根据Gartner于2025年底发布的《全球企业资产智能化白皮书》，全球制造业与能源行业在设备管理领域的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。尤其在中国，随着“新型工业化”政策持续推进，设备全生命周期管理正从传统的被动响应模式向数据驱动的主动治理转型。以三一重工、宁德时代为代表的龙头企业，已在2025年实现关键产线设备故障率下降42%、运维成本降低31%的显著成效。这一轮变革的背后，是物联网感知层、边缘计算能力与低代码平台深度融合的结果，预示着设备管理进入“智能决策+敏捷迭代”的新阶段。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性维护成为主流
传统设备维护长期依赖定期巡检或故障后抢修，不仅效率低下，且容易造成非计划停机。据麦肯锡2025年调研数据显示，制造企业平均每年因设备突发故障损失约5%-8%的产能，相当于年产值的2.3%直接蒸发。而随着AI算法与传感器技术的成熟，预测性维护（Predictive Maintenance, PdM）正在重塑这一格局。
当前主流方案通过部署振动、温度、电流等多模态传感器，实时采集设备运行数据，并结合LSTM、随机森林等机器学习模型进行异常检测和剩余使用寿命（RUL）预测。例如，某大型钢铁集团在其轧机系统中引入基于深度学习的故障预警模块后，轴承损坏提前识别准确率达到91.7%，维修响应时间缩短至4小时内，年度意外停机次数由18次降至3次。
更进一步，部分领先企业开始探索“自适应学习”机制——即模型能根据新发生的故障案例自动更新参数，避免因工况变化导致的误报率上升。这种闭环优化能力使得系统越用越准，形成真正的智能进化路径。
- 核心趋势点：AI模型从“静态部署”转向“动态演进”，实现设备健康状态的持续追踪与精准推演
- 边缘AI芯片普及使本地化推理成为可能，减少对云端带宽依赖
- 数字孪生技术为PdM提供可视化仿真环境，提升诊断可信度
- 跨设备知识迁移让小样本场景也能快速构建有效模型
然而，落地过程中仍面临三大挑战：一是高质量标注数据稀缺，影响模型训练效果；二是IT与OT系统集成难度大，数据孤岛问题突出；三是专业AI人才短缺，中小企业难以独立开发。
- 建立标准化的数据采集规范，统一协议接口（如OPC UA），确保原始数据可用性
- 优先选择支持预训练模型的工业AI平台，降低算法调优门槛
- 采用模块化架构设计，便于后期扩展新的监测维度
- 借助搭贝官方地址提供的低代码AI集成工具，快速搭建可视化预警看板，无需编写复杂代码即可完成模型对接与部署
📊 趋势二：设备全生命周期管理平台化演进
过去十年，EAM（Enterprise Asset Management）系统主要聚焦于维修工单、备件库存和人员调度等事务性管理。但在智能制造背景下，设备的价值不再局限于“可用”，而是贯穿采购、安装、运行、改造直至报废的全过程价值最大化。
新一代设备管理平台正朝着“一体化中枢”方向发展。以西门子Industrial Operations X为例，其整合了设备设计BOM、运行KPI、能耗曲线、维修记录等多源信息，构建出完整的资产画像。管理者可通过单一界面查看某台电机从出厂编号到当前健康评分的全部轨迹，甚至模拟更换不同品牌部件后的性能差异。
平台化带来的最大优势在于决策协同。当一台空压机频繁报警时，系统不仅能提示维修建议，还能联动采购部门评估是否应启动替换流程，并同步推送节能型号对比报告给财务审批。这种跨职能联动极大提升了资源配置效率。
| 管理阶段 | 传统方式 | 平台化模式 |
|---|---|---|
| 采购选型 | 依赖供应商资料与经验判断 | 基于历史同类设备运行数据推荐最优配置 |
| 安装调试 | 纸质文档交接，信息易丢失 | 二维码绑定设备档案，自动同步至云平台 |
| 运行监控 | 分散查看SCADA、MES、ERP多个系统 | 统一仪表盘呈现综合健康指数 |
| 报废处置 | 手工登记残值，缺乏再利用分析 | 自动生成回收建议与碳足迹报告 |
值得注意的是，平台建设并非简单地堆砌功能模块。成功的案例往往具备两个特征：一是采用微服务架构，允许按需启用特定组件；二是开放API生态，支持与MES、ERP、CRM等第三方系统无缝对接。
- 核心趋势点：设备管理从“功能模块”升级为“业务中枢”，推动组织流程重构
- 数据主权意识增强促使私有化部署需求回升
- 碳排放追踪功能被纳入平台标配，满足ESG披露要求
- 移动端应用普及，现场工程师可扫码获取完整操作指引
- 明确平台定位，区分“通用型”与“行业专用型”解决方案
- 优先实施高ROI场景，如关键设备健康监控、备件智能补货
- 建立主数据管理体系，确保设备编码唯一性和属性完整性
- 利用免费试用通道体验搭贝零代码平台的资产台账模块，快速验证数据建模灵活性
🔮 趋势三：低代码/无代码加速设备管理系统敏捷迭代
尽管设备管理平台前景广阔，但传统定制开发模式周期长、成本高、变更难的问题始终存在。一个典型的EAM项目实施周期通常长达6-12个月，而业务需求却可能在3个月内发生重大调整。这导致系统上线即落后，难以匹配快速变化的生产节奏。
低代码平台的兴起为这一困局提供了破局之道。通过拖拽式表单设计器、可视化流程引擎和内置工业协议连接器，一线工程师可在几天内自主搭建轻量级应用。例如，某汽车零部件厂的质量团队发现某焊接机器人常出现虚焊，便使用搭贝官方地址创建了一个简易的“焊接参数日志采集系统”，仅用两天时间就完成了从需求提出到上线使用的全过程。
更重要的是，低代码平台降低了技术创新的准入门槛。以往需要专业程序员才能完成的数据报表开发，现在车间主管自己就能通过配置字段、设置过滤条件生成动态图表。这种“公民开发者”（Citizen Developer）文化的兴起，正在改变企业内部的技术权力结构。
案例实录：华东某光伏组件制造商原有一套老旧MES系统，无法记录每块组件对应的层压机工艺参数。为满足客户追溯要求，IT部门评估传统开发需耗时3个月、预算超20万元。最终改用搭贝平台，在一周内搭建出“工艺履历卡”小程序，工人扫码即可录入压力、温度、固化时间等数据，累计节省成本达17.6万元。
- 核心趋势点：开发权下放至业务端，实现“谁使用、谁构建”的民主化创新
- 模板市场兴起，常见应用场景可一键复用
- 与RPA结合实现自动化工单派发与数据填充
- 支持离线模式，保障网络不稳定厂区的正常使用
- 设立低代码创新基金，鼓励基层员工提交改善提案
- 制定安全管控策略，防止敏感数据外泄
- 建立应用评审机制，避免重复建设
- 推荐推荐***中的“设备巡检模板包”，涵盖化工、电力、机械等多个行业标准流程，开箱即用
💡 趋势融合下的协同效应
上述三大趋势并非孤立存在，其真正价值体现在交叉融合所产生的倍增效应。例如，预测性维护产生的告警事件可自动触发低代码流程引擎，生成包含故障描述、处理建议、所需备件清单的工单，并推送至对应责任人手机端。整个过程无需人工干预，响应速度提升80%以上。
又如，全生命周期平台中的退役设备数据，可作为AI模型训练的负样本输入，反向优化预测精度。同时，这些历史案例还可被封装成低代码组件，在新工厂建设中直接调用，避免“重复踩坑”。
更为深远的影响体现在组织能力升级上。当AI承担起常规判断任务，人类工程师得以专注于更高阶的系统优化与创新设计；当低代码工具普及，跨部门协作不再受制于排期瓶颈，敏捷响应成为常态。
🌐 行业差异化落地路径
虽然整体趋势趋同，但不同行业的设备管理重点存在显著差异：
- 流程工业（石化、化工）：侧重连续性生产保障，对预测性维护依赖度最高
- 离散制造（汽车、电子）：关注设备稼动率与换型效率，平台化集成需求强烈
- 公用事业（电网、水务）：强调远程监控与应急响应，低代码快速部署优势明显
- 新能源（风电、光伏）：地理分布广、运维成本高，亟需轻量化、移动化解决方案
因此，企业在规划转型路线时，必须结合自身工艺特点、资产结构与组织成熟度，选择最适合的技术组合路径，而非盲目追随热点。
🔒 安全与合规的新挑战
随着设备联网比例提升，网络安全风险同步放大。2025年工信部通报的工业控制系统安全事件中，近四成源于未经授权的远程访问或固件篡改。特别是在涉及国家安全的关键基础设施领域，任何一次攻击都可能导致严重后果。
为此，主流厂商纷纷加强安全防护体系。除了传统的防火墙、身份认证外，越来越多采用“零信任架构”（Zero Trust Architecture），即默认不信任任何接入请求，每次通信均需验证设备指纹、用户权限与行为模式。
此外，GDPR、中国《数据安全法》等法规也对设备数据的存储与传输提出严格要求。跨国运营企业需特别注意跨境数据流动合规性，避免因法律问题中断业务。
📈 未来三年关键突破方向
展望2026-2028年，设备管理领域预计将出现以下几项关键技术突破：
- 联邦学习在设备集群中的应用：允许多家企业在不共享原始数据的前提下联合训练AI模型，破解数据孤岛难题
- AR辅助维修普及：通过智能眼镜投射三维拆解动画，指导技术人员完成复杂操作
- 区块链用于维修溯源：不可篡改地记录每一次保养动作，增强服务质量可信度
- 量子传感原型测试：实验室阶段已实现亚纳米级振动检测，有望彻底改变精密设备监测方式
这些前沿探索虽尚未大规模商用，但已开始影响产品路线图设计。领先企业应保持技术敏锐度，适时开展小范围试点验证。
