根据工信部最新发布的《2025智能制造发展白皮书》，截至2025年第三季度，全国规模以上工业企业关键设备联网率已突破78%，较2023年同期提升23个百分点。与此同时，设备故障平均响应时间缩短至47分钟，预测性维护覆盖率超过60%。这一系列数据背后，是设备管理从传统台账式向智能化、平台化、实时化跃迁的深刻变革。随着AI大模型在工业场景中的渗透加深，以及边缘计算能力的普及，设备管理正成为制造业数字化转型的核心支点。在此背景下，如何把握技术趋势、重构管理体系，已成为企业提升资产利用率和运营韧性的关键命题。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护全面替代被动维修
过去十年，多数企业的设备维护仍停留在“事后维修”或“定期保养”阶段，导致非计划停机频发、维修成本高企。据中国机械工程学会统计，传统模式下因突发故障造成的生产损失占设备总运营成本的15%-30%。而进入2025年，基于人工智能的预测性维护（Predictive Maintenance）已从试点走向规模化落地。
该趋势的核心在于利用机器学习算法对设备运行数据进行建模分析。例如，三一重工在其泵车产品线部署了基于LSTM神经网络的振动异常检测系统，通过对数千小时的历史振动频谱训练，实现了对轴承磨损、齿轮断裂等典型故障的提前7-14天预警，准确率达92.6%。类似案例还包括中石化在炼油装置中应用深度学习模型监测压缩机喘振风险，年均减少非计划停工达18次。
影响层面看，预测性维护不仅降低了维修支出，更重塑了设备全生命周期管理逻辑。企业开始构建以“健康度评分”为核心的设备评价体系，取代原有的使用年限或工时指标。这使得老旧设备可通过精准维护延长服役周期，而新购设备则需提供可接入AI分析平台的数据接口作为采购标准。
为实现该趋势的有效落地，建议采取以下步骤：
- 建立统一的数据采集规范，确保传感器类型、采样频率、协议格式标准化；
- 搭建边缘-云端协同架构，在本地完成实时推理，中心端用于模型迭代训练；
- 引入低代码开发平台快速构建可视化监控界面与告警流程，降低IT门槛；
- 联合设备制造商共建故障样本库，提升模型泛化能力；
- 制定AI模型可解释性标准，增强一线工程师对系统输出的信任度。
值得注意的是，低代码平台在此过程中扮演着“加速器”角色。以搭贝低代码平台为例，其内置的设备数据接入模板支持Modbus、OPC UA、MQTT等多种工业协议，用户可通过拖拽方式配置数据流管道，并结合Python脚本节点嵌入自定义AI推理逻辑。某汽车零部件厂商仅用两周时间即完成从数据接入到Web端看板上线的全流程开发，相较传统编码节省工时约70%。
📊 趋势二：边缘计算赋能设备自治与实时决策
随着5G与TSN（时间敏感网络）在工厂内部署深化，设备间通信延迟已可控制在毫秒级。然而，若所有数据均上传至云端处理，仍将面临带宽瓶颈与响应滞后问题。因此，边缘智能（Edge Intelligence）成为解决高实时性需求的关键路径。2025年数据显示，国内已有超过45%的重点制造企业部署了具备本地算力的边缘网关或工业AI盒子。
典型应用场景包括：冲压生产线上的模具寿命动态评估、半导体刻蚀机工艺参数自适应调整、风电叶片结冰状态的即时识别等。这些任务要求在200ms内完成数据采集、分析与控制指令下发，唯有本地化处理方可满足。华为联合徐工集团开发的“云边端一体”工程机械管理系统，可在挖掘机作业过程中实时分析液压系统压力波动，自动调节泵阀工作点，使燃油效率提升12.3%。
该趋势带来的深远影响体现在两个维度：一是设备角色由“执行单元”向“决策节点”转变，推动组织架构扁平化；二是催生新型安全挑战，如边缘节点被篡改可能导致局部产线失控。此外，边缘侧资源受限也对算法轻量化提出更高要求，TinyML（微型机器学习）技术因此迎来爆发期。
为推进边缘智能落地，推荐实施以下策略：
- 按业务优先级划分边缘计算层级，关键控制类任务部署于近设备层，优化类任务置于区域边缘；
- 采用容器化技术（如KubeEdge）实现边缘应用的远程部署与版本管理；
- 建立边缘-云协同训练机制，定期将本地增量数据上传用于全局模型优化；
- 强化边缘设备身份认证与加密通信，防范中间人攻击；
- 利用低代码工具快速验证边缘逻辑原型，缩短POC周期。
在具体实践中，搭贝平台提供的边缘运行时环境支持将可视化逻辑编排结果一键部署至主流ARM/x86架构边缘设备，无需编写底层驱动代码。某电子组装厂通过该功能实现了SMT贴片机温度异常的本地闭环控制——当检测到回流焊区超温，系统直接触发冷却风机启动，全过程耗时不足80ms，避免了因等待中心指令导致的产品报废。
扩展模块：边缘智能与云计算能力对比表
| 能力维度 | 边缘计算 | 云计算 |
|---|---|---|
| 响应延迟 | <100ms | 500ms~2s |
| 数据吞吐量 | 中低频（KB/s级） | 高频（MB/s级） |
| 典型应用场景 | 实时控制、紧急停机、本地报警 | 大数据分析、长期趋势预测、跨厂区优化 |
| 部署复杂度 | 较高（需现场调试） | 较低（集中管理） |
| 运维成本 | 分散且持续 | 集中但初期投入大 |
🔮 趋势三：低代码平台重塑设备管理系统建设模式
长期以来，企业设备管理系统（EAM/CMMS）建设依赖定制开发，项目周期普遍长达6-12个月，且难以适应业务变化。麦肯锡调研显示，超过60%的EAM项目因需求变更频繁而导致延期或超预算。进入2025年，低代码开发平台正以前所未有的速度改变这一格局。据Gartner预测，到2025年底，全球70%的新建工业应用将采用低代码或无代码方式构建，其中设备管理类应用占比最高。
该趋势的本质是将软件开发权部分下放至业务部门。设备主管、维护班长等一线人员可借助图形化界面自行搭建巡检表单、工单流转规则、备件库存预警等功能模块。例如，南方电网某变电站运维团队使用搭贝平台在三天内完成了变压器油温超标自动派单系统的搭建，包含数据接入、条件判断、短信通知及记录归档完整流程，而以往此类需求需排队等待信息化部门排期。
这一变革带来的连锁反应极为显著：首先，系统迭代速度提升5倍以上，能够紧跟生产工艺调整节奏；其次，减少了IT与OT之间的沟通损耗，业务意图得以更准确实现；再次，促进了知识沉淀，经验丰富的老师傅可将自己的判断逻辑转化为可复用的数字规则。
为最大化发挥低代码平台价值，建议遵循以下实施路径：
- 明确权限边界，设定“业务自主搭建+IT审核发布”的双轨机制；
- 建立标准化组件库，如通用设备卡片、工单模板、审批流引擎等，提升复用率；
- 打通MES、ERP、SCM等系统API接口，避免形成新的数据孤岛；
- 开展分层培训，针对不同角色设计操作手册与实战课程；
- 设置灰度发布机制，新功能先在小范围试运行后再推广。
值得一提的是，先进低代码平台已超越简单表单搭建，具备复杂逻辑处理能力。搭贝平台支持通过表达式语言实现多条件嵌套判断，并可调用外部AI服务接口。某制药企业在洁净室压差监控场景中，利用平台配置了“连续3次采样超标 + 外部气象数据确认台风临近”的复合告警规则，有效避免了误报引发的停产事故。
扩展模块：设备管理系统建设模式演进
- 1990年代： 单机版台账软件，纯手工录入，无联网能力
- 2000年代： C/S架构EAM系统，实现基础工单管理，部署复杂
- 2010年代： B/S架构云EAM，支持移动端巡检，但定制困难
- 2020年代中期： 低代码平台驱动的敏捷EAM，业务人员参与构建，快速响应变化
⚡ 趋势四：设备碳足迹追踪纳入日常管理范畴
在全球碳中和目标推动下，设备管理职责正从“保障运行”拓展至“绿色运营”。欧盟CBAM（碳边境调节机制）已于2023年试运行，倒逼出口型企业精确核算产品全生命周期碳排放。在此背景下，设备级能耗与碳排监测成为新建系统的标配功能。2025年调查显示，国内Top100制造企业中已有83家部署了设备碳足迹管理系统。
该系统通常集成电表、气表、水表等物联网终端，结合物料消耗数据与排放因子库，实时计算每台设备的单位产出碳强度。宝钢股份在其冷轧车间实现了按班次统计各机组的吨钢碳排放，并与历史基准值对比排名，激励操作员优化运行参数。结果显示，通过调整退火炉升温曲线，单条产线年减碳达2,800吨。
这一趋势促使设备选型标准发生根本性转变——采购决策不再仅关注初始价格与产能，而是纳入TCO（总拥有成本）与TPCO（总环境拥有成本）双重评估。同时，也为设备改造提供了量化依据，如电机能效升级、空压机余热回收等项目的投资回报可通过碳资产收益进一步放大。
为有效开展碳足迹管理，应采取如下措施：
- 建立设备能源介质映射关系表，明确每类消耗对应的排放因子；
- 部署高精度计量装置，确保数据可追溯、可审计；
- 对接国家或行业认可的碳核算标准（如ISO 14064）；
- 将碳绩效纳入KPI考核体系，形成闭环激励；
- 利用低代码平台快速搭建碳数据报表与可视化看板。
搭贝平台通过预置碳核算模板和图表组件，帮助企业快速构建符合披露要求的碳报告系统。某家电出口企业借助该功能，在一个月内完成了面向欧洲客户的碳足迹声明系统上线，支撑其顺利通过供应链审核。
🌐 趋势五：设备即服务（DaaS）推动商业模式创新
传统设备销售模式正面临挑战，客户越来越倾向于按使用效果付费。由此催生的设备即服务（Device as a Service, DaaS）模式在高端装备领域快速兴起。制造商不再一次性出售设备，而是保留所有权，按加工量、运行时长或产出质量收取服务费。
这种模式对设备管理提出全新要求：必须实现远程状态监控、使用计量、自动计费与服务质量保证。例如，某激光切割机厂商为其客户提供“每切割一米收费X元”的方案，后台系统需精确记录每次作业路径长度，并扣除设备自检与空跑时间。为此，该公司基于搭贝平台开发了专用计量引擎，集成GPS定位防作弊算法，确保计费公平透明。
DaaS模式的影响远超财务层面，它迫使制造商深度介入客户生产过程，从“卖产品”转向“保结果”。这也倒逼企业加强设备可靠性设计，并建立快速响应服务体系。同时，海量运行数据反哺产品研发，形成“使用反馈→改进设计→提升服务”的正向循环。
推进DaaS落地的关键举措包括：
- 加装安全可信的使用计量模块，防止数据篡改；
- 构建多租户计费引擎，支持灵活定价策略；
- 建立SLA（服务等级协议）监测体系，保障客户体验；
- 开发客户自助门户，提供使用报告与账单查询；
- 利用低代码平台快速迭代服务产品形态。
🔧 趋势六：AR/VR技术提升设备维护效率
面对技术工人老龄化与新生代员工经验不足的矛盾，增强现实（AR）辅助维修正在填补技能断层。2025年，国内已有超过30%的大型制造企业试点AR眼镜指导设备拆装。该技术通过头戴设备叠加三维动画指引，引导维修人员按步骤操作，显著降低误操作风险。
西门子在其燃气轮机维护中应用HoloLens 2，专家可远程标注实物图像指导现场作业，平均维修时间缩短40%。国内某地铁公司采用国产AR眼镜进行信号继电器更换培训，新员工上岗考核通过率由68%提升至91%。
该趋势推动知识管理方式革新，隐性经验得以显性化传承。企业开始建立“数字维修手册”库，将老师傅的操作要点录制为交互式教程。同时，也为远程协作开辟新通道，在疫情期间保障了跨国设备的技术支持。
推广AR维护的建议路径：
- 选择高频、高风险维修任务优先试点；
- 开发轻量化AR内容，适配主流移动设备；
- 整合工单系统，实现任务推送与记录同步；
- 评估人体工学影响，避免长时间佩戴不适；
- 结合低代码平台快速搭建AR内容管理后台。
