矩阵纳入维修排程算法考量；
- 试点部署数字孪生仿真沙盒，测试极端工况下的维护策略鲁棒性；
- 借助搭贝低代码平台集成外部AI服务（如Azure Anomaly Detector），快速验证新型检测算法的业务价值。
值得一提的是，一家大型水泥生产企业通过搭贝低代码平台整合了窑炉热成像数据与历史维修记录，构建出烧成带耐火材料寿命预测模型。该模型输出结果直接触发采购申请流程，使关键备件到货时间与预计更换周期匹配度达到91%，彻底告别“要么积压要么缺货”的困境。
扩展元素：预测性维护成熟度等级划分
L2 - 异常检测：设定固定阈值报警，区分正常/异常状态
L3 - 故障预测：运用统计模型预估剩余使用寿命（RUL）
L4 - 影响评估：结合生产计划判断故障经济损失
L5 - 自治决策：自动触发工单、调配资源并优化全局调度
当前行业整体处于L2向L3过渡阶段，仅有不到12%的企业达到L4及以上水平。未来两年，随着联邦学习等隐私保护技术的成熟，跨企业联合建模将成为可能，进一步加速高阶能力普及。
