2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。据工信部最新数据显示，截至2025年底，我国规模以上工业企业数字化研发设计工具普及率已达82.3%，关键工序数控化率达到63.7%。在智能制造国家战略推动下，生产系统正从传统的流程管理平台向集感知、决策、执行于一体的智能中枢演进。以华为松山湖工厂、海尔“灯塔工厂”为代表的标杆企业，已实现订单到交付全流程的自动排程与动态优化，生产效率提升超40%。与此同时，中小制造企业面临系统重构压力——传统ERP+MES模式难以应对多品种小批量、快速换线等新挑战。在此背景下，生产系统的智能化、柔性化与一体化升级成为行业共识。
🚀 趋势一：AI驱动的智能调度与预测性维护
- 核心趋势点：人工智能深度嵌入生产调度与设备运维环节
- 基于机器学习的动态排产模型逐步替代规则引擎
- 数字孪生+边缘计算实现设备健康状态实时评估
当前，超过67%的头部制造企业在试点AI调度系统。例如，三一重工通过引入强化学习算法优化泵车装配线任务分配，使平均等待时间下降31%。其底层逻辑在于，传统APS（高级计划排程）系统依赖人工设定优先级和约束条件，而AI模型可从历史工单数据中自动提取隐性规则，并结合实时产能波动进行动态调整。更进一步，在设备维护领域，博世苏州工厂部署了基于LSTM神经网络的振动分析系统，提前7-14天预测主轴故障，维修成本降低28%。这类系统通常采集PLC、SCADA及传感器数据，构建设备运行指纹库，再通过异常检测算法识别偏离正常模式的行为特征。
然而，AI落地并非易事。许多企业卡在数据质量关——车间数据孤岛严重，不同品牌CNC机床协议不统一，导致训练样本不足。此外，算法黑箱特性也让一线主管难以信任推荐结果。某汽车零部件厂曾因AI误判造成关键模具停机，损失逾百万元。因此，渐进式部署策略更为稳妥：先在单一产线验证效果，再通过A/B测试对比人工与AI决策差异，逐步建立组织信心。
- 建立标准化的数据采集规范，统一OPC UA或MQTT协议接入各类设备
- 选择具备可视化建模能力的低代码平台，如 生产工单系统（工序） ，支持拖拽式构建数据管道与简单AI组件
- 优先应用于非核心工序，积累案例后再推广至瓶颈资源调度
- 设置人工复核节点，确保AI建议可追溯、可干预
- 定期更新训练集，防止模型退化
值得关注的是，搭贝低代码平台已集成TensorFlow Lite轻量级推理模块，允许用户上传预训练模型并嵌入业务流程。某家电企业利用该功能开发出注塑机参数自适应调优应用，当原料批次变化时，系统自动推荐最佳温度与保压时间组合，良品率稳定在99.2%以上。
📊 趋势二：一体化生产运营平台取代碎片化系统堆叠
- 核心趋势点：打破ERP、MES、WMS之间的信息壁垒，构建统一数据底座
- 单一系统覆盖订单→计划→执行→仓储全链路
- 消除重复录入，实现状态同步延迟从小时级降至秒级
长期以来，制造企业普遍采用“拼图式”信息化建设路径：采购用ERP，车间管用工单系统，仓库另上一套WMS。这种架构导致同一张订单在不同系统中存在多个版本，财务结算常因数据冲突延误数日。根据德勤调研，中型制造企业平均使用5.8个独立生产相关系统，每年为接口开发与运维支付超80万元费用。更严重的是，管理层无法获取真实在制品库存，经常出现“账面有料、现场无料”的尴尬局面。
转机出现在2025年。随着低代码技术成熟，一批新型一体化平台涌现，典型代表如 生产进销存系统 ，在一个数据库内同时管理物料需求、生产进度与出入库记录。浙江一家阀门制造商上线该方案后，订单交付周期从14天压缩至9天。其关键在于实现了BOM层级的双向联动：一旦销售订单变更，系统立即重算各工序所需原材料，并检查仓库存量是否充足；若缺料，则自动生成采购申请单并通知计划员调整排程。
| 指标 | 传统分立系统 | 一体化平台 |
|---|---|---|
| 订单变更响应时间 | 平均4.2小时 | 实时同步 |
| 跨部门沟通成本 | 每周约6人天 | 降至1.5人天 |
| 月末结账耗时 | 5-7个工作日 | ≤2个工作日 |
这种整合不仅提升效率，更为精细化管理奠定基础。例如，可通过产品维度归集实际能耗、人工工时与废料成本，准确核算单品利润率。某光伏支架生产企业借此发现，某款镀锌工艺虽报价高，但综合返修与能源消耗后实则亏损，果断暂停接单。
- 梳理现有系统清单，明确各模块功能边界与痛点
- 选择支持模块化扩展的一体化平台，避免二次“烟囱化”
- 采用增量迁移策略，先上线核心模块再逐步替换旧系统
- 建立主数据管理制度，确保物料编码、客户档案全局唯一
- 培训复合型人才，打破“IT不懂生产、生产不懂系统”的隔阂
特别提醒，一体化不等于大而全。应聚焦自身行业特性选型——离散制造宜选用支持工序拆解与委外管理的系统，如 生产进销存（离散制造） ；流程行业则需关注配方管理与批次追踪能力。
🔮 趋势三：柔性可配置的生产系统支撑个性化定制
- 核心趋势点：系统架构从刚性固化转向敏捷可变，适应C2M模式发展
- 无需代码修改即可完成表单、流程、报表调整
- 支持快速搭建试制项目管理、样品跟踪等临时业务模块
消费者对个性化产品的需求持续增长。京东消费研究院报告显示，2025年“反向定制”商品销售额同比增长63%，远高于整体家电品类增速。这对生产系统提出全新要求：既要能处理百万级SKU的复杂排产，又要能在接到特殊订单后2小时内完成工艺路线配置。传统定制开发模式显然无法胜任——一次字段增减动辄需要2周排期，严重滞后于市场节奏。
某运动鞋品牌曾因系统僵化错失商机：客户要求在原有款式基础上增加荧光条，并提供专属包装盒。由于原系统未预留“特殊标识”字段，IT部门需重新走需求评审、开发、测试流程，最终交货延迟11天，客户转投竞争对手。此类教训促使企业转向高可配置平台。
新一代生产系统采用元数据驱动架构，所有业务逻辑以配置项形式存储。这意味着，当新增一种检验项目时，管理员只需在后台勾选启用，前端即刻显示新录入界面，无需任何编程操作。更重要的是，权限体系也实现细粒度控制——区域经理只能看到本辖区数据，项目经理可跨部门调取资源信息，保障灵活性的同时守住安全底线。
- 评估业务变化频率，将高频变更点设计为可配置参数
- 引入低代码平台作为主要开发载体，如搭贝支持在线表单设计器与流程引擎
- 建立配置变更审批机制，防止随意改动引发混乱
- 定期审计配置版本，备份关键节点以防误操作
- 鼓励一线员工参与微创新，通过“推荐***”通道提交改进建议
实践表明，可配置系统显著缩短了新产品导入（NPI）周期。深圳一家无人机企业利用搭贝平台搭建试产管理系统，从收到工程图纸到首件下线仅用38小时，较此前提速近3倍。其成功秘诀在于：预先搭建通用模板，涵盖DFMEA分析、治具准备、小批验证等阶段，每次新项目启动只需复制模板并填充具体参数即可快速上线。
场景延伸：低代码如何加速趋势落地
面对上述三大趋势，企业常陷入“想转型却不知从何下手”的困境。此时，低代码平台成为理想的切入点。它不像传统软件项目动辄数百万元投入、半年实施周期，而是允许业务人员自行搭建最小可行系统（MVP），在验证价值后再决定是否深化。
以某食品加工厂为例，他们最初仅用两周时间就在搭贝平台上构建了一个简易版生产报工系统：工人扫码开工，系统自动记录开始时间；完工后拍照上传，质检员在线确认。虽然功能简单，但已帮助企业摸清各班组实际产出效率，为后续全面MES上线提供了数据依据。此后，他们逐步扩展出设备点检、不良品分析等模块，最终形成完整的数字化车间管理体系。
值得注意的是，低代码并非万能。对于涉及复杂算法或超高并发的场景（如千台设备实时监控），仍需专业开发介入。但就绝大多数中小企业而言，其80%的管理需求完全可通过配置满足。关键是转变思维——不再把系统当作“购买的产品”，而是视为“持续进化的工具”。
风险提示：避免陷入三大认知误区
在推进生产系统升级过程中，不少企业走入误区。一是“唯技术论”，盲目追求AI、数字孪生等热点概念，忽视基础数据治理。某企业花重金上了预测性维护系统，却因传感器安装位置不当导致数据失真，模型输出完全失效。二是“一步到位”幻想，期望新系统上线即解决所有问题，缺乏变革管理准备。实际上，任何系统都会带来工作方式改变，必须配套培训与激励机制。三是低估组织阻力，尤其是一些资深班组长习惯纸质记录，对电子报工抵触强烈。建议采取“双轨运行”过渡期，允许并行使用旧方式一段时间，待体验到便利性后自然转化。
生态协同：构建开放的系统集成能力
未来的生产系统不再是封闭城堡，而是开放枢纽。一方面要能对接上游SRM系统获取供应商到货信息，另一方面要向下游CRM推送预计交付时间。更重要的是，应提供标准API接口，便于与工业APP市场中的专业工具连接。例如，当发现某批次产品良率偏低时，可自动调用外部AI质检平台进行根因分析；或在产能紧张时，通过产业互联网平台发布协外加工需求。
搭贝平台已接入超过200个第三方服务，涵盖电子签章、物流追踪、碳排放计算等功能。企业可通过应用商店一键启用所需插件，大幅降低集成成本。这种“平台+生态”模式，正在重塑制造业数字化转型路径。
