根据IDC最新发布的《2025全球企业资产智能化白皮书》，截至2025年第三季度，全球制造业和能源行业中有78%的企业已部署基于AIoT的设备健康预测系统，较2023年增长42个百分点。与此同时，Gartner数据显示，超过60%的中大型企业在设备管理平台选型中优先考虑可扩展性强、集成成本低的低代码解决方案。这一系列动态标志着设备管理正从传统的“被动维修+周期保养”模式，全面转向以数据驱动、实时响应和敏捷迭代为核心的新阶段。尤其在工业4.0深化推进背景下，设备可用率、维护成本与运营弹性成为企业核心竞争力的关键指标。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
- 设备健康管理进入“预知时代”，传统基于时间或运行小时数的预防性维护（PM）正被AI模型取代；
- 通过传感器采集振动、温度、电流等多维数据，结合机器学习算法识别早期故障模式；
- 据麦肯锡调研，在风电、石化等行业应用后，非计划停机减少达50%，维护成本下降30%-35%；
- 西门子在德国安贝格工厂部署AI预测系统后，关键产线设备MTBF（平均无故障时间）提升至1800小时以上。
当前主流技术路径是采用LSTM（长短期记忆网络）对时序传感器数据建模，并结合异常检测算法如Isolation Forest进行偏差识别。例如，某大型钢铁集团在其热轧机组上部署了基于TensorFlow的振动分析模型，成功提前14天预警主传动轴轴承磨损风险，避免了一次可能造成超800万元损失的突发停机事件。这类系统的价值不仅体现在成本节约，更在于提升了生产调度的确定性和交付履约能力。
然而，AI模型落地仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，尤其是故障样本难以获取；二是模型泛化能力弱，不同设备类型需重新训练；三是IT/OT融合难度大，现场工程师缺乏AI工具使用经验。为解决这些问题，领先的实践者开始构建“AI+领域知识”的混合范式——将专家规则嵌入模型推理流程，提升可解释性与可信度。
- 建立标准化的数据采集规范，统一协议（如OPC UA）、采样频率与标签体系；
- 引入迁移学习框架，利用已有设备模型作为基础，在新设备上微调参数以加速部署；
- 搭建可视化诊断看板，支持一键生成健康评分报告与维修建议清单；
- 与MES、ERP系统打通，实现工单自动触发与备件库存联动；
- 借助搭贝低代码平台快速构建AI应用前端界面，无需开发团队深度介入即可完成交互设计与权限配置。
值得一提的是，搭贝平台提供的拖拽式表单引擎和API连接器，使得业务人员能在3天内搭建出一个完整的预测维护门户，包含设备列表、实时状态地图、报警记录查询等功能模块。这种敏捷开发模式极大缩短了从概念验证到规模化推广的时间窗口。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同
- 本地化实时处理需求激增，推动计算资源向设备端下沉；
- 5G+边缘网关组合使毫秒级响应成为可能，适用于高安全要求场景；
- 埃克森美孚在北海油田平台部署边缘AI节点，实现钻井设备自检闭环控制；
- 据ABI Research统计，2025年全球工业边缘服务器出货量同比增长67%，主要来自电力、交通与制造领域。
在广域分布或多站点运营的企业中，集中式云架构面临带宽瓶颈与延迟问题。例如，国家电网某省级分公司管理着超过12万台配电变压器，若全部上传原始监测数据至中心云平台，每日将产生超过15TB流量，远超现有通信链路承载能力。因此，其选择在地市级枢纽部署边缘计算节点，仅上传摘要信息与异常告警，实现“本地决策、云端统筹”的分层治理结构。
边缘侧的能力也在不断增强。NVIDIA Jetson Orin系列已能支持轻量化YOLOv8模型运行，可在摄像头终端完成设备操作合规性视觉识别。施耐德电气推出的EcoStruxure Edge平台，则集成了逻辑控制、数据聚合与安全隔离功能，允许用户在断网状态下维持基本监控能力。
该趋势带来的变革不仅是技术层面的，更是组织架构上的。过去由总部IT部门主导的“中心化管控”模式，正在让位于“区域自治+标准协同”的新型治理机制。各分支机构可根据本地设备特性定制分析策略，同时通过元数据注册中心保持全局一致性。
- 制定边缘节点分级标准，明确L1-L3层级的功能边界与性能要求；
- 采用容器化部署方式（如Kubernetes + K3s），提升边缘应用的可移植性与更新效率；
- 实施零信任安全架构，确保每个边缘设备接入均经过身份认证与行为审计；
- 建立边缘-云协同训练机制，边缘端收集数据用于云端模型再训练，形成反馈闭环；
- 利用搭贝低代码平台开发边缘管理后台，实现设备注册、固件升级、日志查看的一体化操作界面，降低运维复杂度。
某跨国物流企业利用搭贝平台为其分布在亚洲12个国家的冷链车队构建了统一的边缘管理系统。通过预置模板快速生成车辆GPS轨迹图、温控曲线报表及驾驶员行为评分卡，项目上线周期由原计划的6周压缩至10天，且后续新增功能均由本地运营团队自主完成。
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统交付模式
- 传统定制开发周期长、成本高的痛点被有效缓解；
- Forrester研究显示，使用低代码工具可使企业应用交付速度提升5-8倍；
- 通用电气航空部门用Mendix重构其发动机巡检系统，节省超200人月工作量；
- 在中国市场，搭贝、简道云、明道云等本土平台正加速渗透制造业垂直场景。
长期以来，设备管理系统建设依赖专业软件开发商或内部IT团队进行编码开发，从需求调研到上线通常耗时6个月以上。而当业务流程调整时，又需再次排期修改，严重滞后于实际运营变化。低代码平台的兴起改变了这一局面——通过图形化建模工具，业务人员可以直接参与系统构建过程。
以某新能源电池生产企业为例，其设备管理部门原本使用的CMMS系统无法满足新产线的特殊点检要求。若走传统开发流程，预计需投入45万元并等待至少4个月。最终该企业选用搭贝平台，在2周内由3名熟悉业务的工程师自主搭建了一套涵盖设备台账、点检计划、缺陷上报、整改跟踪全流程的新系统，总投入不足8万元。
典型应用场景对比表
| 场景 | 传统方式 | 低代码方案 |
|---|---|---|
| 紧急维修工单创建 | 需登录PC端系统，填写多项字段，平均耗时8分钟 | 移动端扫码触发，自动填充设备信息，30秒完成 |
| 多级审批流程变更 | 需联系开发商修改代码，周期2-4周 | 管理员自行拖拽调整节点，即时生效 |
| 报表定制需求 | 提交IT工单排队处理，平均等待15天 | 使用内置BI工具自助生成图表，实时导出 |
低代码的价值不仅体现在效率提升，更重要的是促进了“业务-技术”协同文化的形成。一线工程师不再只是系统的使用者，而是可以成为改进者甚至创造者。这种转变对于设备管理这类高度依赖现场经验的领域尤为重要。
- 建立低代码治理委员会，制定组件命名、权限分配与版本管理规范；
- 优先在试点车间部署最小可行系统（MVP），验证核心流程后再推广；
- 整合RPA机器人自动抓取 legacy 系统中的设备历史数据；
- 设置沙箱环境供员工练习新功能搭建，降低误操作风险；
- 结合搭贝平台的流程引擎与消息通知服务，实现跨部门协作自动化，如维修完成后自动通知质量部门复检。
此外，搭贝平台还支持与主流PLC、SCADA系统对接，可通过标准REST API或MQTT协议接入实时数据流。某汽车零部件厂商利用此能力，将其注塑机群的OEE（设备综合效率）数据实时同步至低代码看板，并设置阈值告警规则，一旦低于85%即推送提醒至班组长手机端，显著提升了异常响应速度。
🌐 扩展视角：数字孪生与碳足迹追踪的融合演进
尽管尚未成为普遍标配，但数字孪生技术正逐步从概念验证走向实用化。博世苏州工厂为其SMT贴片线构建了高保真虚拟模型，不仅能模拟设备运行状态，还可预测产能瓶颈与能耗峰值。更进一步，随着ESG披露要求趋严，设备级碳排放计量也成为新焦点。ABB在其电机产品线中嵌入碳足迹计算器，每台设备可记录全生命周期内的电力消耗与CO₂当量，并生成第三方认证报告。
这些前沿探索预示着未来设备管理将超越“保障运行”的基础职能，向“优化资源配置、支撑可持续战略”的更高维度跃迁。企业需提前布局数据治理体系，确保各类指标具备可追溯性与审计合规性。
🔧 实施路线图建议
面对上述趋势交织发展的复杂局面，企业应采取“三层递进”策略稳步推进转型：
- 夯实基础层：完成设备数字化建档，统一编码规则（建议采用ISO 14224标准），部署必要的传感与联网设施；
- 激活能力层：引入AI分析工具包与边缘计算节点，开展小范围试点验证ROI；
- 释放价值层：基于低代码平台整合多源系统，打造面向全员的智能服务平台，推动文化与流程双重变革。
在整个过程中，必须坚持“业务主导、技术使能”的原则，避免陷入“为技术而技术”的误区。每一个功能模块的设计都应回归到“是否真正解决了某个具体痛点”这一根本问题上来。
