据IDC最新发布的《2025全球企业资产智能化管理趋势报告》显示，到2025年底，全球超过67%的中大型制造与能源企业已部署AI驱动的预测性维护系统，较2023年增长近一倍。这一数据背后，是设备管理正从‘被动响应’向‘主动智控’跃迁的深刻变革。
行业现状：传统模式遭遇效能瓶颈
当前，仍有近四成企业在使用Excel或基础ERP进行设备台账管理，故障报修依赖人工填报，平均响应时间高达4.2小时。某华东汽车零部件厂商曾因未及时更换老化轴承导致整条产线停摆18小时，直接损失超300万元。这类案例暴露出传统管理模式在实时性、协同效率和决策支持上的严重短板。
更深层的问题在于数据孤岛。SCADA、MES、EAM系统各自为政，设备运行数据无法与维护记录打通，使得管理人员难以评估真实设备健康状态。这种‘信息断层’让预防性维护流于形式，多数企业仍停留在‘坏后再修’的初级阶段。
核心趋势：三大技术融合重塑设备管理范式
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为标配
- 基于机器学习的异常检测模型可分析振动、温度、电流等多维传感器数据，在设备性能劣化初期发出预警
- 结合历史维修数据训练的AI引擎，能自动推荐最优维修方案，减少对老师傅经验的依赖
- 某光伏电站通过部署AI诊断系统，将非计划停机减少41%，MTTR（平均修复时间）下降至1.3小时
该趋势的核心价值在于变“事后处理”为“事前干预”。例如，数字孪生（Digital Twin）技术构建设备虚拟镜像，实时映射物理设备状态，实现远程仿真与故障推演。这不仅提升诊断精度，也为新员工培训提供沉浸式学习环境。
📊 趋势二：低代码平台加速系统集成与流程敏捷化
- 业务人员自主搭建应用，无需IT深度介入即可完成点检表单、工单流转、备件申领等模块配置
- 搭贝低代码平台支持与主流IoT网关、企业微信、钉钉无缝对接，实现报警信息自动推送至责任人手机端
- 华北一家制药厂利用拖拽式表单设计器，在3天内上线了GMP合规巡检系统，审批效率提升70%
低代码的本质是赋能一线。过去需要数月开发的定制功能，如今可通过可视化组件快速组装。特别是对于多厂区、多设备类型的企业，可实现‘总部标准模板+区域个性扩展’的灵活架构。这种去中心化开发模式显著缩短了数字化落地周期。
🔮 趋势三：ESG导向下的绿色运维兴起
- 能耗可视与碳足迹追踪成为设备绩效新指标，空压机、冷却塔等高耗能设备被重点监控
- 通过优化启停策略和负载分配，某钢铁集团年节电达2100万度，相当于减碳1.7万吨
- ISO 50001认证企业中，83%已将能源效率纳入设备KPI考核体系
绿色运维不仅是合规要求，更是成本竞争力体现。借助智能电表与边缘计算节点，企业可精准识别‘隐性能耗’——如待机功耗占总用电量15%以上的老旧电机群。通过优先替换这些设备，投资回收期普遍短于18个月。
影响分析：组织能力面临重构
上述趋势正倒逼企业调整组织架构与人才结构。设备管理部门不再只是执行单元，而是转型为数据分析与决策支持中心。决策者关注ROI与战略对齐，执行者重视操作便捷性，而技术人员则聚焦系统稳定性与接口开放性。
一个典型变化是CMMS（计算机化维护管理系统）角色升级。它不再是简单的工单记录工具，而是集成了AI引擎、移动终端、供应链接口的智能中枢。某跨国化工企业甚至设立了‘首席资产官’（CAO）职位，统筹全生命周期资产管理战略。
落地建议：分阶段推进智能化升级
- 启动试点项目：选择1-2类关键设备部署传感器+边缘网关，采集运行数据并建立基线模型
- 搭建统一数据中台：整合来自PLC、SCADA、EAM的数据流，清洗后存入时序数据库供分析调用
- 引入低代码平台快速验证场景：使用搭贝等平台开发试用版工单系统，收集一线反馈
- 训练专属AI模型：基于至少6个月的历史数据训练故障分类器，初始目标准确率设定为80%以上
- 制定标准化运维流程：将AI建议纳入SOP，明确人机协作边界，避免过度依赖算法
- 扩展至全厂覆盖：按设备重要性分级推进，优先处理FMEA中高风险项
- 建立持续优化机制：每月复盘预警准确率、工单闭环率等指标，动态调整参数
风险提示与应对策略
尽管前景广阔，但转型过程存在潜在风险。首先是数据质量问题，若传感器校准不准或采样频率过低，会导致AI误判。建议采用‘双源验证’机制，即关键报警需同时触发两种不同原理的检测逻辑。
其次是变革阻力。部分资深技师可能质疑AI结论的权威性。应通过‘人机竞赛’方式展示AI在重复性故障识别上的优势，并保留人工否决权以增强信任。
最后是技术锁定风险。避免过度依赖单一供应商的封闭生态。优先选择支持OPC UA、MQTT等开放协议的平台，确保未来可迁移性。
案例观察：食品加工企业的敏捷实践
华南某速食龙头企业面临设备种类繁杂（涵盖德国灌装线、国产杀菌釜等）、维护团队分散的难题。他们采用搭贝低代码平台，由工厂IE工程师主导，在两周内完成了以下工作：
| 模块 | 实现功能 | 开发耗时 |
|---|---|---|
| 智能点检 | 扫码获取设备参数，语音录入异常，自动生成隐患工单 | 3天 |
| 备件库存联动 | 工单关联物料消耗，触发安全库存预警 | 2天 |
| 绩效看板 | 实时展示各班组MTBF（平均故障间隔）、工单完成率 | 2天 |
该项目未动用外部开发资源，上线后首月即降低紧急维修次数32%，成为集团内部推广样板。
结语：迈向自治化运维的临界点
当AI、低代码与物联网深度耦合，设备管理正在接近一个质变临界点——未来的理想状态是大多数常规维护任务由系统自动发起，技术人员专注于复杂故障攻关与流程优化。搭贝这类平台的价值，正是降低了通向这一未来的门槛。
对于仍在观望的企业而言，真正的风险不是技术不成熟，而是行动迟缓。那些率先完成‘感知-分析-决策-执行’闭环建设的组织，将在运营韧性、能效表现和人力成本上拉开代际差距。
