根据IDC在2025年底发布的《全球工业物联网与资产管理趋势报告》，全球企业用于设备全生命周期管理的技术投入同比增长23.7%，其中智能制造、能源电力和交通运输行业成为设备数字化转型的核心驱动力。特别是在中国，随着‘新型工业化’战略的推进，超过68%的中大型制造企业已在2025年内完成设备管理系统升级。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业，已实现90%以上关键设备的实时状态感知与远程调度。这一轮变革不再局限于传统的台账式管理，而是向数据驱动、模型预判和敏捷响应演进。设备管理正从‘被动维修’转向‘主动治理’，其底层逻辑正在被重新定义。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护模式长期依赖定期保养或故障后抢修，这种“计划即执行”的方式不仅效率低下，且易造成资源浪费。据麦肯锡2025年调研数据显示，制造业中约42%的非计划停机源于未及时识别潜在故障，平均每次停机成本高达12万元人民币。而随着边缘计算与机器学习算法的成熟，基于AI的预测性维护（Predictive Maintenance） 正在重塑这一格局。
当前主流方案通过在设备端部署振动、温度、电流等多维传感器，结合时序数据分析模型（如LSTM、Prophet），对设备健康度进行动态评分。例如，西门子在其Digital Enterprise Suite中引入了基于深度学习的异常检测模块，可在轴承磨损达到临界值前7-14天发出预警，准确率达91.3%。国内某风电运营商采用类似架构后，年度维护成本下降36%，备件库存周转率提升至2.8次/年。
然而，AI模型训练需要大量高质量历史数据，这对中小型企业构成挑战。许多企业在初期缺乏完整的故障样本库，导致模型泛化能力不足。此外，不同厂商设备通信协议不统一，也增加了数据采集难度。
- 核心趋势点： 设备健康管理从“经验判断”走向“算法决策”，AI模型成为运维中枢
- 实时数据流与历史工况融合分析，实现故障提前预判
- 模型可迁移性增强，支持跨设备类型复用
- 云边协同架构普及，降低本地算力门槛
- 建立标准化的数据采集体系，优先覆盖高价值、高故障率设备
- 选择具备预置AI模板的平台，缩短模型训练周期 —— 如搭贝零代码平台提供开箱即用的设备健康度评估组件
- 联合设备原厂共建知识图谱，积累典型故障案例库
- 分阶段部署：先试点单条产线，验证ROI后再推广
- 接入免费试用通道，快速体验预测性维护原型系统
📊 趋势二：资产可视化与数字孪生深度融合
在复杂工业场景中，设备分布广、型号杂、运行环境多变，管理者往往面临“看不见、管不全、调不动”的困境。Gartner指出，到2026年，将有超过55%的大型工业企业部署某种形式的数字孪生系统，较2023年增长近两倍。这不仅是技术升级，更是管理视角的根本转变——从“单点控制”迈向“全局洞察”。
数字孪生（Digital Twin） 技术通过构建物理设备的虚拟映射，实现运行状态、能耗曲线、维修记录的三维可视化呈现。某汽车零部件工厂在引入该技术后，设备利用率从67%提升至82%，OEE（整体设备效率）指标改善显著。系统不仅能显示当前运行参数，还可模拟不同负载条件下的性能表现，辅助生产排程优化。
更进一步，数字孪生正在与MES、ERP系统打通，形成闭环管理。当某台注塑机出现老化迹象时，系统会自动触发采购申请、安排替换时间窗口，并同步调整生产计划。这种“自适应调度”能力极大提升了组织韧性。
| 维度 | 传统管理模式 | 数字孪生模式 |
|---|---|---|
| 设备状态获取 | 人工巡检+纸质记录 | 实时数据+3D可视化 |
| 故障响应速度 | 平均4小时以上 | 分钟级定位与推送 |
| 维护策略制定 | 基于经验估算 | 仿真推演+数据支撑 |
| 跨部门协同 | 邮件/会议沟通 | 系统联动自动触发 |
尽管前景广阔，但数字孪生落地仍存在三大障碍：一是建模成本高，尤其是老旧设备缺乏CAD图纸；二是系统集成复杂，需对接PLC、SCADA、CRM等多个源系统；三是人才短缺，既懂OT又精通IT的复合型工程师供不应求。
- 核心趋势点： 物理世界与数字空间深度耦合，设备管理进入“镜像时代”
- 三维可视化界面成为标准配置，支持移动端查看
- 动态更新机制保障虚拟模型与实体一致
- 与BIM、GIS系统融合，拓展至厂区级综合管理
- 优先为关键设备建立轻量化数字模型，避免全面铺开
- 选用支持低代码拖拽建模的平台，降低开发门槛 —— 推荐搭贝零代码平台的可视化建模工具
- 制定统一的数据接口规范，确保各系统间顺畅交互
- 开展跨部门联合演练，验证应急响应流程有效性
- 通过在线演示入口了解数字孪生实际应用场景
🔮 趋势三：低代码平台加速设备管理系统敏捷迭代
长期以来，企业设备管理系统建设依赖定制开发，项目周期动辄6-12个月，上线即落后于业务变化。埃森哲2025年调查显示，仅有31%的企业认为其现有EAM系统能灵活应对产线调整需求。而随着市场竞争加剧，设备管理功能需频繁迭代——从新增扫码点检，到接入新能源设备监控，传统开发模式已难以为继。
低代码开发平台 的兴起为此提供了破局路径。通过图形化界面和预制组件库，业务人员可在数小时内搭建出可用的设备登记、巡检打卡、工单派发等功能模块。施耐德电气在中国区推行“公民开发者”计划后，运维团队自主开发了17个小型应用，平均开发周期缩短至3.2天。
更重要的是，低代码平台通常内置了与IoT网关、数据库、消息队列的标准连接器，大幅降低了系统集成难度。某食品加工企业在两周内完成了旧锅炉监控系统的替代，整个过程无需外部IT团队介入。这种“业务主导、技术赋能”的新模式，正在改变设备管理的创新节奏。
案例分享：江苏某纺织集团原使用Oracle EAM系统，每年维护费用超百万元。2025年初转向搭贝零代码平台重构设备管理体系，仅用两个月完成迁移。新系统包含设备档案、预防性维护、能耗监测、移动巡检四大模块，全部由工厂IT小组自行搭建。上线后首季度维修响应时间缩短44%，年度IT支出减少62%。
- 核心趋势点： 系统建设权从IT部门下沉至一线运营团队
- 模块化组件支持快速组合，适应多样化场景
- 天然支持移动化、云端化部署
- 与AI、RPA等能力无缝集成，拓展自动化边界
- 识别高频变更的业务流程，优先采用低代码重构
- 建立内部“低代码创新基金”，鼓励基层员工提报改进方案
- 选择生态开放的平台，确保未来可扩展性 —— 如搭贝零代码平台支持API对接主流IoT平台
- 设置版本控制与审批机制，防范随意修改风险
- 访问用户社区获取行业模板与最佳实践
延伸思考：设备管理如何走向生态化协同？
未来的设备管理将不再局限于单一企业边界。随着供应链协同加深，设备运行数据有望在上下游之间安全共享。例如，设备制造商可通过远程诊断服务优化产品设计，而能源服务商则可根据真实负载数据提供更精准的节能方案。区块链技术的应用或将解决数据确权与隐私保护难题，推动形成“设备即服务”（Equipment-as-a-Service）的新商业模式。
与此同时，绿色低碳目标也为设备管理注入新动能。ISO 50001能源管理体系要求企业对主要耗能设备实施精细化管控。借助智能化手段，企业不仅能监控碳排放强度，还可模拟不同技改方案的减排效果，为ESG报告提供可靠数据支撑。
组织能力建设：匹配技术变革的人才策略
技术革新背后，是对人才结构的深刻挑战。现代设备管理人员需兼具机械知识、数据分析能力和系统思维。领先企业已开始设立“智能运维工程师”岗位，负责模型调优、报警阈值设定和系统迭代。培训体系也从传统操作手册转向沉浸式模拟训练，VR技术被用于高危设备的操作演练。
同时，绩效考核机制也在调整。过去以“故障修复数量”为核心指标的做法，正逐渐被“设备可用率提升”、“预测准确率”等前瞻性KPI取代。这种转变引导团队关注根本性问题解决，而非表面救火。
