2026年初，全球制造业迎来新一轮技术跃迁。根据国际制造战略咨询机构MESA最新发布的《全球智能工厂成熟度报告》，超过67%的中大型制造企业已在过去18个月内完成生产系统的数字化重构，其中亚太地区增速尤为显著，年复合增长率达23.4%。以中国为例，工信部‘智改数转’专项行动推动下，2025年规模以上工业企业关键工序数控化率已突破62%，较2020年提升近28个百分点。这一轮变革不再局限于单一设备自动化，而是围绕生产系统的整体协同、数据驱动与敏捷响应能力展开深度重构。在这样的背景下，新一代生产系统正从‘执行工具’向‘决策中枢’演进，催生出一系列颠覆性趋势。
🚀 趋势一：AI驱动的预测性生产调度成为主流
传统生产排程依赖人工经验与静态计划表，面对订单波动、设备突发故障或供应链中断时响应滞后。而当前领先企业已开始部署基于人工智能的动态调度引擎。该系统通过整合MES、ERP、SCM及IoT传感器数据，构建实时产能模型，并利用强化学习算法模拟数千种排产方案，自动选择最优路径。例如，某汽车零部件制造商引入AI调度后，订单交付周期缩短31%，设备综合效率（OEE）提升至89.6%。
- 核心趋势点：AI不再仅用于质量检测或能耗优化，而是深入到生产计划的核心决策层；
- 系统可提前48小时预测瓶颈工位并建议资源调配方案；
- 支持多目标优化——兼顾交期、成本、能耗与库存水平；
- 结合数字孪生技术实现虚拟验证，降低试错成本。
这种智能化调度对底层数据质量提出更高要求。许多企业在实施过程中发现，原有系统存在“数据孤岛”问题，导致AI模型训练不充分。因此，构建统一的数据中台成为前置条件。此外，算法透明度和可解释性也成为管理层关注焦点——毕竟，没有人愿意将生产命脉交给一个“黑箱”系统。
- 建立跨部门数据治理小组，明确各环节数据标准与更新机制；
- 优先在高价值产线试点AI调度模块，积累验证效果；
- 选择具备可视化建模能力的低代码平台，便于业务人员参与规则配置；
- 集成 生产工单系统（工序） 作为执行载体，实现从AI决策到现场指令的无缝衔接；
- 设置人工干预接口，在特殊场景下保留最终控制权。
📊 趋势二：柔性化生产系统支撑小批量定制化浪潮
消费者个性化需求持续增长，推动制造业由大规模标准化生产转向“大规模定制”。麦肯锡调研显示，2025年全球消费品领域中有44%的产品提供定制选项，较2020年翻倍。这对生产系统提出了前所未有的柔性要求——同一条产线需能快速切换不同产品型号，且保持高效稳定运行。传统的刚性自动化产线难以适应此类变化，亟需新一代柔性控制系统。
- 核心趋势点：模块化架构+软件定义产线成为新范式；
- 通过可重构单元设备与自适应控制逻辑，实现分钟级换型；
- 支持混线生产，同一时段处理多个客户订单；
- 借助边缘计算实现实时工艺参数调整，保障品质一致性。
某家电龙头企业在其高端洗衣机产线中应用柔性控制系统后，单线可兼容12种机型，换型时间由原来的2小时压缩至18分钟，订单响应速度提升近4倍。更关键的是，系统可根据订单优先级动态分配资源，避免高利润定制订单被批量订单挤压。
落地此类系统面临两大挑战：一是硬件改造投资大，二是缺乏匹配的管理流程。对此，渐进式升级策略更为可行。企业可先从关键瓶颈工序入手，部署柔性单元，再逐步扩展至整线。同时，需配套优化生产计划模式，采用滚动式短周期排程，增强应变能力。
- 识别产线中最频繁换型的工序，优先实施柔性化改造；
- 引入模板化工艺数据库，预置常见产品参数组合；
- 利用低代码平台快速搭建适配不同客户的订单录入界面；
- 推荐使用 生产进销存（离散制造） 系统，打通销售订单与生产执行的数据链路；
- 建立柔性绩效考核机制，激励团队适应高频切换节奏。
| 指标 | 传统产线 | 柔性产线 | 提升幅度 |
|---|---|---|---|
| 平均换型时间 | 120分钟 | 18分钟 | 85% |
| 最大兼容机型数 | 3种 | 12种 | 300% |
| 日均订单处理量 | 45单 | 178单 | 296% |
🔮 趋势三：低代码平台加速生产系统敏捷迭代
随着市场变化加快，生产系统必须具备快速迭代能力。然而，传统定制开发模式周期长、成本高、维护难，往往跟不上业务节奏。IDC数据显示，2025年制造业IT项目平均交付周期仍长达6.8个月，远超业务部门预期。在此背景下，低代码开发平台异军突起，成为连接IT与OT的关键桥梁。其可视化拖拽式开发方式，使懂业务的一线主管也能参与系统建设，极大提升了响应速度。
- 核心趋势点：生产系统进入“全民开发”时代，业务人员成为主要构建者；
- 表单、流程、报表等常见功能可在数小时内完成配置；
- 支持与PLC、SCADA、WMS等工业系统对接；
- 版本管理与灰度发布机制保障系统稳定性。
某食品加工企业原有一套老旧MES系统，无法满足新品类上线需求。若重新招标开发，预计耗时至少5个月。转而采用搭贝低代码平台后，仅用3周即完成新生产模块搭建，并同步上线移动端报工、异常提报等功能。更重要的是，后续每次工艺变更，车间主任均可自行调整字段与流程，无需等待IT支援。
低代码并非万能药，其适用范围主要集中在流程类、表单类应用。对于涉及复杂控制逻辑或高频数据采集的场景，仍需专业开发介入。但正是这些“轻量级”应用构成了生产系统的毛细血管，决定了整体运行效率。
- 设立“低代码创新基金”，鼓励基层员工提交改进提案；
- 组织定期培训工作坊，培养既懂生产又懂基础逻辑的复合型人才；
- 制定平台使用规范，防止重复建设与数据冗余；
- 优先选用已集成行业模板的平台，如 生产进销存系统 模板，可直接部署并按需调整；
- 建立应用集市机制，优秀模块可在集团内共享复用。
跨趋势协同：构建三位一体的智能生产中枢
上述三大趋势并非孤立存在，而是相互赋能、层层递进。AI调度提供顶层智能决策，柔性系统保障底层执行弹性，低代码平台则充当连接两者的“神经突触”，实现快速适配与反馈闭环。未来领先的制造企业将不再拥有单一的MES或ERP系统，而是由多个微服务模块组成的“生产操作系统”，可根据业务需要灵活组装。
例如，当AI预测某类产品需求激增时，系统可自动触发三项动作：一是启动柔性产线的预配置程序；二是通过低代码平台生成专项跟踪看板；三是向供应链模块发出备料预警。整个过程无需人工干预，形成真正的“自动驾驶式”生产。
值得注意的是，这种高度自治的系统对组织文化提出新挑战。部分管理人员担忧权力被系统稀释，产生抵触情绪。因此，变革管理必须同步推进——明确人机分工边界，将管理者角色从“操作员”转变为“监督者”与“优化师”。
安全与合规：不可忽视的底线约束
随着生产系统越来越开放与互联，网络安全风险也随之上升。2025年全球制造业遭受勒索攻击事件同比增长37%，平均停机时间达5.2天，损失超千万美元。与此同时，欧盟《数字产品法》、中国《工业数据分类分级指南》等法规陆续出台，对企业数据管理提出更高要求。
在推进智能化的同时，必须筑牢安全防线。建议采取“零信任”架构，对所有访问请求进行身份验证与权限校验；关键系统实行物理隔离与空气-gap备份；定期开展红蓝对抗演练，检验应急响应能力。低代码平台也需具备完善的安全审计功能，记录每一次修改操作，确保可追溯。
人才结构转型：从运维工程师到系统架构师
新技术带来新岗位需求。传统以设备维修为主的“机电一体化”人才已无法满足智能工厂需要。企业急需兼具工业知识与数字技能的复合型人才——他们不仅要理解生产工艺，还要掌握数据分析、流程建模甚至基础编程能力。
某跨国装备制造集团已设立“数字工匠”岗位序列，负责低代码应用开发、AI模型调优与系统集成测试。这些员工大多来自一线，经过专项培训后转型，既保留了深厚的现场经验，又掌握了数字化工具，成为推动变革的中坚力量。
未来三年，预计将有超过40%的生产管理岗位要求具备低代码平台操作能力。高校与职业院校也在加快课程改革，增设“智能制造系统工程”等交叉学科。企业应尽早布局内部人才培养体系，避免出现“系统先进、人才断层”的尴尬局面。
生态化发展：平台型企业引领行业标准
随着技术复杂度提升，单打独斗难以构建完整解决方案。我们观察到，越来越多领先企业正从“产品供应商”向“平台服务商”转型。它们不仅出售设备或软件，更提供包含咨询、实施、运营在内的全生命周期服务。
例如，西门子MindSphere、GE Predix均已开放API接口，吸引第三方开发者共建应用生态。类似地，国内搭贝等低代码平台也推出行业模板市场，允许用户上传或下载成熟解决方案。这种生态模式显著降低了中小企业数字化门槛，加速了行业整体进步。
对于用户企业而言，选择具备开放生态的平台尤为重要。它意味着未来可轻松引入新技术、新功能，避免被锁定在封闭系统中。同时，积极参与生态共建，也有助于反向影响产品演进方向，获得差异化竞争优势。
