2025年末，全球工业与信息化融合进入深水区，设备管理领域迎来前所未有的技术跃迁。据Gartner最新报告，截至2025年第三季度，全球超过67%的中大型制造企业已完成设备管理系统向智能化平台迁移，设备停机率平均下降38%，运维成本降低29%。与此同时，中国工信部发布的《智能制造发展白皮书（2025）》指出，设备全生命周期数字化管理已成为衡量企业智能制造成熟度的关键指标。在这一背景下，传统以人工巡检、纸质台账为核心的管理模式正加速退出历史舞台，取而代之的是基于数据驱动、AI预测与低代码敏捷开发的新一代设备管理体系。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
- 通过机器学习算法分析设备运行数据，提前识别潜在故障
- 结合物联网传感器实现毫秒级状态监控
- 从“被动维修”向“主动干预”转型
近年来，人工智能在设备管理中的应用已从概念验证阶段迈入规模化落地。以三一重工为例，其在2024年部署的AI预测性维护系统覆盖全国超12万台重型机械，系统通过对振动、温度、电流等多维度数据建模，成功将液压系统故障预警准确率提升至91.7%，平均提前4.3天发出预警，避免直接经济损失逾2.3亿元。
核心趋势点在于，设备管理不再依赖周期性保养或经验判断，而是基于实时数据分析进行科学决策。 McKinsey研究显示，采用AI预测性维护的企业，设备可用性可提升20%-35%，维护成本下降25%-30%。特别是在风电、轨道交通、半导体制造等高连续性生产场景中，每分钟停机损失可达数万元，AI模型的价值尤为凸显。
然而，AI系统的落地仍面临三大挑战：一是高质量历史数据积累不足；二是算法模型与具体设备类型的适配难度大；三是IT与OT系统融合存在壁垒。某汽车零部件厂商曾尝试引入第三方AI平台，因缺乏标准化接口导致数据采集覆盖率仅达61%，最终项目搁浅。
- 建立统一的数据采集标准，优先部署边缘计算网关，确保关键参数完整上传
- 选择支持模块化训练的AI平台，按设备类型分阶段构建预测模型
- 推动跨部门协作机制，打通生产、设备、信息化团队的数据链路
- 借助搭贝低代码平台快速搭建数据看板与告警流程，缩短系统响应周期
值得注意的是，搭贝低代码平台在此类场景中展现出独特优势。其可视化表单与工作流引擎可在两周内完成设备健康评分卡、异常工单派发、维修反馈闭环等模块开发，无需依赖专业开发团队。某家电龙头企业利用搭贝集成SCADA系统数据，自主开发了空调压缩机寿命预测看板，上线后首月即减少非计划停机17次，运维响应效率提升44%。
📊 趋势二：设备全生命周期管理平台化演进
- 从采购、安装、运行到报废的全流程数字化追踪
- 实现资产价值与运维成本的动态核算
- 支持ESG报告中的碳足迹追溯需求
随着企业对资产管理精细化要求的提高，单一功能模块已无法满足复杂运营需求。设备全生命周期管理（E-LCM）正逐步整合ERP、MES、EAM等系统能力，形成统一数字底座。西门子在2025年推出的Teamcenter Asset Intelligence平台，已实现对全球23万套工业设备的统一编码与状态映射，涵盖设计图纸、维修记录、备件库存等200+字段信息。
平台化管理的核心价值在于打破信息孤岛，实现跨系统协同。 某石化集团在实施E-LCM平台后，设备采购审批周期由原来的平均14天缩短至5.2天，备件通用率提升28%，年度资本支出优化达1.8亿元。更关键的是，该平台支持按设备类别生成碳排放热力图，为集团达成“2030碳达峰”目标提供数据支撑。
但平台建设并非一蹴而就。调研发现，约43%的企业在推进过程中遭遇“系统臃肿、使用门槛高”的问题。某钢铁企业投入超千万建设EAM系统，最终因操作复杂导致一线人员抵触，实际使用率不足30%。这反映出传统定制开发模式难以适应快速变化的业务需求。
- 采用“核心平台+敏捷扩展”架构，保留主数据统一性的同时允许局部灵活配置
- 推行用户中心设计（UCD），确保界面简洁、操作直观
- 建立设备主数据治理体系，明确编码规则与责任归属
- 利用搭贝低代码平台快速构建个性化应用，如移动巡检APP、电子交接班日志
搭贝在此类项目中常作为“最后一公里”解决方案。例如，某新能源电池厂在SAP EAM基础上，使用搭贝开发了移动端设备点检模块，员工可通过扫码自动填充设备信息，拍照上传异常状态，并触发后续处理流程。整个应用开发耗时仅6人日，且后期可根据工艺调整随时修改检查项，极大提升了系统的适应性。
| 管理阶段 | 传统模式痛点 | 平台化解决方案 | 典型效益 |
|---|---|---|---|
| 采购选型 | 依赖经验，缺乏历史性能对比 | 接入设备绩效数据库辅助决策 | 选型失误率下降40% |
| 安装调试 | 文档分散，交接不清 | 电子化交付包自动生成 | 投产周期缩短30% |
| 运行维护 | 工单流转慢，响应滞后 | 智能派单+移动端处理 | MTTR降低35% |
| 报废更新 | 残值评估不透明 | 基于使用成本的经济性分析模型 | 资产处置收益提升22% |
🔮 趋势三：低代码赋能设备管理敏捷创新
- 业务人员可自主构建轻量级管理工具
- 快速响应产线改造、工艺变更等动态需求
- 降低对IT部门的依赖，提升组织灵活性
如果说AI和平台化是设备管理的“大脑”与“躯干”，那么低代码则是连接神经末梢的“突触”。IDC数据显示，2025年全球企业低代码平台支出同比增长39.7%，其中制造业占比达28.3%，位居各行业首位。越来越多的企业意识到，标准化软件无法覆盖所有业务场景，而传统开发周期动辄数月，早已无法匹配现代生产的节奏。
低代码的核心突破在于将开发权部分下放至懂业务的一线管理者。 上海某医疗器械生产企业，其设备科主管通过搭贝平台自行开发了一套“洁净室设备温湿度联动监控系统”，当环境参数超限时，自动锁定相关生产设备并通知责任人。该应用未占用任何IT资源，仅用三天完成测试上线，成为公司年度精益改善金奖案例。
更为深远的影响体现在组织能力重构上。ABB在2025年启动“Citizen Developer”计划，培训500名基层工程师掌握低代码技能，目标是让80%的日常管理工具由业务团队自建。初期试点显示，此类应用的平均迭代速度是传统项目的7.2倍，用户满意度高出41个百分点。
- 制定低代码治理框架，明确权限边界与数据安全规范
- 建立内部应用市场机制，鼓励优秀模板共享复用
- 开展常态化培训，培养既懂设备又懂数字化的复合型人才
- 优先在巡检管理、备件申领、能耗统计等高频场景试点
搭贝低代码平台在该趋势中扮演关键角色。其拖拽式表单设计器支持快速构建设备台账、点检计划、维修记录等模块；流程引擎可实现工单自动路由与多级审批；更具备强大的API集成能力，能无缝对接PLC、DCS、MES等工业系统。某食品饮料企业在产线扩容期间，使用搭贝在48小时内搭建了临时设备注册与验收流程，保障了新设备如期投产，避免合同违约风险。
延伸思考：边缘智能与数字孪生的融合前景
展望2026年，设备管理将进一步向边缘端延伸。随着5G-A与TSN（时间敏感网络）商用普及，更多AI推理任务将在现场网关完成，实现真正意义上的实时控制。与此同时，数字孪生技术正从“可视化展示”迈向“仿真优化”阶段。宝马沈阳工厂已在冲压车间部署设备级数字孪生体，通过模拟不同负载组合下的疲劳曲线，优化了模具更换周期，使单线产能提升6.8%。
这些前沿探索预示着下一波变革的到来：设备不再只是被管理的对象，而是具备自我感知、自我诊断甚至自我调节能力的“智慧节点”。而低代码平台将成为连接这些智能体的“粘合剂”，让企业能够灵活编排复杂的运维逻辑，应对日益不确定的市场环境。
