根据Gartner在2025年第三季度发布的《全球企业资产智能化报告》，全球制造业与能源行业设备管理数字化投入同比增长37%，其中超过60%的企业已将AI驱动的预测性维护纳入核心战略。与此同时，中国工信部最新数据显示，截至2025年11月，全国已有4.8万家规模以上工业企业完成设备联网率超85%的目标，初步构建起基于数据流的动态运维体系。这一系列动向标志着设备管理正从传统的“被动响应”模式加速迈向“主动感知—智能决策—自主执行”的闭环生态。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流运维范式
传统设备管理长期依赖定期检修和故障后维修，不仅成本高昂，且难以避免突发停机带来的连锁损失。据麦肯锡对全球200家制造企业的调研，非计划停机导致的年均损失高达营收的3%-5%。而随着机器学习算法与传感器技术的深度融合，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在重塑设备生命周期管理逻辑。
以西门子在德国安贝格工厂的应用为例，其通过部署振动、温度与电流多模态传感网络，并结合LSTM神经网络模型，实现了对关键电机组件故障提前7-14天预警，准确率达92.6%。该系统每年减少非计划停机时间约130小时，节省维护费用超280万欧元。类似案例也出现在中国三一重工的“灯塔工厂”中，其采用自研PdM平台后，设备综合效率（OEE）提升至86.7%，远高于行业平均的72.3%。
影响层面来看，AI预测性维护不仅改变了维修策略，更推动了组织架构的重构。运维团队从“执行者”转变为“模型训练监督员”，需要掌握基础的数据分析能力与异常干预技能。同时，IT/OT融合加深，要求企业建立统一的数据治理标准，确保来自SCADA、MES与ERP系统的设备状态信息能够实时同步并用于建模。
为实现该趋势的有效落地，建议采取以下路径：
- 优先在高价值、高故障风险设备上部署传感器网络，采集运行时序数据；
- 联合工业软件供应商或内部开发团队构建轻量化AI分析引擎，支持常见故障模式识别（如轴承磨损、不平衡负载等）；
- 建立“告警—诊断—处置—反馈”闭环流程，确保每次预测结果都能转化为可执行工单；
- 引入低代码平台快速搭建可视化监控看板与移动端推送机制，降低系统集成门槛。
值得注意的是，在实际推进过程中，许多中小企业面临数据质量差、算法调优周期长等问题。此时，采用如搭贝低代码平台这类支持拖拽式AI模块集成的工具，可显著缩短开发周期。例如某中型注塑企业利用搭贝内置的时间序列分析组件，仅用两周即完成从数据接入到预测模型上线的全过程，初期投入不足传统方案的1/5。
📊 趋势二：边缘计算赋能分布式设备协同控制
随着工业现场设备数量激增，集中式云计算架构在响应延迟、带宽消耗与网络安全方面暴露出明显瓶颈。IDC预测，到2025年底，全球将有超过70%的工业数据在边缘侧完成处理，较2023年提升近25个百分点。边缘智能（Edge Intelligence）已成为支撑大规模设备协同的关键基础设施。
典型应用场景包括产线节拍优化、多机器人协作避障以及能源负荷动态调配。以宁德时代某动力电池产线为例，其在每条装配线上部署边缘网关集群，实现实时采集上千个工位的状态参数，并基于强化学习算法进行局部调度决策。当检测到某工序出现轻微延迟时，系统可在毫秒级内调整前后工序的速度匹配，避免整线停滞。测试数据显示，该方案使产线吞吐量提升9.4%，单位能耗下降6.2%。
从行业影响角度看，边缘化趋势促使设备管理职能前移。以往由中央控制室主导的决策权部分下放至本地节点，形成“云边端”三级协同架构。这要求企业在安全策略上做出调整，既要保障边缘节点的独立运行能力，又要防止其成为新的攻击入口。NIST于2025年更新的《工业控制系统安全指南》特别强调，所有边缘设备必须具备固件签名验证、运行时行为监控与远程擦除功能。
为推动边缘智能落地，建议按以下步骤实施：
- 评估现有设备网络拓扑，识别关键控制节点与数据热点区域；
- 选择支持容器化部署的边缘计算硬件（如华为Atlas 500、研华UNO系列），确保兼容主流工业协议（Modbus、Profinet、OPC UA）；
- 构建边缘应用开发框架，支持Python、Node.js等语言编写轻量级服务；
- 通过低代码平台快速封装常用功能模块（如数据清洗、阈值报警、本地数据库写入），提升开发复用率；
- 建立边缘节点远程管理平台，实现配置下发、日志收集与固件升级一体化操作。
在此过程中，搭贝低代码平台展现出独特优势。其提供的边缘运行时环境（Edge Runtime）允许用户将可视化表单、业务规则与简单脚本直接部署至边缘设备，无需编写底层通信代码。某水务公司在泵站群控项目中，借助搭贝实现了水位监测—启停判断—指令下发的全流程本地化处理，即使断网仍能维持基本运行逻辑，极大增强了系统韧性。
🔮 趋势三：全生命周期数字孪生深化设备资产管理
数字孪生技术已从概念验证阶段进入规模化应用期。据ABI Research统计，2025年全球部署设备级数字孪生的企业数量同比增长58%，主要集中于航空航天、高端装备与新能源领域。全生命周期数字孪生（Full-Lifecycle Digital Twin）不再局限于静态三维建模，而是贯穿设计、制造、运维直至报废回收的完整数据链条。
波音公司在777X机型研发中首次实现“虚拟首飞”，其发动机数字孪生体整合了CFD仿真数据、材料疲劳曲线与历史飞行记录，在地面测试前就预测出潜在共振频率问题，提前规避了可能延误交付的风险。在国内，上海电气集团为其燃气轮机产品构建了包含20万+参数点的动态孪生模型，客户可通过Web端实时查看设备健康评分、剩余寿命估算与备件更换建议，显著提升了售后服务响应速度。
这一趋势对企业资产管理带来深远变革。首先，设备价值评估方式由“账面折旧法”转向“性能衰减模型”，财务部门可依据实际使用强度动态调整资产摊销节奏。其次，供应链协同效率提升，原厂能根据孪生体反馈的磨损数据主动推送替换件，实现“预测性供应”。最后，碳足迹追踪成为可能，企业可在设备退役时精准核算其全周期能耗与排放，满足日益严格的ESG披露要求。
推动数字孪生落地需关注以下关键环节：
- 建立统一的设备主数据标准，涵盖型号、序列号、安装位置、关联工艺等核心属性；
- 打通PLM、ERP、EAM系统间的数据壁垒，确保设计变更能自动映射至运营模型；
- 采用轻量化三维引擎（如Three.js、Babylon.js）提升浏览器端渲染性能；
- 设置数据刷新频率策略，高频变量（如温度）采用流式更新，低频属性（如维护记录）定时同步；
- 利用低代码平台快速构建交互式孪生界面，支持点击设备查看实时参数、历史趋势与维修履历。
值得一提的是，传统数字孪生项目往往因开发周期长、维护成本高而难以推广。而搭贝低代码平台通过提供预置的设备模板库与API连接器，使非专业开发者也能在数日内搭建出具备基础功能的孪生应用。某电梯维保公司利用该能力，为旗下2万台电梯建立了简易孪生门户，一线工程师通过手机扫码即可获取最近一次保养详情与常见故障解决方案，客户满意度提升27%。
🔧 扩展视角：设备管理中的低代码革命
除了上述三大核心趋势，一个不可忽视的底层变革正在发生——低代码技术正成为设备管理创新的加速器。Forrester研究显示，2025年全球企业用于低代码平台的支出突破290亿美元，其中制造业占比达31%，位居各行业之首。
其价值体现在三个方面：一是缩短应用交付周期，传统定制开发平均耗时6-8个月，而低代码通常可在2-4周内上线；二是降低对专业程序员的依赖，车间主管经过短期培训即可自行搭建巡检表单或报表看板；三是增强系统灵活性，面对产线改造或工艺变更，可快速调整逻辑而无需重新编译整个系统。
为衡量不同平台适用性，下表列出了主流低代码工具在设备管理场景下的关键能力对比：
| 平台名称 | 工业协议支持 | 离线运行能力 | AI集成度 | 部署灵活性 |
|---|---|---|---|---|
| 搭贝低代码平台 | 支持Modbus, OPC UA, MQTT | 强（支持PWA离线操作） | 内置时序分析与预测模板 | 公有云/私有化/边缘均可 |
| Mendix | 需第三方插件扩展 | 有限 | 依赖外部ML服务 | 主要公有云 |
| OutSystems | 基础协议支持 | 中等 | 需API对接 | 公有云为主 |
| Power Apps | 依赖Azure IoT Hub | 弱 | 集成Azure ML较便捷 | 微软生态内灵活 |
可以看出，搭贝在工业适配性方面具有明显优势，尤其适合需要深度嵌入生产现场的设备管理场景。此外，其开放的API架构允许与SAP EAM、Infor EAM等主流资产管理系统无缝对接，避免形成新的信息孤岛。
🛡️ 风险提示：新技术融合中的挑战与应对
尽管趋势向好，但在实践中仍存在多重挑战。首先是数据孤岛问题，即便企业已完成设备联网，但不同品牌控制器之间的语义不一致仍阻碍深层分析。建议推动采用ISO 15926、IEC 62656等国际标准进行数据建模，提升互操作性。
其次是人才结构错配。现有运维人员普遍缺乏数据分析与系统集成能力，而招聘复合型人才成本过高。可行方案是建立“数字工匠”培养计划，联合职业院校开设专项课程，并通过低代码平台降低技术使用门槛，让更多一线员工参与数字化改进。
最后是投资回报不确定性。许多企业担心智能化改造投入难以量化收益。对此，建议采用分阶段试点策略，先在单一产线或设备群验证效果，再逐步复制推广。同时引入TCO（总拥有成本）模型，综合考量能耗节约、停机减少、人力优化等隐性收益。
🌐 未来展望：走向自治化设备生态系统
展望2026年，设备管理将进一步向自治化演进。我们或将看到具备自我诊断、自我修复甚至自我协商能力的设备集群出现。例如，当某台加工中心检测到主轴温升异常时，不仅能自动降载运行，还能向邻近设备发送任务转移请求，并预约夜间维护窗口。
实现这一愿景，需要持续加强五大支柱建设：高精度感知网络、低延迟通信基础设施、可信数据共享机制、弹性计算资源池以及人机协同治理框架。而在这个过程中，低代码平台将继续扮演“平民化创新工具”的角色，让每一个车间都能成为技术创新的发源地。
