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设备管理系统的数字化渗透率已突破68%，较2023年提升近22个百分点。其中，中国工业企业在设备远程监控、预测性维护和资产生命周期管理方面的投入年均增长达31.7%。这一跃迁背后，是AIoT、边缘计算与低代码开发平台深度融合的结果。以三一重工、宁德时代为代表的制造龙头企业，已实现超90%关键设备的实时状态感知与自动化调度。与此同时，中小型企业正面临技术门槛高、系统集成难、响应速度慢等现实瓶颈。在此背景下，如何把握设备管理领域的核心趋势，并借助新兴工具实现高效落地，成为决定企业竞争力的关键。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面替代传统巡检模式
过去五年中，设备故障导致的非计划停机仍占工业生产损失的43%以上（来源：Deloitte 2025制造业运营报告）。传统的定期保养与人工点检方式不仅效率低下，且难以应对复杂工况下的突发性故障。而随着机器学习算法在振动分析、温度变化建模和电流特征识别中的成熟应用，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在成为主流。
例如，某大型风电运营商通过部署搭载LSTM神经网络的监测系统，对风力发电机主轴轴承进行健康度评分，提前7-14天预警潜在失效风险，使维修成本降低38%，平均无故障运行时间延长至412小时。该系统每日处理来自5000+传感器的数据流，结合历史维修记录与气象数据，动态调整维护优先级。
从技术架构看，现代PdM体系通常包含三层结构：
- 感知层： 高频采样传感器（如MEMS加速度计、红外热像仪）覆盖关键部件；
- 分析层： 边缘网关执行初步信号滤波与特征提取，云端完成深度模型推理；
- 决策层： 自动生成工单并推送至MES或ERP系统，联动备件库存与人员排程。
值得注意的是，AI模型并非“即插即用”。据IDC调研显示，超过57%的企业在实施初期遭遇数据质量问题——标签缺失、样本不均衡、噪声干扰等问题严重制约模型准确率。因此，构建高质量训练集成为首要任务。
- 建立标准化的数据采集规范，明确各设备类型的采样频率、阈值范围及异常标注流程；
- 引入半监督学习策略，在有限标注数据下提升泛化能力；
- 采用模块化模型设计，支持按设备类型快速迁移与微调；
- 结合RPA机器人自动抓取CMMS系统中的维修日志，丰富上下文信息；
- 利用搭贝低代码平台搭建可视化诊断界面，让非技术人员也能参与模型验证与反馈闭环。
案例延伸： 某半导体晶圆厂使用搭贝平台连接SCADA系统与Python分析脚本，仅用两周时间就完成了缺陷关联模型的前端集成。工程师可通过拖拽组件生成设备健康仪表盘，并设置多级报警规则，显著缩短了从算法到应用的转化周期。
📊 趋势二：边缘-云协同架构重塑设备管理实时性边界
随着5G专网与TSN（时间敏感网络）在工厂场景的大规模部署，设备管理系统对实时性的要求已从“分钟级”迈向“毫秒级”。然而，将所有数据上传至云端处理不仅带来高昂带宽成本，更可能因网络延迟导致控制指令滞后。在此背景下，边缘-云协同架构（Edge-Cloud Collaboration）应运而生，成为解决高实时性与大规模管理矛盾的核心路径。
该架构的核心逻辑在于“分层决策”：简单判断由边缘节点本地执行，复杂分析交由云端统筹。例如，在一条自动化装配线上，PLC控制器每秒产生约200条状态消息。若全部上传至中心服务器，不仅占用大量资源，还可能导致关键事件响应延迟。而通过在车间部署边缘计算盒子，可实现：
- 实时检测电机过载、气压异常等紧急状况，立即触发停机保护；
- 聚合周期性运行数据，压缩后定时上传用于长期趋势分析；
- 接收云端下发的优化参数，动态调整设备工作模式。
ABI Research数据显示，2025年全球工业边缘计算节点部署量同比增长63%，预计到2026年底将突破1800万个。国内某汽车零部件制造商在其8个生产基地推广边缘网关后，设备告警响应时间从平均47秒降至800毫秒以内，重大安全事故同比下降72%。
为最大化发挥边缘-云协同效能，建议采取以下落地方案：
- 评估现有网络基础设施，优先在高价值产线部署具备OPC UA over TSN能力的边缘设备；
- 制定清晰的数据分流策略，明确哪些数据需本地留存、哪些可脱敏上传；
- 采用容器化技术（如Docker + Kubernetes）实现边缘应用的统一编排与远程更新；
- 构建轻量级API网关，打通边缘系统与企业级资产管理平台的数据通道；
- 借助搭贝低代码平台快速开发边缘侧HMI界面，支持移动端查看本地设备状态，无需依赖中心服务器。
| 指标 | 传统集中式架构 | 边缘-云协同架构 |
|---|---|---|
| 平均响应延迟 | 3.2秒 | 0.45秒 |
| 月度带宽消耗 | 1.8TB | 280GB |
| 故障定位时间 | 平均42分钟 | 平均9分钟 |
| 系统可用性 | 98.1% | 99.7% |
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统个性化迭代
尽管头部企业已建成较为完善的EAM（企业资产管理）系统，但其定制化开发周期长、变更成本高的问题始终存在。一项针对200家制造企业的调查显示，超过64%的用户认为现有系统无法灵活适应工艺变更或组织结构调整。尤其在多厂区、多产线环境下，统一标准与个性需求之间的矛盾日益突出。此时，低代码开发平台凭借其“可视化建模+逻辑编排”的优势，正成为破局利器。
以某食品饮料集团为例，其在全国拥有17个灌装基地，各基地设备型号、维护流程略有差异。总部原计划统一上线一套SAP EAM系统，但因实施周期长达18个月且难以满足区域特殊需求而搁置。转而采用搭贝低代码平台后，各基地IT团队可在统一数据标准基础上，自主搭建符合本地习惯的工单审批流、点检模板与报表看板，整体上线时间缩短至45天。
低代码的价值不仅体现在速度上，更在于赋予一线人员参与系统优化的能力。通过图形化表单设计器、流程引擎与规则配置器，车间主管无需编写代码即可完成如下操作：
- 新增一种新型贴标机的点检项目；
- 调整高压灭菌釜的保养周期逻辑；
- 为特定批次产品关联额外的质量追溯字段。
这种“中央管控+边缘创新”的模式，既保证了数据一致性，又释放了基层创造力。麦肯锡研究指出，采用低代码工具的企业在系统迭代频率上平均高出传统模式5.3倍，用户满意度提升41个百分点。
- 建立企业级低代码治理框架，定义数据模型标准、权限管理体系与发布审批流程；
- 培训跨职能团队掌握基础搭建技能，形成“业务+IT”联合开发机制；
- 优先在试点产线验证典型场景（如临时技改跟踪、节假日值班调度），积累成功案例；
- 集成OCR、语音识别等AI组件，增强表单录入智能化水平；
- 利用搭贝平台的开放API能力，无缝对接MES、SRM、BI等已有系统，避免形成新的信息孤岛。
扩展思考： 未来，低代码或将与数字孪生技术深度融合。通过在虚拟空间中模拟设备行为，用户可在三维界面中直接拖拽逻辑块来定义控制策略，真正实现“所见即所得”的系统构建体验。
趋势融合下的综合应用场景：智能园区设备中枢
上述三大趋势并非孤立存在，其最大价值体现在融合应用中。以某国家级经济技术开发区建设“智能园区设备中枢”项目为例，该项目整合了辖区内32家重点企业的关键设备数据，构建区域性设备健康管理服务平台。
平台底层采用边缘-云协同架构，各企业部署轻量级边缘代理，仅上传脱敏后的设备健康评分与预警事件；AI引擎基于跨企业数据训练通用故障模型，并向成员企业提供个性化诊断建议；整个系统基于搭贝低代码平台构建，支持不同行业企业按模板快速接入，自定义展示维度与通知方式。
运行半年后，园区整体设备OEE（全局设备效率）提升11.3%，中小企业平均故障修复时间缩短至2.1小时。更重要的是，该平台形成了良性的数据共享生态——大企业输出经验模型，小企业贡献多样性场景，共同推动算法进化。
挑战与应对：安全、标准与人才断层
尽管前景广阔，设备管理新范式仍面临多重挑战。首先是网络安全风险。随着设备联网数量激增，攻击面显著扩大。2025年上半年，工信部通报的工业控制系统安全事件同比上升59%，其中超六成源于边缘节点弱密码或未加密通信。
其次，缺乏统一的数据标准阻碍系统互操作性。虽然ISO 14224和ISA-95提供了参考框架，但在实际执行中，不同厂商对“设备状态”“故障代码”的定义仍存在差异，影响AI模型迁移效果。
最后是复合型人才短缺。能够同时理解设备工程原理、数据分析方法与软件开发逻辑的技术人员极为稀缺。某招聘平台数据显示，“设备数据分析师”岗位平均空缺周期达78天，远高于其他职位。
对此，建议从三方面着手：
- 强化零信任安全架构，在边缘设备启用双向证书认证与动态密钥交换；
- 推动行业协会主导制定细分领域数据字典，鼓励头部企业开源部分非敏感数据集；
- 联合高校开设“智能运维工程”交叉学科方向，培养懂设备、会编程、能分析的新一代工程师。
结语：迈向自治化设备管理新时代
站在2025年末回望，设备管理已从“被动响应”走向“主动干预”，并正朝着“自治决策”演进。AI不再是遥远概念，而是嵌入日常运维的实用工具；边缘计算不再局限于实验室，已成为保障生产连续性的基础设施；低代码也不再是权宜之计，而是支撑组织敏捷性的战略选择。
未来的设备管理系统将更加“隐形”——它不再是一个独立软件，而是融入工艺流程、组织协作与决策链条的智能神经网络。谁能率先完成这三大趋势的融合落地，谁就能在新一轮制造业竞争中占据先机。
